飞思卡尔系统基础芯片简化并帮助保护汽车网络

LIN（本地互联网络）是基于通用异步收发器（UART）的串行通信协议,作为一种低成本的串行通讯网络,用于实现汽车中的分布式电子系统控制。LIN为现有汽车网络（如CAN总线）提供辅助功能,LIN网络为电机、开关、传感器和灯的连接提供了经济高效的单线主从架构。     

飞思卡尔系统基础芯片简化并帮助保护汽车网络

LIN（Local Interconnect Network）是基于通用异步收发器（UART）的串行通信协议。作为一种低成本的串行通信网络,LIN用于实现汽车中的分布式电子系统控制,为现有汽车网络（例如CAN总线）提供辅助功能,为电机、开关、传感器和灯的连接提供了经济高效的单线主从架构。     

飞思卡尔微处理器帮助实现汽车网络高速通信

近年来,随着微控制器进入汽车控制领域,汽车发展产生了划时代的变化,汽车的动力性、操作稳定性、安全性、燃油经济性以及对环境的友好性都得到了大幅提升.然而,任何技术都具有局限性,电子设备的大量应用,必然导致车身布线愈长愈复杂,运行可靠性降低,故障维修难度增大;特别是电子控制单元的大量引入,为了提高信号的利用率,要求大批的数据信息能在不同的电子单元中共享,汽车综合控制系统中大量的控制信号也需要实时交换,传统线束已远远不能满足这种需求.于是在网络技术和现场控制技术的基础上,出现了各种适用于汽车环境的网络技术.     

飞思卡尔微处理器帮助实现汽车网络高速通信

<正>近年来,随着微控制器进入汽车控制领域,汽车工业产生了划时代的变化。汽车的动力性、操作稳定性、安全性、燃油经济性、对环境的改善得到了大幅提升。     

飞思卡尔芯片驱动下一代汽车车身电子应用

随着驾驶员对车内舒适度和便利性的要求在提高,汽车车身电子产品在保持具有竞争力的价格的同时,还需要继续提供性能更高的半导体。飞思卡尔半导体目前开始扩大现已普及的16位S12微控制器(MCU)系列,以优化大量对成本敏感的汽车车身电子应用。先进的S12G器件设计针对应用需求,提供灵活的内存、封装和     

新款飞思卡尔QorIQ处理器帮助确保网络边缘安全

<正>随着全球网络进一步扩展到新终端设备和以前未连接的行业中,网络安全对消费者、企业和其他机构变得越来越重要。为了帮助确保不断增长的全球网络端点的安全,飞思卡尔半导体推出新的QorIQ P1010产品。     

新款飞思卡尔QorIQ处理器帮助确保网络边缘安全

随着全球网络进一步扩展到新终端设备和以前未连接的行业中,网络安全对消费者、企业和其他机构变得越来越重要。为了帮助确保不断增长的全球网络端点的安全,飞思卡尔半导体推出新的QorIQP1010产品。它是一款采用先进安全技术的高能效处理器,专为工厂设备、数字录像机、存储产品和其他应用而设计。     

飞思卡尔简化8位应用开发

1月19日获悉,飞思卡尔半导体推出了针对HC(S)08微控制器的CodeWarriorDevelopment Studio5.0版,从而简化了8位产品的开发,使设计人员和程序员能够更加经济高效地开展工作。CodeWarriorDevelopment Studio是计划2006年推出的多种飞思卡尔Fast Track8位开发工具和资源中的第一款。该最新版本重新构建了体系结构,包含了一些内置功能和工具。与以前版本的CodeWarrior开发工具相比,其易用性和速度都有所改进。Fast Track CodeWarrior工具提供100多个示例项目,开发人员只需7次点击鼠标,即可创建一个工作项目。这些工具还允许在开放项目中…     

飞思卡尔帮助降低入门级汽车仪表板的成本和复杂性

<正> 飞思卡尔半导体日前推出经济高效的16位微控制器系列,专为入门级汽车的电子仪表板而设计。入门级汽车应用是汽车业发展最为迅速的一个细分市场。作为飞思卡尔阵容不断扩大的16位 MCU 系列的最新成员,新 S12HY 系列集经济实用的16位性能和最佳片上功能于一身,非常适合于新兴汽车市场中成本敏感型仪表板     

