如何简化复杂的电机控制？

<正>0引言电机技术不断自我革新，满足从电子玩具、家用电器到电动工具和电动汽车等新的应用需求。与之对应的是，多样的控制解决方案与电机技术携手并进，以满足此类应用的需求。目前关键技术是集成化，可确保电机达到最佳性能。20世纪70年代，集成H桥彻底改变了家用电子设备，如盒式录像机。如今，具有专用电机控制功能的微控制器确保了无刷电机的高效运行。小型永磁直流有刷电机应用广泛。通常称为分马力（FHP）电机，在汽车和家用电器中提供运动控制。随着人们对舒适性要求的提高，汽车使用的电机已经不止雨刷和风扇，还包括电动后视镜、车窗开启器、天窗、车门和可调节座椅等。从电气角度看，直流电机易于控制。除了需要连续运行的设备（如泵和风扇），此类电机仍在大量使用，只是技术已升级为更高效的无刷电机。     

新的I3C协议是I2C当之无愧的继承者?

<正>0 引 言飞利浦半导体公司在20世纪80年代推出的I²C总线协议得到了广泛的应用。近年来，随着技术的发展，该总线的弱点变得越来越明显。其后继者I3C总线蓄势待发，接下来我们将详细介绍I3C协议。自从飞利浦持有的专利到期以来，I²C总线已成为一种完全免费的技术。尽管恩智浦作为飞利浦半导体部门的继承者，仍然拥有标识和名称的知识产权，但该技术现在可以被任何人免费使用。如今，关于I²C与TWI的讨论少之又少，     

用激光束检查极板的新技术

日本电气株式会社开发了一种能在LSI生产线上高效检查极板灰尘和图形缺陷等障碍的技术“LB显示器”。 激光束对着极板斜向射入。极板上的图形有规则地排列，起衍射光栅的作用。新技术的要点是用空间滤波器去除图形的散射光。这样，正常极板发出的光不会射入显微镜。如果图形上有缺陷或吸附有灰尘，就能观察到散射光。 利用激光束检查极板以前曾有过。其光学系统比较复杂，除了物镜、成像透镜外，还有中间透镜等。而LB显示器的光学系统简单，光学检查探头约为以前的一半，可实现小型、轻量化。装置的设置面积可减到以前的1/5。以前的检查装置不能编入生产线，设置在另外的检查区域。LB显示器可设置在制造装置附近，因为光学头简单，故可靠性高，有利于维护。 因为能把检查结果即刻反映到生产线上，故大大提高了成品预测精度。现在，LSI生产方面的研究开发费、设备投资年年都在膨胀，为回收这笔费用，须开发新工艺、新装置，极力缩短从制作到批量生产和成品提高的时间。新技术有助于这些课题的解决。     

用于PC摄像机的SeeMOS成像传感器

Philips半导体公司的SeeMOS传感器UPA1021是一个具有VGA分辨率(640H×480V)的高度集成的1／4″CMOS图象传感器。该传感器利用Philips的SeeMOS技术实现高分辨率和低噪声。它在12MHz的频率下输出可达30fps(帧每秒)。其特殊的微透镜设计将填充因子提高到2，同时利用Philips的DSP芯片SAA8116并用RGB BayerCFA(色彩滤波器阵列)提供色彩元素以实现色彩再现。 该传感器可以通过一个I2C的串行接口进行数字编程，并配备一个集成PGA(可编程增益放大器)，可提供高达24dB的增益，在高分辨输出下可实现每步0.094dB的分辨率和9位的ADC(模数转换器)。它适合于在各类光照明条件下工作。 咨询编号：001231     

浅谈传感器技术演进

引言传感器曾经推进现有的机械测量技术。然而,在过去的20年里,传感器厂商不断研究创新的测量原理。这些成果能让我们在有线和无线领域用到高集成、低成本的传感器。针对快速变化的市场,开发出与需求紧密匹配的创新传感器,是一件激动人心的事情,但同时也会遇到很大困难。随着可穿戴设备的迅猛发展以及与智能手机的结合,涌现出了精度更高、功耗更低的微型传感器,此类传感器还支持物联网(IoT)等其他领域的数字化需求。更安全的车辆和自动驾驶技术,已将重点放在雷达和激光雷达技术上。最终,传感器技术将在医疗领域大大提升采集和分析个人健康数据的能力。其中,许多传感器会逐步集成到无线传感器网络(WSN)中。     

小芯片有大市场

荷兰菲利普半导体公司正为廉价视频成像应用研制新的互补金属氧化物半导体技术。公司说它的专利技术SeeMOS能生产芯基照相机，它只有1 cm长，比铅笔还细。 SeeMOS用640×480像素列阵，它有一拜耳滤片，以产生全色图像。每个像素的聚焦透镜使器件的灵敏度变得极大。产品工作于3.3 V，这使它适用于以干电池工作的移动电话和掌上电脑视频会议应用，以及安全保密办法和图像识别系统。     

AI算力能带给我们什么？

<正>Edge Impulse联合创始人/CEO扎克·谢尔比（Zach Shelby）与Arm前首席执行官西蒙·塞加尔（Simon Segars），共同探讨BAcorn电脑如何帮助人们进入边缘机器学习。我们发现数据和边缘计算正在推动实体行业的创新，这要归功于边缘计算领域的创新。最近，我见到了西蒙·塞加尔，讨论了这个行业的巨变（见图1）。西蒙对技术发展有着独到的见解，他是Arm的长期执行官、沃达丰等全球公司董事会成员，他最近加入了Edge Impulse董事会。     

RISC-V入门:使用LoFive开发板

引言 继ARM之后,RISC-V很可能是下一个主流的处理器.RISC-V是由RISC-V基金会[1]主导,指令集体系结构免许可证,并且可用于嵌入式处理器和计算机处理器.不过,目前RISC-V相关的开发板为数不多.Elek-tor的作者Tam Hanna决定开发一种低成本的"LoFive"开发板供测试与评估使用.     

人工智能入门:基于Linux与Python的神经网络

引言 本文将讨论人工智能在深度学习中的工作方式.如果您想认真学习AI,Linux和Python是必不可少的工具.只有选择合适的开发工具,才能事半功倍.我学习过一些相关书籍和教程,并且进行了大量的编程测试.目前,我仍然有很多困惑,不过,至少可以给您一个概述,例如专用智能的神经网络(NN)用到了哪些结构和方法.     

浅谈NB Io T的标准、覆盖范围、协议和模块

<正>0 引 言除了LoRa和Sigfox之外,移动通信网络也是物联网传感器数据传输的选择之一。 从EDGE升级到UMTS后,相比基于低功耗、速度慢一些的协议的系统,基于该方案的高速传输系统更具竞争力。 但是,伴随着4G/LTE带宽和功耗的不断攀升,这一认知逐渐被打破。发射器的功耗变得越来越高、越来越昂贵。 尽管如此,4G/LTE仍是最优选择。在3GPP Release 13规范的框架中,GSM协会为物联网定义了两个系统：