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DSPmagazine - Xilinx
用于 DSP 的 FPGA 市值已超过 5 亿美元；事实上，该细分市场的增长速度快于规模更大、更成熟的 DSP 芯片市场。原因多种多样，但性能是主要驱动因素，因为 FPGA 在最大带宽和可同时处理的通信通道或视频流数量方面轻松超越传统 DSP 芯片。随着 FPGA 通过先进的 CMOS 处理变得更加强大和便宜，独立的 FPGA DSP 解决方案正变得实用。在最近对来自 30 个国家的 300 多名 DSP 专业人士进行的调查中，Forward Concepts 问道：“在您的应用程序中，哪些芯片类型用于执行 DSP 算法（而不是数据处理）？”图 1 中 DSP 和 FPGA 的比较结果清楚地表明，FPGA 在 DSP 中发挥着日益重要的作用，并且作用多种多样。正如预期的那样，通用 (GP) 定点 DSP 获得最多的提及，其次是 GP 浮点 DSP。但值得注意的是，用于 DSP 的独立 FPGA 在获得的响应数量上表现出色，与作为加速器的 FPGA 与 DSP 配对的响应数量相同。令人惊讶的是，与 RISC 配对的 FPGA 也表现出显着的
Xilinx AI 边缘处理器
BFLOAT16 — 128 INT8 128 256 INT4 — 512 块本地数据存储器 32 KB 64KB AIE 阵列互连 B/W 1X 1X 压缩和稀疏性 否 是 暂存器片上存储器 PL uRAM AIE 存储器（512KB/块）
xilinx定量金融库
©版权所有2019 Xilinx，Inc。Xilinx，Xilinx徽标，Artix，ISE，Kintex，Spartan，Spartan，Virtex，Vivado，Vivado，Zynq和其他指定品牌以及本文中包括的其他指定品牌是美国和其他国家 /地区的Xilinx商标。Amba，Amba设计师，ARM，ARM1176JZ-S，Coresight，Cortex和Primecell是欧盟和其他国家 /地区的ARM商标。PCIE和PCI Express是PCI-SIG的商标，并在许可下使用。所有其他商标都是其各自所有者的财产。在美国印刷AC1029
Xilinx 多模无线电目标设计平台
众多标准、外形尺寸、频率和频谱所有权正在推动商业无线电对更大灵活性的需求。Xilinx ® 多模无线电目标设计平台针对高吞吐量、信号处理密集型无线电系统的需求，配备了领域优化的 FPGA、IP 构建块、设计工具、参考设计和开发板。单芯片数字无线电可以设计为支持多种标准，从而大大简化供应链并使原始设备制造商 (OEM) 能够快速响应网络提供商的需求。
为高性能太空级xilinx fpgas
Xilinx的20 nm Kintex Ultrascale™XQRKU060辐射耐耐受性现场可编程栅极阵列（FPGA）足够强大，足以启用全新的系统体系结构。XQRKU060支持机上可重编程系统的能力使卫星操作员有能力重新配置卫星的基本功能，这在当今的固定功能实现中是不可能的。除了增加新的灵活性外，XQRKU060还可以增加数据吞吐量，这有助于降低运输数据的成本。这些新架构也能够支持人工智能应用程序，使卫星能够在不正常要求基于地面的审查的情况下在本地处理图像或雷达数据，从而提高任务响应能力和实时处理。
在 Xilinx Virtex-4 FPGA 中实现数字射频存储器
数字射频存储器 (DRFM) 是国防工业广泛使用的一种技术，例如，用于生成虚假雷达目标的电子对抗设备。DRFM 技术的目的是使用高速采样以数字方式存储和重建射频和微波信号。在 Saab Bofors Dynamics AB，该技术用于电子战模拟器 (ELSI) 等。DRFM 技术在安装在 ELSI 电路板上的全定制 ASIC 电路中实现。如今，可编程硬件领域的进步使得在现场可编程门阵列 (FPGA) 中实现 DRFM 设计成为可能。与全定制 ASIC 设计相比，FPGA 技术具有许多优势。因此，本硕士论文的目的是开发一种新的 DRFM 设计，该设计可以在 FPGA 中实现，使用一种名为 VHDL 的硬件描述语言。本硕士论文的方法是首先制定时间计划和需求规范。之后，根据需求规范制定设计规范。这两个规范已成为开发 DRFM 电路的基础。设计要求之一是电路应能够通过外部以太网接口进行通信。因此，部分工作是审查市场上可用的外部以太网模块。结果是一个通过模拟测试的 DRFM 设计。测试表明，设计按照设计规范中的描述工作。