飞思卡尔用新分布式系统接口芯片提升汽车安全气囊技术

<正>基于DSI标准的SMARTMOS誖器件旨在增强安全总线性能,降低气囊安全系统成本2008年9月10日,东京(飞思卡尔日本技术论坛)——随着汽车安全气囊系统越来越先进,并需要更多的碰撞     

飞思卡尔推出符合PSI5标准的汽车气囊系统产品

<正>汽车气囊系统通过组合更多气囊,以及更高级的事故检测功能来提升乘客安全,汽车供应商在面临减少日常开销的压力的同时,还需要解决来自市场的性能改进需求。飞思卡尔的气囊安全解决方案在开发过程中始终贯彻这一点,由于安全仍然是重点,所以这两种发展趋势会变得越来越明显。     

Analysis and implementation of practical, cost-effective networks on chips

This article describes design issues in three NoCs (network on chip) that exploit star and mesh networks, with the objective of comparing area and energy costs. We present new solutions based on mesochronous communication and burst packet transactions.     

Design, synthesis, and test of networks on chips

For networks on chips to succeed as the next generation of on-chip interconnect, researchers must solve the major problems involved in designing, implementing, verifying, and testing them. This article surveys the latest NoC architectures, methods, and tools and shows what must happen to make NoCs part of a viable future.     

基于径向基网络与交互式遗传算法的服装设计

针对将交互式遗传算法应用到服装设计中产生的人的疲劳问题,提出利用神经网络来逼近适应度函数.给出了以GA操作产生的每代最佳个体初步作为神经网络径向基网络函数的中心值并结合相似距离值,利用K-Means求出径向基网络的各参数以逼近适应度函数.在服装设计系统应用中取得了良好的效果.     

基于Freescale MCU和多传感器的自由摆平板控制系统设计

根据单摆的工作特性,设计了基于Freescale MCU和多传感器的自由摆平板控制系统。整个系统主要由摆架框架、数据采集模块、主控系统、驱动模块四大部分组成。数据采集模块使用高精度、低量程的角度传感器;主控板以的飞思卡尔内核处理器为控制核心,采用直流电机作为执行单元。系统的软硬件设计都采用了模块化的设计思想。该系统能实现装在自由摆上的平板的旋转运动以及不同的摆幅和不同配重条件下的控制平板平衡功能。通过对系统进行性能测试,测试结果表明,系统性能良好。     

Probabilistic self-organizing map and radial basis function networks

We propose in this paper a new learning algorithm probabilistic self-organizing map (PRSOM) using a probabilistic formalism for topological maps. This algorithm approximates the density distribution of the input set with a mixture of normal distributions. The unsupervised learning is based on the dynamic clusters principle and optimizes the likelihood function. A supervised version of this algorithm based on radial basis functions (RBF) is proposed. In order to validate the theoretical approach, we achieve regression tasks on simulated and real data using the PRSOM algorithm. Moreover, our results are compared with normalized Gaussian basis functions (NGBF) algorithm.     

Application of neural networks and genetic algorithms to the screening for high quality chips

During electrical testing, each die on a wafer must be tested to determine whether it functions as originally designed. For a clustered defect on a wafer, for example scratches, stains, or localized failure patterns, defective dies in the flawed area may not all be detected during the electrical testing stage. To prevent the defective dies from proceeding to the final assembly, the testing factory must assign some workers to identify patterns in the layout of defective dies for labeling other potential defects. Although a previously developed defect detection program enables full automation of the testing process in a testing factory, numerous defective dies in recognized clusters are not picked out, or in some clusters are even not captured in certain circumstances. This work thus proposes two automatic wafer-scale defect cluster identifiers, which utilize neural networks and genetic algorithms for detecting the defect clusters, and compares them with that presented in our earlier work. The experimental results confirm that both of the proposed algorithms are more effective in identifying defect clusters than the defect detection program presently used by the testing factory.     

卫星姿控系统基于模糊基函数网络与自回归模型的故障预测

针对卫星姿态控制系统的故障预测问题,给出了模糊基函数网络(FBFN)与自回归模型(AR)相结合的故障预测方法,并提出了预测置信因子的概念,对故障预测的准确性进行评价.首先利用卫星正常运行时的姿态数据训练FBFN,将训练好的FBFN作为卫星姿控系统的标准输出模型;然后把卫星实时姿态数据与FBFN输出数据之间的差值作为残差...