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  • 使用 Gemini 必须注意的 6 件事,新手必看避坑
    很多人上手 Gemini 只关注功能和效率,却忽略了使用中的合规、安全、输出质控问题,轻则账号受限、输出无效,重则带来隐私与合规风险。以下整理极简、实用、无冗余的核心注意事项,干净好记,日常使用直接对照(so.zzmax.cn)。 一、严守内容边界,不触碰违规红线 严禁使用 Gemini 生成违规违法、涉政敏感、虚假造谣、侵权代写、学术造假类内容,不仅会触发平台限流、封号,还会承担对应责任。日常办
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    04/29 09:46
  • 基于RLS自适应滤波与互相关对齐的数据分析链路
    本文深入解析了递归最小二乘(RLS)自适应滤波的数学原理及其在MATLAB中的实现,重点介绍了定点量化、互相关对齐技术和FPGA硬件实现的关键步骤。通过定点量化和COE文件生成,实现了算法的高效硬件移植。RLS的核心在于快速收敛和高精度滤波,特别适合处理非平稳噪声。互相关对齐技术有效消除了群延迟的影响,提升了实际应用中的信号保真度。整体上,本文为工程师提供了从算法设计到硬件实现的全面指南,助力于构建高性能的自适应降噪系统。
  • 基于FPGA定点实现双路信号的互相关计算和延迟对齐
    该系统实现了一个互相关计算模块,支持数据延迟调整。通过独立控制两个RAM的读取地址,实现不同延迟量的功能。在FPGA与Matlab仿真中验证了互相关峰值正确性和信号相位一致性。源码包含完整的硬件描述语言和软件实现。
  • 双雄对决:深度解析 ChatGPT Image 2 与 Gemini 3.1 的技术路线之争
    从“原生思考”到“生态融合”,两大AI巨头如何定义视觉智能的未来 2026年的AI图像生成领域,呈现出前所未有的“双极格局”。一边是OpenAI发布的ChatGPT Image 2,它以自回归架构和原生Thinking模式,在LMSYS Image Arena上以断层优势登顶,被誉为“打破了图表”;另一边是Google推出的Gemini 3.1 Pro,凭借原生多模态架构和强大的生态整合能力,在专
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    04/28 11:11
  • 基于FPGA及神经网络SSD算法目标检测系统设计
    本文介绍了基于FPGA的SSD目标检测算法的移植与优化。首先,详细阐述了SSD算法的基本原理及其在不同层次的特征提取和目标检测中的作用。接着,描述了SSD算法在PYNQ平台上的实现步骤,包括卷积、池化、L2范数等模块的设计与优化。文中还讨论了并行设计和量化设计的具体措施,以提高算法的执行效率和资源利用率。 此外,文章提到了Python网络搭建的过程,通过调用卷积和池化单元实现主干特征网络,并对特定检测层进行分类预测和回归预测。最后,总结了项目的完成情况和性能参数,指出当前实现的功能满足预定要求,但在工作时钟频率和数据并行性方面仍有待改进。
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    04/28 10:27
    基于FPGA及神经网络SSD算法目标检测系统设计