文章和博客

Learn how a modular development platform helps designers solve processor selection challenges and accelerate prototyping for both MCUs and MPUs.

iWave’s edge AI platform accelerates complex AI workloads.

数据采集设计软件可根据用户要求的技术规格生成电路原理图、推荐元器件和响应仿真。

利用先进的控制、成像、感测和通信技术，设计精确灵活的就地固定式机器人。

GMSL 点对点链路技术为工业和汽车应用带来了更强大的多相机视频功能。

3PEAK 单通道 DAC 采用高精确度和紧凑型 MSOP 封装，可确保满足苛刻应用下的模拟转换要求。

要实现 7.5 位读数分辨率，需要对元件选择、电路拓扑、物理布局以及许多微妙的细节进行仔细研究。

了解 Advantech iDAQ-784 DAQ 模块如何解决工业机器人和运动控制应用中的高速同步难题。

高性能 ADC 隔离有很多的先进方法和设计注意事项，只有使用适合的技术才能确保转换精确可靠。

了解如何使用 AI 技术延长无线电机监测应用的电池寿命。

Want precise RPM tracking? Use a Hall effect gear tooth sensor and Arduino to measure speed in your next racing project.

了解传感器如何实现芯片制造中使用的先进光刻系统工艺，以及 ADI µModule ADAQ 解决方案的作用。

通过添加数字预失真和输出反馈，函数发生器可以生成高精度正弦波和任意波形。

了解 ADI 的可编程增益跨阻放大器如何为信号处理应用提供更精确的放大和集成功能。

精密数据采集系统需要精心选择元器件，深入了解误差源，隔离信号和电源路径。

人工智能和传感器的结合在多个领域有广泛应用和迅速的发展，特别是在自动化、物联网、医疗、智能城市以及工业4.0等领域。传感器的功能是收集环境中的物理数据，例如温度、压力、光线、声音、加速度等，而人工智能则用来分析和处理这些数据，从而做出智能决策或自动反应。传感器融合与AI技术的结合，则实现了更高效率的数据分析和决策过程。

因为Edge AI和机器学习的计算主要发生在设备边缘，通常需要处理实时数据并在资源有限的情况下做出快速决策，因此对于硬件类型有其特殊的需求，市场上也有其相应的开发套件可供选择。开发套件能帮助开发者快速设计、测试和部署AI解决方案。这些开发套件通常包括硬件平台、软件工具和预先训练的模型，能简化开发过程。

在许多嵌入式系统中，必须采用嵌入式机器学习技术，这是指将机器学习模型部署在资源受限的设备（如微控制器、物联网设备和智能传感器）上，这些设备通常具有有限的计算能力、存储空间和功耗。许多嵌入式设备必须采用边缘计算，由于数据处理在本地设备上完成，嵌入式机器学习能够提供极低的响应时间，可降低延迟，适合需要实时反应的应用。

人工智能（AI）已经是当前科技业最热门的话题，且其应用面涉及人类生活的各个领域，对于各个产业都带来相当重要的影响，且即将改变人类未来发展的方方面面，并且在不断推动科技和社会的进步，未来的发展将无可限量。

Discover how to design low and high-pass filters using resistors and capacitors, with practical examples, circuit simulations, and real-world testing.