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AMD慶祝賽靈思成立40周年

40 年前，賽靈思（Xilinx）推出了一種革命性的設(shè)備，讓工程師可以在辦公桌上使用邏輯編程。賽靈思開(kāi)發(fā)的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）使工程師能夠?qū)⒕哂凶远x邏輯的比特流下載到臺(tái)式編程器中立即運(yùn)行，而無(wú)需等待數(shù)周才能從晶圓廠返回芯片。如果出現(xiàn)錯(cuò)誤或問(wèn)題，設(shè)備可以在那里重新編程。

智能車路徑識(shí)別與控制性能提高方法研究及實(shí)現(xiàn)

為提高智能車路徑識(shí)別的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性，采用“圖像采集—圖像處理”交叉執(zhí)行的方式，同時(shí)在圖像處理階段采用跟蹤邊緣檢測(cè)算法，并將模糊控制算法和PID算法進(jìn)行整合。整體實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，智能車的速度提高了33.3%，準(zhǔn)確率提高了35.7%。本研究中的智能車系統(tǒng)可發(fā)展應(yīng)用于現(xiàn)代汽車的輔助駕駛系統(tǒng)，提高智能交通的安全性。

發(fā)表于：1/26/2016

基于多核DSP互聯(lián)架構(gòu)的SAR處理研究與設(shè)計(jì)

提出了一種基于多核DSP互聯(lián)架構(gòu)的SAR成像處理方案。首先，介紹了一種基于方位子塊插值的PFA實(shí)時(shí)成像算法。其次，研究了TI多核DSP TMS320C6678的處理性能，介紹了一種典型的RapidIO互聯(lián)架構(gòu)，并進(jìn)一步提出基于該架構(gòu)的SAR成像處理方案。最后，通過(guò)給出SAR成像結(jié)果并對(duì)比傳統(tǒng)解決方案，證明了該處理方案的有效性和先進(jìn)性。

發(fā)表于：1/21/2016

核高基項(xiàng)目首顆高性能FPGA芯片面世

“兩千萬(wàn)門(mén)級(jí)，集成6.5G bps高速Serdes、硬核PCIe以及DDR3/2控制器和PHY，CME-C1在關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)上達(dá)到了國(guó)內(nèi)領(lǐng)先，可實(shí)現(xiàn)對(duì)同行競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手中端FPGA 芯片的部分替代，有效填補(bǔ)國(guó)產(chǎn)FPGA的市場(chǎng)空白?！焙烁呋鶉?guó)家科技重大專項(xiàng)FPGA研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用課題負(fù)責(zé)人、京微雅格市場(chǎng)副總裁王海力激動(dòng)地說(shuō)。

發(fā)表于：1/21/2016

蛙跳螢火蟲(chóng)算法及其在無(wú)線電頻譜分配中的應(yīng)用

螢火蟲(chóng)算法是一種生物群智能的隨機(jī)優(yōu)化算法，該算法通過(guò)模擬螢火蟲(chóng)在覓食、擇偶中產(chǎn)生熒光而相互吸引、移動(dòng)、合作等行為來(lái)解決最優(yōu)化問(wèn)題。雖然該算法具有設(shè)置參數(shù)少、原理簡(jiǎn)單、更新公式清晰等優(yōu)點(diǎn)，但是存在著種群過(guò)早收斂到局部最優(yōu)解或者種群收斂速度慢等問(wèn)題。為此本文提出蛙跳螢火蟲(chóng)算法。該算法利用蛙跳的分群思想來(lái)優(yōu)化螢火蟲(chóng)算法。利用蛙跳算法對(duì)種群進(jìn)行分群和局部深度優(yōu)化，不斷地迭代以尋得最優(yōu)解。在對(duì)蛙跳螢火蟲(chóng)算法研究的基礎(chǔ)上把它應(yīng)用于無(wú)線電頻譜分配中，獲得比較滿意的頻譜分配方式。

發(fā)表于：1/20/2016

中國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的FPGA產(chǎn)品又創(chuàng)新高

2016年1月19日，京微雅格（北京）科技有限公司今日召開(kāi)“國(guó)家科技重大專項(xiàng)核高基項(xiàng)目首顆高性能FPGA芯片暨京微雅格CME-C1（祥云）系列新品發(fā)布會(huì)”，宣布其面向大容量FPGA市場(chǎng)的“云”系列首款FPGA芯片，CME-C1（祥云）正式發(fā)布。武漢虹信通信技術(shù)有限公司、普天信息技術(shù)研究院、遼寧聚龍金融設(shè)備股份有限公司等產(chǎn)業(yè)代表，媒體代表近百名嘉賓出席了此次發(fā)布活動(dòng)。

