摘要：随着半导体工艺技术的发展,SOC芯片不仅集成了大量的数字处理电路,同时也集成了大量的模拟电路,甚至还集成了射频前端电路。因此,仿真与验证已成为SOC芯片设计流程中的关键环节,约占整个芯片开发周期的50%～80%。如何缩短仿真验证时间也成为SOC设计者和EDA厂商共同面临的难题。

摘要：数模混合芯片是现在芯片设计的主流方向之一,设计过程中的数模混仿验证,对芯片设计成功与否至关重要。为此,EDA提供商都致力于提供可靠、快速、灵活的混仿工具。Cadence公司的"AMSD"数模混仿工具是这类工具中的佼佼者。AMSD具有可靠的仿真精度,并且可以根据需要,选择spectre\aps\Ultrasim三种模拟仿真引擎。对于系统仿真,AMSD灵活地集成开发了一套支持不同网表格式于一体的仿真模式,强大的debug模式可实时准确的监控信号变化,最大化混仿的效率。本文主要介绍Cadence公司的"AMSD"数模混仿工具,及其在设计中的使用流程,最后介绍了两个AMSD的应用实例,一个是LTE芯片内的sigma delta DAC和带DEM功能的TxDAC的混合仿真,此应用需要高精度保证;另一个是集数字rtl代码IP,自建模拟IP和加密网表IP,三种不同格式于一体的网表,进行安全芯片的系统"混合"仿真,此流程是其它混仿工具目前不能实现的。

摘要：随着车联网的不断发展,人们对车联网系统的安全性也提出了更高的要求。为了保护用户的隐私和人身安全,需要采用加解密算法对车联网通信进行保护。在中国,国密算法是被广泛采用的一种加解密算法,因此,本文设计了一块支持SM2、SM3、SM4算法,用于车联网场景的安全芯片,同时兼容RSA和ECC算法,完成了仿真及FPGA验证并使用55nm工艺库进行了流片。电路总面积为3.98mm2,约1.2×106个MOS管,外设最高工作频率为200MHz,可在2.14M时钟周期内完成一次257位二元扩域点乘运算,具有较高的面积利用率和兼容性。

摘要：利用人工智能技术和深度学习算法,设计开发了基于AI+IOT的智慧家居系统。基于百度提供的免费的语音识别云平台,该系统使用ZigBee网络,对家居环境数据进行采集、分析,并通过物联网技术和人工智能技术实现远程语音控制各种家电的功能。基于深度学习,系统通过百度语音识别技术对自然语言进行语音识别,通过搭建系统编译环境成功融合了AI技术和IOT技术实现了具有语音控制功能的智能家居系统,致力于为人们提供更加便捷智能的生活。

摘要：利用ESP8266 NodeMCU和Android开发技术,结合各类传感器和继电器,设计开发了一个智慧家居系统。通过该系统,用户可以实时读取温度、湿度等家庭环境数据,同时系统利用语音识别技术实现语音控制家庭各种电器的开关。系统一共分为三层,分别是数据采集层、数据传输层和应用层。本系统的开发实现整合了嵌入式技术、程序编程等,为广大用户提供舒适智能生活的同时还为广大物联网开发者提供一定的参考价值。

摘要：现今社会,居民的生活水平和消费水平随着经济的发展在不断地提升,人们对能提供便捷生活方式的智能家居也有着越来越高的要求。为此,基于语音控制技术,设计开发了智慧家居系统,该系统采用多种无线传感器,对家居环境数据采集、分析,并通过互联网技术和百度语音识别技术远程语音控制室内的相应器件,提高家居生活的舒适度和安全性,满足人们对智能家居生活的需求。