摘要：介绍了一种采用FPGA实现的IC卡双卡读写系统,拓宽了SEP3203微处理器应用范围,并给出了FPGA的具体实现方法和软件设计。该系统通过采用改变片选而不对卡掉电的方法,实现双卡之间的报文鉴别代码验证,用于双卡数据通讯、身份验证、数据存储,并已实际应用于金融收款嵌入式设备中。

摘要：时钟树综合是芯片后端设计至关重要的一环,时钟偏差成为限制系统时钟频率的主要因素。本文以一款TSMC 0.25μm工艺的RISC微处理器芯片为例,介绍了使用Synopsys公司的 P&R工具Astro进行时钟树综合和优化的方法,并与Silicon Ensemble在综合后的时钟偏差上作了对比,结果显示使用前者比后者时钟偏差减小百分之十四以上。

摘要：介绍了手持终端、通信技术和嵌入式 Linux的发展情况 ,以及目前手持终端的发展趋势。在介绍了 GPRS无线通信的基本原理的基础上 ,分别从软件和硬件上介绍了如何在嵌入式

摘要：介绍了一种嵌入式平台上采用的模拟视频模块。该嵌入式平台基于IntelXscale处理器和MicrosoftWinCE操作系统。显示模块使用CH7005TVEncoder实现数字视频信号到模拟视频信号的转换,输出NTSC制式标准电视信号。本文介绍了模拟视频模块的硬件框架和基本硬件设计,并详细描述了模拟视频转换模块的软件实现以及性能优化措施。测试结果表明,模拟视频模块输出信号的信噪比达到了国家标准要求。

摘要：设计了一种基于双模预分频的宽范围可编程分频器。对预分频器的逻辑电路进行了改进,提高了最高工作频率,同时,引入输入缓冲级,增加了低频时分频器的输入敏感性。基于Chartered 0.25μm厚栅CMOS工艺,在SpectreRF中仿真,分频器可在50MHz～2.2GHz频率范围正常工作。流片测试结果表明,该分频器可正常工作在作为数字电视调谐芯片本振源的PLL中,对80～900MHz的VCO输出信号,实现256～32767连续分频。

摘要：AC97是 Intel公司提出的针对音频设备的业界标准。本文介绍了其在嵌入式系统中的一种实现方案。首先介绍了 AC97音频系统的基本框架 ,然后从模拟和数字两个方面讲述了基于 Intel XScale PXA2 5 5的音频系统的实现 ,以及基于嵌入式 Linux的软件驱动的实现。

摘要：以VFD控制器PT6311为例,介绍了其内部结构、工作原理,并且详细阐述了在ASIXOS操作系统下面开发驱动程序的过程和方法。同时给出基于SEP3203微处理器的VFD控制器PT6311中断方式的驱动程序。结果表明,本模块刷新时间Tr<200ms,可以运用于税控收款机,银税一体机和音响等方面。

摘要：针对SDRAM的读写操作具有一定的流水特性,“Garfield”的 EMI(外部存储接口)设计中加入了指令缓冲(先入先出,FIFO),充分利用SDRAM的Burst模式,在处理器进行指令预取时,减少指令读取的平均等待时间。但这种方法的关键问题在于,如何选择恰当的指令缓冲深度,从而最大可能地提高整个芯片的执行效率。本文提出了一种基于软件模型来评估。首先介绍了为什么要在基于ARM7TDMI的外部存储器接口中插入指令 FIFO,及如何通过软件建模的方法,用指令集模拟器和存储子系统模型模拟真实硬件环境。然后探讨了采用什么标准去评估指令执行效率的提高,最后通过实验数据得到对SDRAM指令FIFO的性能的评估。

摘要：为了降低集成电路制造工艺的成本,用计算机辅助工艺设计(TCAD)的方法开发了金属铝栅CMOS工艺.首先利用3μm金属铝栅工艺对模拟软件TSUPREM-4和器件模拟软件MED ICI进行了校准,再对金属铝栅1.5μm短沟道CMOS工艺进行器件结构、工艺和电气性能等参数的模拟,以最简约工艺在现有工艺线上成功流水了1.5μm铝栅CMOS.实际测试阈值电压为±0.6V,击穿达到11V,各项指标参数的模拟与实际测试误差在5%以内,并将工艺开发和电路设计结合起来,用电路的性能验证了工艺.利用TCAD方法已成为集成电路和分立器件设计和制造的重要方法.

摘要：轻量级神经网络部署在低功耗平台上的解决方案可有效用于无人机(UAV)检测、自动驾驶等人工智能(AI)、物联网(IOT)领域,但在资源有限情况下,同时兼顾高精度和低延时来构建深度神经网络(DNN)加速器是非常有挑战性的。该文针对此问题提出一系列高效的硬件优化策略,包括构建可堆叠共享计算引擎(PE)以平衡不同卷积中数据重用和内存访问模式的不一致;提出了可调的循环次数和通道增强方法,有效扩展加速器与外部存储器之间的访问带宽,提高DNN浅层网络计算效率;优化了预加载工作流,从整体上提高了异构系统的并行度。经Xilinx Ultra96 V2板卡验证,该文的硬件优化策略有效地改进了iSmart3-SkyNet和SkrSkr-SkyNet类的DNN加速芯片设计。结果显示,优化后的加速器每秒处理78.576帧图像,每幅图像的功耗为0.068 J。