發(fā)表于：1/20/2016

京微雅格CME-C1的五大典型應(yīng)用介紹

CME-C1是京微雅格新近推出的高性能大容量“云”系列首顆產(chǎn)品，邏輯容量折合2000萬(wàn)門(mén)級(jí)。CME-C1采用TSMC 40nm先進(jìn)工藝，采用全新的6輸入查找表架構(gòu)，獨(dú)創(chuàng)36x18的DSP單元，內(nèi)嵌大容量每塊18K位ram，高速串行接口可達(dá)6.5Gbps，通用差分I/O可達(dá)1.3Gbps，同時(shí)還內(nèi)置硬核PCIe支持5G速率Gen2、DDR3/2控制器以及PHY讀寫(xiě)速率可達(dá)1333Mbps，各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。

發(fā)表于：1/20/2016

多核同時(shí)多線程處理器的線程調(diào)度器設(shè)計(jì)

多核同時(shí)多線程處理器（SMT_PAAG）是用于圖形、圖像及數(shù)字信號(hào)處理的一種多核處理器。基于這種處理器提出了一種硬件線程調(diào)度器，該調(diào)度器采用同時(shí)多線程技術(shù)，最多可同時(shí)執(zhí)行四個(gè)線程，支持八個(gè)線程阻塞模式下的快速上下文切換。這樣避免了因阻塞帶來(lái)的等待問(wèn)題，能夠有效提高處理器的工作效率和資源利用率。通過(guò)在處理器上運(yùn)行圖形處理算法進(jìn)行性能評(píng)測(cè)。結(jié)果表明，SMT-PAAG處理器通過(guò)挖掘指令級(jí)并行和線程級(jí)并行，將處理器的性能提高了69.25%。

發(fā)表于：1/18/2016

基于UVM和Matlab搭建的DVB-S編碼調(diào)制系統(tǒng)驗(yàn)證平臺(tái)

提出了一種用于測(cè)試一個(gè)DVB-S編碼調(diào)制系統(tǒng)的功能驗(yàn)證平臺(tái)。該平臺(tái)使用高級(jí)驗(yàn)證方法學(xué)（Universal Verification Methodology，UVM）搭建了驗(yàn)證平臺(tái)的主要結(jié)構(gòu)，并在驗(yàn)證平臺(tái)中使用外接Matlab作為復(fù)雜數(shù)字信號(hào)處理的參考模型。介紹了功能驗(yàn)證平臺(tái)的主要結(jié)構(gòu)和組件的設(shè)計(jì)，詳細(xì)介紹了UVM通過(guò)直接編程接口（Direct Programming Interface，DPI）以C++為橋梁與Matlab連接的設(shè)計(jì)方法。通過(guò)實(shí)際仿真驗(yàn)證比較，使用這種方法搭建的聯(lián)合平臺(tái)比純硬件語(yǔ)言Verilog語(yǔ)言搭建的仿真驗(yàn)證平臺(tái)在驗(yàn)證時(shí)間上縮短了近50%，避免了對(duì)復(fù)雜信號(hào)處理驗(yàn)證模型的硬件語(yǔ)言設(shè)計(jì)，提高了針對(duì)復(fù)雜信號(hào)處理系統(tǒng)驗(yàn)證平臺(tái)的搭建效率。

發(fā)表于：1/15/2016

艾睿電子和Microsemi推出全新Arrow-Built SF2+開(kāi)發(fā)套件

2016年1月5日 - 香港，艾睿電子公司（NYSE：ARW）宣布，艾睿不斷增加的開(kāi)發(fā)套件組合又增加了新的產(chǎn)品：Arrow-built SF2+開(kāi)發(fā)套件，它采用Microsemi的SmartFusion?2片上系統(tǒng)（SoC）現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）、Microsemi的Timberwolf? 音頻處理器和Microsemi的LX系列功率器件。SF2+開(kāi)發(fā)套件是期待提升至下一級(jí)集成設(shè)計(jì)的軟件和硬件工程師的理想選擇。

發(fā)表于：1/5/2016

一種改進(jìn)SOM的雙目視覺(jué)特征點(diǎn)快速匹配方法

針對(duì)未知非結(jié)構(gòu)化室內(nèi)環(huán)境中雙目視覺(jué)機(jī)器人路標(biāo)特征匹配的問(wèn)題進(jìn)行了研究，提出了基于改進(jìn)自組織映射網(wǎng)絡(luò)（Self-Organizing Map，SOM）的雙目視覺(jué)特征點(diǎn)快速匹配方法。對(duì)雙目視覺(jué)獲取的環(huán)境圖像提取SIFT特征向量作為改進(jìn)SOM的輸入，利用獲勝者計(jì)算技術(shù)完成對(duì)輸入SIFT特征點(diǎn)的快速匹配，SOM競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)過(guò)程中用街區(qū)距離與棋盤(pán)距離的線性組合作為相似性度量函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在路標(biāo)特征匹配的時(shí)間和效果上優(yōu)于傳統(tǒng)SIFT和SURF特征匹配的方法，且能滿足實(shí)時(shí)性要求。

發(fā)表于：1/4/2016