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World File Search System低功耗
适合太空应用的低功耗 SiPM 读出 BETA ASIC
摘要 BETA 专用集成电路 (ASIC) 是一种完全可编程的芯片，旨在放大、整形和数字化多达 64 个硅光电倍增管 (SiPM) 通道的信号，功耗约为 ∼ 1 mW/通道。由于其双路增益，BETA 芯片能够解析信噪比 (SNR) >5 的单个光电子 (phes)，同时实现 ∼ 4000 phes 的动态范围。因此，BETA 可以为太空任务和其他应用中的最大速率低于 10 kHz 的 SiPM 读出提供经济高效的解决方案。在本研究中，我们描述了 BETA ASIC 的主要特性，并对其 16 通道版本的性能进行了评估，该版本采用 130 nm 技术实现。ASIC 还包含两个鉴别器，可以提供触发信号，对于 10 phes，时间抖动低至 400 ps FWHM。对于高达 15 位的动态范围，电荷增益测量的线性误差小于 2%。
蓝牙低功耗协议栈基础包
1. 本文档中提供的电路、软件和其他相关信息的描述仅用于说明半导体产品和应用示例的操作。您对在产品或系统设计中整合或以其他方式使用电路、软件和信息负全部责任。瑞萨电子对于您或第三方因使用这些电路、软件或信息而遭受的任何损失和损害不承担任何责任。2. 瑞萨电子在此明确声明，对于因使用本文档中描述的瑞萨电子产品或技术信息（包括但不限于产品数据、图纸、图表、程序、算法和应用示例）而导致的侵权或涉及第三方专利、版权或其他知识产权的任何其他索赔，瑞萨电子不承担任何担保和责任。3. 瑞萨电子或其他方的任何专利、版权或其他知识产权均未以明示、暗示或其他方式授予许可。 4. 您应负责确定需要从任何第三方获得哪些许可，并在需要时获得此类许可，以便合法进口、出口、制造、销售、使用、分销或以其他方式处置任何包含瑞萨电子产品的产品。 5. 您不得更改、修改、复制或逆向工程任何瑞萨电子产品，无论是全部还是部分。瑞萨电子对因此类更改、修改、复制或逆向工程而导致您或第三方遭受的任何损失或损害不承担任何责任。 6. 瑞萨电子产品根据以下两个质量等级分类：“标准”和“高质量”。每种瑞萨电子产品的预期应用取决于产品的质量等级，如下所示。 “标准”：计算机；办公设备；通信设备；测试和测量设备；视听设备；家庭
蓝牙低功耗协议栈基础包
1.本文档中提供的电路、软件和其他相关信息的描述仅用于说明半导体产品和应用示例的操作。您完全负责在产品或系统设计中整合或以其他方式使用电路、软件和信息。瑞萨电子不承担因使用这些电路、软件或信息而导致您或第三方遭受的任何损失和损害的任何责任。2.瑞萨电子在此明确声明，对于因使用本文档中描述的瑞萨电子产品或技术信息（包括但不限于产品数据、图纸、图表、程序、算法和应用示例）而导致的或由此引起的涉及第三方专利、版权或其他知识产权的侵权或其他索赔，瑞萨电子不承担任何担保和责任。3.在此不授予瑞萨电子或其他方的任何专利、版权或其他知识产权，无论是明示、暗示还是其他方式的许可。4.您应负责确定需要从任何第三方获得哪些许可，并在需要时获得此类许可，以便合法进口、出口、制造、销售、使用、分销或以其他方式处置任何包含瑞萨电子产品的产品。5.您不得更改、修改、复制或逆向工程任何瑞萨电子产品，无论是全部还是部分。瑞萨电子对因此类更改、修改、复制或逆向工程而导致您或第三方遭受的任何损失或损害不承担任何责任。6.瑞萨电子产品根据以下两个质量等级进行分类：“标准”和“高质量”。瑞萨电子产品的每种预期应用取决于产品的质量等级，如下所示。“标准”：计算机；办公设备；通信设备；测试和测量设备；音频和视频设备；家庭
一种高效绝热 4 位阵列乘法器，适用于低功耗...
