Приходите и взгляните на осциллограф с открытым исходным кодом, созданный на основе FPGA (2)
Приходите и взгляните на осциллограф с открытым исходным кодом, созданный на основе FPGA (2)

Приходите и взгляните на осциллограф с открытым исходным кодом, созданный на основе FPGA (2)

В предыдущей статье был представлен «ThunderScope» Открытый исходный кодосциллограф(Давайте посмотрим на осциллограф с открытым исходным кодом FPGA.),Сегодня я представляю еще один, более полный, чем предыдущие.,на основеFPGAДелатьиз Открытый исходный кодосциллограф/логический анализатор/анализатор спектра/генератор сигналов/и т.д.:

особенность

ScopeFun — это доступная универсальная инструментальная платформа с открытым исходным кодом. Он предоставляет следующие инструменты:

  • осциллограф
  • Анализатор спектра (БПФ)
  • генератор произвольных сигналов
  • логический анализатор
  • генератор шаблонов чисел
  • Высокая скорость выборки、Памятьбольшой、низкий уровень шума

Основные характеристики оборудования:

  • Два аналоговых канала осциллографа (10 Кусочек)
  • Частота дискретизации в реальном времени 500 миллионов выборок в секунду (один канал)/250 MSPS (двухканальный)
  • Частота дискретизации в эквивалентном времени (ETS) 2,0 гигавыборки в секунду (GSPS)
  • Память буфера на канал 1,28 миллиарда образцов
  • Два аналоговых генератора (200 MSPS,12 Кусочек)
  • 12 числовой канал (для логический анализаторигенератор шаблонов чисел)
  • USB 3.0интерфейс(FX3)

Особенности и характеристики

Аппаратное обеспечение построено на базе FPGA Xilinx Artix-7-35 со встроенной оперативной памятью (512 МБ DDR3 SDRAM). Все настройки оборудования контролируются через графический интерфейс программного обеспечения. USB-соединение обеспечивается через чип Cypress FX3 USB 3.1 Gen1. Аппаратное обеспечение питается от USB и не требует дополнительного источника питания.

осциллограф

В качестве входов осциллографа доступны два аналоговых канала. Оба канала осциллографа защищены до +/- 50 V защита от перенапряжения. проходить GUI Сделайте свой выбор для входной связи (DC, AC, GND). Входные сигналы буферизуются через аналоговый интерфейс, который обеспечивает регулировку импеданса, уровня (усиления) и смещения. Каждый аналоговый канал проходит 10 битовый аналого-цифровой преобразователь (ADC) к 250 Msps частота дискретизации. два ADC Может быть настроен для выборки в чередующемся режиме, чтобы обеспечить 500 Скорость дискретизации одного канала в Msps . Цифровой образец состоит из FPGA Обработка, ПЛИС Триггерная логика также включена. При выполнении условий триггера образцы передаются на встроенный DDR3 SDRAM, которая обеспечивает поканальное 128 Длина буфера M выборок. Аппаратное обеспечение также поддерживает выборку эквивалентного времени. (ЕТС). По этой причине в FPGA LUT Аналоговый сигнал запуска дискретизируется внутри линии задержки для определения события запуска относительно ADC Точное время по эталонным часам. Это обеспечивает повторение сигналов 2 Скорость выборки GSps.

генератор произвольных сигналов

Есть два выхода генератора, которые могут производить до 4 Напряжение Впп. два AWG каналы подвержены короткому замыканию и перенапряжению (+/- 25 V) Защищать. Канал генератора имеет 50 Выходное сопротивление в Ом, позволяющее подключать различные устройства. Пользователи могут использовать программу GUI Выберите форму сигнала, частоту, уровень и смещение, и настройки мгновенно отобразятся в FPGA в регистре управления. цифровые образцы в FPGA внутреннее количество на канал 200 Msps Скорость генерируется и передается на цифро-аналоговый преобразователь. (ДАК). Простые сигналы поступают от счетчиков. Синусоидальный выходной сигнал достигается с помощью CORDIC Алгоритм, сгенерированный из, может обеспечивать выходную частоту произвольной частоты. Пользователи также могут предоставлять собственные данные выборки сигналов и загружать их во внутреннюю память FPGA (BRAM).

Digital GPIO (логический анализатор/генератор цифровых последовательностей)

12 Кусочекчислоинтерфейск250 Выборка МГц, логически разделенная на две 6 группа битовых каналов. Каждая группа каналов может быть независимо выбрана в качестве входа (логический анализатор) или вывод (генератор числовых шаблонов). Числоинтерфейсное напряжение доступно на 1.25 V к 3.3 V регулируется в пределах диапазона, но вход также рассчитан на прием 5 В. Выбранные интерфейсные напряжения также доступны на выделенных выходных контактах и ​​могут использоваться в качестве источников питания.