使用 Xilinx FPGA 实现基于 LMS 和 RMS 的自适应噪声消除
印度喀拉拉邦卡达曼尼塔 Mount Zion 工程学院应用电子与仪器工程系助理教授 摘要：自适应滤波是一个重要的信号处理领域，广泛应用于通信、控制和生物医学工程领域。自适应噪声消除、数据传输信道的自适应均衡和自适应天线阵列就是此类应用的一些示例。自适应滤波由一个数字滤波器组成，该滤波器的权重由自适应算法控制，从而最小化滤波器输出与符合某些标准的参考信号之间的差异。参考信号的特性取决于所考虑的应用。评估自适应滤波器性能的主要指标有两个：收敛速度和稳态均方误差。在实际应用中，希望最大化收敛速度并最小化稳态均方误差。这些要求之间存在冲突。已经开发了几种自适应算法，以便在这些要求之间取得良好的折衷。重要的自适应算法是样本矩阵求逆 (SMI)、最小二乘 (LS) 和递归最小二乘 (RLS) 算法。本项目的主要目标是使用 Xilinx 系统生成器实现 LMS 和 RLS（递归最小二乘）自适应滤波器算法。将在 Matlab 和 Simulink 中对模型进行仿真，以有效验证算法。核心 RLS 和 LMS 自适应滤波器及其基本组件块将在 Xilinx 系统生成器中开发，并在 Xilinx FPGA 中实现。关键词：最小均方算法 (LMS)、递归最小二乘算法 (RLS)、Xilinx 系统生成器 (XSG)、simulink、Spartan -3 1. 简介自适应滤波器是 DSP 应用中的重要组成部分，其中输入信号的统计数据未知或正在变化。自适应滤波器依靠递归算法进行操作，这使得滤波器在无法完全了解相关信号特性的环境中也能令人满意地执行。已经开发出多种自适应算法来操作自适应滤波器。自适应算法用于人类活动的许多领域。在过去的 50 年里，已经设计、描述和实施了许多自适应算法。它们在硬件设备或软件程序中实现，以在应用或其环境中的未知或随时间变化的条件下调整系统行为参数。更具体地说，在控制和数字信号处理 (DSP) 系统中，它们用于根据传入信号和系统环境改变控制器或滤波器的行为。自适应算法在这些领域中最常见的应用是系统识别、噪声和回声消除以及信号增强。其中有一些用于调整权重的算法，包括 LMS（最小均方）和 RLS（递归最小二乘）。标准或改进的 LMS 算法通常用于 DSP 应用中，其中最多可调整数百个参数。LMS 算法的主要优点是其简单性，因此它们的实现在计算上很简单，计算复杂度为 O(n)（换句话说，它们很快）。另一方面，它们的主要缺点是速度慢
在 Xilinx Zynq FPGA 平台上使用 YOLOv5 深度学习算法进行对象检测的硬件加速
Taoufik Saidani 沙特阿拉伯北部边境大学计算机与信息技术学院计算机科学系 | 突尼斯莫纳斯提尔大学理学院电子与微电子实验室 (E μ E) taoufik.saidan@nbu.edu.sa（通讯作者）Refka Ghodhbani 沙特阿拉伯北部边境大学计算机与信息技术学院计算机科学系 |突尼斯莫纳斯提尔大学理学院电子与微电子实验室 (E μ E) refka.ghodhbani@nbu.edu.sa Ahmed Alhomoud 沙特阿拉伯北部边境大学计算机与信息技术学院计算机科学系 aalhomoud@nbu.edu.sa Ahmad Alshammari 沙特阿拉伯北部边境大学计算机与信息技术学院计算机科学系 ahmad.almkhaidsh@nbu.edu.sa Hafedh Zayani 沙特阿拉伯北部边境大学工程学院电气工程系 hafedh.zayani@nbu.edu.sa Mohammed Ben Ammar 沙特阿拉伯北部边境大学计算机与信息技术学院信息系统系 mohammed.ammar@nbu.edu.sa
Kria KV260 Vision AI 入门套件
© 版权所有 2021 Xilinx, Inc. Xilinx、Xilinx 徽标、Artix、ISE、Kintex、Spartan、Virtex、Vivado、Zynq 和本文包含的其他指定品牌是 Xilinx 在美国和其他国家/地区的商标。AMBA、AMBA Designer、ARM、ARM1176JZ-S、CoreSight、Cortex 和 PrimeCell 是 ARM 在欧盟和其他国家/地区的商标。PCIe 和 PCI Express 是 PCI-SIG 的商标，经许可使用。所有其他商标均为其各自所有者的财产。在美国印刷。SF0421