摘要 本研究提出了一种创新技术，基于一种高效的低功耗 VLSI 方法，设计用于信号和图像处理中混频电路应用的 4 位阵列乘法器。建议的架构使用近阈值区域的绝热方法来优化传播延迟和功耗之间的权衡。乘法器是许多数字电子环境中必不可少的组件，因此诞生了许多针对特定应用定制的乘法器类型。与传统 CMOS 技术相比，该技术显著降低了动态和静态功耗。近阈值绝热逻辑 (NTAL) 使用单个时变电源实现，从而简化了时钟树管理并提高了能源效率。使用 Tanner EDA 工具和 Spectre 模拟器在 TSMC 65 nm 技术节点上对建议的设计进行仿真，以确保验证优化结果。与典型的 CMOS 方法相比，在保持相似设计参数的情况下，可变频率、电源电压和负载电容的功耗分别显著改善了约 66.6%、14.4% 和 64.6%。值得注意的是，随着频率变化，负载电容保持恒定在 C load = 10 pF 和 VDD (max) = 1.2 V；随着电源电压变化，负载电容保持恒定在 C load = 10 pF 和频率 F = 4 GHz；随着负载电容变化，频率保持在 F = 4 GHz 和电源电压 VDD (max) = 1.2 V。关键词：- 4 位阵列乘法器、绝热逻辑、低功耗 VLSI、近阈值区域、NTAL 方法、TSMC 65 nm CMOS 技术、混频器电路、信号和图像处理、能源效率、Tanner EDA、Spectre 模拟器和功耗优化。
低功耗软晶体管引发电子革命
自20世纪40年代问世以来，晶体管就不断改变着我们的生活。作为逻辑门和集成电路（芯片）的核心元件，晶体管无疑在推动计算机、智能手机、平板显示器、物联网乃至所有电子或电气系统的发展方面发挥着无与伦比的作用。过去几十年来，主流晶体管通常由硅材料和金属氧化物等无机半导体制成，有利于实现高迁移率、快速开关速度和优异的稳定性。因此，硅晶体管和金属氧化物半导体场效应晶体管被广泛应用于电子应用。然而，尽管这些晶体管的制造规模要小得多以满足摩尔定律的预测，但它们却非常坚硬，并且几乎接近速度和功耗的基本极限。由于未来对具有机械灵活性/坚固性和低功耗的晶体管的需求，功能材料、设备配置和集成处理技术的创新以促进从刚性设备到柔软、耐用和生物相容性的设备的演变势在必行。1
UCC23525 5A/5A，5KVRMS兼容单> 您准备好准备新兴的汽车雷达卫星体系结构了吗？ CC274XR-Q1，CC274XP-Q1 AutomotivesImplelink™Bluetooth®5.4低能无线MCU数据表（Rev. A） 如何使用硬件同步以太网phy扩展了汽车雷达的范围 高度集成的嵌入式处理器如何推进工业机器人技术 使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计 了解雷达应用中的人工智能和机器学习 使用嵌入式处理器在边缘增加智能 SITARA™AM62X基准（修订版B） AM243X SITARA™微控制器数据表（Rev. G） 太阳能应用中的机器学习弧检测的模拟前端参考设计（Rev. A） MMWave雷达用于邮报和踏板车安全应用 软件定义的车辆将汽车电子设备的未来转移到齿轮上（Rev. b） TLV900X低功耗，RRIO，1-MHz的成本敏感系统数据表（Rev. r）的操作放大器