Подвести итог

Представленное выше из,Видно, что ScopeFun мощнее ThunderScope в целом.,В дополнение к более низкой частоте дискретизации одноканального осциллографа,Остальные функции несравнимы с прежними.,А аналоговую часть схемы ScopeFun очень стоит изучить. Для друзей, которые хотят воспроизвести из,ScopeFun имеет собственный официальный сайт и форум.,Навигационные метки на официальном сайте очень понятны.,Просто расположите в нужном нам порядке DIYиз,Если у вас возникнут вопросы, вы также можете зайти на форум для общения.

boy illustration
RasaGpt — платформа чат-ботов на основе Rasa и LLM.
boy illustration
Nomic Embed: воспроизводимая модель внедрения SOTA с открытым исходным кодом.
boy illustration
Улучшение YOLOv8: EMA основана на эффективном многомасштабном внимании, основанном на межпространственном обучении, и эффект лучше, чем у ECA, CBAM и CA. Малые цели имеют очевидные преимущества | ICASSP2023
boy illustration
Урок 1 серии Libtorch: Тензорная библиотека Silky C++
boy illustration
Руководство по локальному развертыванию Stable Diffusion: подробные шаги и анализ распространенных проблем
boy illustration
Полностью автоматический инструмент для работы с видео в один клик: VideoLingo
boy illustration
Улучшения оптимизации RT-DETR: облегченные улучшения магистрали | Support Paddle облегченный rtdetr-r18, rtdetr-r34, rtdetr-r50, rtdet
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | Деформируемое внимание с большим ядром (D-LKA Attention), большое ядро ​​​​свертки улучшает механизм внимания восприимчивых полей с различными функциями
boy illustration
Создано Datawhale: выпущено «Руководство по тонкой настройке развертывания большой модели GLM-4»!
boy illustration
7B превышает десятки миллиардов, aiXcoder-7B с открытым исходным кодом Пекинского университета — это самая мощная модель большого кода, лучший выбор для корпоративного развертывания.
boy illustration
Используйте модель Huggingface, чтобы заменить интерфейс внедрения OpenAI в китайской среде.
boy illustration
Оригинальные улучшения YOLOv8: несколько новых улучшений | Сохранение исходной информации — алгоритм отделяемой по глубине свертки (MDSConv) |
boy illustration
Второй пилот облачной разработки | Быстро поиграйте со средствами разработки на базе искусственного интеллекта
boy illustration
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция с нулевым кодированием и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
boy illustration
Решенная Ошибка | Загрузка PyTorch медленная: TimeoutError: [Errno 110] При загрузке факела истекло время ожидания — Cat Head Tiger
boy illustration
Brother OCR, библиотека с открытым исходным кодом для Python, которая распознает коды проверки.
boy illustration
Новейшее подробное руководство по загрузке и использованию последней демонстрационной версии набора данных COCO.
boy illustration
Выпущен отчет о крупной модели финансовой отрасли за 2023 год | Полный текст включен в загрузку |
boy illustration
Обычные компьютеры также могут работать с большими моделями, и вы можете получить личного помощника с искусственным интеллектом за три шага | Руководство для начинающих по локальному развертыванию LLaMA-3
boy illustration
Одной статьи достаточно для анализа фактора транскрипции SCENIC на Python (4)
boy illustration
Бросая вызов ограничениям производительности небольших видеокарт, он научит вас запускать большие модели глубокого обучения с ограниченными ресурсами, а также предоставит полное руководство по оценке и эффективному использованию памяти графического процессора!
boy illustration
Команда Fudan NLP опубликовала 80-страничный обзор крупномасштабных модельных агентов, в котором в одной статье представлен обзор текущего состояния и будущего агентов ИИ.
boy illustration
[Эксклюзив] Вы должны знать о новой функции JetBrains 2024.1 «Полнострочное завершение кода», чтобы решить вашу путаницу!
boy illustration
Краткое изложение базовых знаний о регистрации изображений 1.0
boy illustration
Новейшее подробное руководство по установке и использованию библиотеки cv2 (OpenCV, opencv-python) в Python.
boy illustration
Легко создайте локальную базу знаний для крупных моделей на основе Ollama+AnythingLLM.
boy illustration
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание решения. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
boy illustration
Одна статья поможет вам понять RAG (Retrival Enhanced Generation) | Введение в концепцию и теорию + практику работы с кодом (включая исходный код).
boy illustration
Эволюция архитектуры шлюза облачной разработки
boy illustration
Docker и Kubernetes [Разработка контейнерных приложений с помощью Python]