DSP

YunSDR通信小课堂(第12讲)

从时域到频域的转换的简单描述如图3.14所示。离散傅里叶变换(DFT)通常以更有效的形式实现为快速傅里叶变换(FFT)

YunSDR通信小课堂(第11讲)

当信号被量化时,在ADC的每个采样时刻获得的幅度值被映射到一组离散的可能幅度电平中的一个。因此,在采样和量化过程的输出端

YunSDR通信小课堂(第10讲)

将模拟信号转换为数字等效信号时发生的两个过程分别是采样和量化。可以将采样视为将信号的时间轴转换为一组离散时刻

五种方式|AMD Versal™ AI Engine 助力提升 DSP 计算性能

新一代高性能数字信号处理(DSP)应用日益增长的计算需求,正迅速接近传统FPGA架构的资源和功耗上限。您知道吗?借助AMD Versal™ AI Engine ,您能够......

借助 AMD Versal AI 引擎释放 DSP 算力

AMD Versal AI 引擎使您能够扩展数字信号处理( DSP )算力与面向未来的设计,从而适应当前和下一代计算密集型 DSP 应用

FPGA中的DSP-Packing: 提高算法性能/功耗和效率

一种集成FPGA和DSP芯粒的异构系统级封装

将多个异构芯粒集成在一起进行封装是一种具有广阔前景且成本效益高的策略,它能够构建出既灵活又可扩展的系统,并且能有效加速多样化的工作负载

数字信号处理基础:什么是采样?

本文系摘录自《RFSoC SDR Book》第四章——DSP Fundamentals,略有改动。下面将介绍采样(Sampling)的基本概念


研讨会回放|使用Vitis DSP库和Vitis Model Composer在AI引擎上进行信号处理

如何使用 Vitis 加速流程和 Vitis Model Composer 流程开发带有 DSP 库的 AI Engine 内核

ZYNQ与DSP之间EMIF16通信

本文主要介绍说明XQ6657Z35-EVM 高速数据处理评估板ZYNQ与DSP之间EMIF16通信的功能