（1）应根据应用程序的特定设备隔离标准来应用蠕变和间隙要求。应注意保持板设计的爬路和间隙距离，以确保隔离器在印刷电路板上的安装垫不会降低此距离。印刷电路板上的蠕变和清除相等。诸如插入凹槽，肋骨或两者都在印刷电路板上的技术用于帮助增加这些规格。（2）UCC23525适用于安全额定值内的安全电绝缘材料。应通过适当的保护电路确保对安全等级的遵守。（3）在空气中进行测试，以确定包装的激增免疫力。（4）在石油中进行测试，以确定分离屏障的内在浪涌免疫力。（5）明显电荷是由部分放电（PD）引起的电气放电。（6）屏障的每一侧的所有销钉都绑在一起创建了一个两针设备。
低功耗蓝牙® 入门指南
这种新型蓝牙技术变体的最初设计目标之一是高效利用电力。人们设想的设备可以使用小型纽扣电池运行数天、数周甚至更长时间，这种对能源效率的追求解释了蓝牙 LE 的许多定义特征。具体来说，该设计为设备分配了不对称的功能和职责，力求确保具有相对充足电源（例如大型智能手机电池）的设备比使用纽扣电池的同类设备承担更多的重任。这一设计决策和其他类似的设计决策使蓝牙 LE 成为一种低功耗无线通信技术，并使其在未来几年内被广泛用于多种类型的产品。
CMT453x 低功耗蓝牙® 无线 SoC 系列...
集成先进的BLE 5.2 RF收发器，符合BLE 5.2标准，提供标准1Mbps BLE模式、增强2Mbps BLE模式、125kbps BLE远程模式（S8）、500kbps BLE远程模式（S2）等多种模式，在1Mbps或2Mbps BLE模式下支持AOA和AOD、RSSI、主从角色、多连接、包长扩展、KEYSCAN、IRC、10位1.33Msps ADC（可配置为16位16Ksps）、模拟MIC输入、PGA、基本、通用、高级定时器、RTC、WWDG、IWDG、LPUART、USART、SPI、I2C等外设。
具有低功耗的脑机接口系统...
摘要 — 皮层内脑机接口有望帮助瘫痪患者恢复功能，但由于其高功耗，将其转化为便携式和植入式设备受到阻碍。与标准实验性脑机接口相比，最近的设备已大幅降低了功耗，但仍需要有线或无线连接到计算硬件以进行特征提取和推理。在这里，我们介绍了一种 180 nm CMOS 神经记录和解码 (NeuRAD) 专用集成电路 (ASIC)，它可以提取神经脉冲特征并实时预测二维行为。为了降低放大器和特征提取的功耗，NeuRAD 具有一个硬件加速器，用于从皮层内脉冲信号中提取脉冲带功率 (SBP)，并包括一个带有定点矩阵加速单元 (MAU) 的 M0 处理器，用于高效灵活地解码。我们通过记录植入犹他微电极阵列的非人类灵长类动物的收缩压，并使用稳态卡尔曼滤波器 (SSKF) 预测猴子试图在闭环中执行的一维和二维手指运动，验证了设备的功能。使用 NeuRAD 的实时预测，猴子实现了 100% 的成功率，平均目标获取时间为 0.82 秒，使用
基于超低功耗实时机器学习的 fNIRS 运动伪影检测
摘要 — 由于迭代矩阵乘法或梯度计算，机器学习模块通常需要大量的处理能力和内存。因此，它们通常不适用于处理能力和内存有限的可穿戴设备。在本研究中，我们提出了一种用于功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统的超低功耗、基于实时机器学习的运动伪影检测模块。我们实现了 97.42% 的高分类准确率、38 354 个查找表和 6024 个触发器的低现场可编程门阵列 (FPGA) 资源利用率以及 0.021 W 的动态功耗。这些结果优于传统的 CPU 支持向量机 (SVM) 方法和其他最先进的 SVM 实现。这项研究表明，可以利用基于 FPGA 的 fNIRS 运动伪影分类器，同时满足低功耗和资源限制，这在嵌入式硬件系统中至关重要，同时保持高分类准确率。