Broadcom推HSDPA+EDGE參考設計

博通公司发布全新HEDGE参考设计平台BCM92153,该平台采用65纳米制程双核心单芯片HSDPA+EDGE多媒体基频处理器。此平台在一个单芯片上集成了强大的应用、音频与多媒体处理能力,并支持高达7.2Mbps的3G连接。同时,平台还整合了蓝牙、Wi-Fi、GPS与FM radio等技术。

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為加速下一代大眾化智慧型手機的開發,博通公司(Broadcom)日前推出一款全新的HEDGE參考設計平台BCM92153,該平台是根據Broadcom的65奈米製程雙核心單晶片HSDPA+EDGE多媒體基頻處理器所開發,據表示,該平台的主要通訊元件皆採用Broadcom自身的晶片。

HEDGE參考設計平台在一顆單晶片上整合了一個具備良好應用、音訊與多媒體處理器能力的HSDPA基頻數據機,以及可提供高達7.2Mbps 3G連結的Category 8 HSDPA數據機。連結技術則包括Broadcom的藍牙(Bluetooth)、Wi-Fi、GPS與FM radio,還有尖端的數位影像處理功能,支援最高320萬畫素的內建數位相機。

整體而言,BCM92153參考設計平台包含BCM2153 3G基頻處理器、BCM59035電源管理單元和包括含HEDGE多媒體手機預設應用的CellAirity 2.0軟體。還整合Broadcom最新一代的藍牙、FM與Wi-Fi元件,以加強語音與多媒體連結。BCM92153參考設計在一個聚合設計上,結合射訊(RF)前端、基頻、高效能多媒體與應用處理功能,不但降低物料成本,也縮小電路印刷版的所需尺寸。

BCM2153基頻處理也整合了Broadcom的M-Stream技術,在收訊中等或較差區域,將大幅改善聲音與資料的傳輸品質。將可減少漏接電話,擴大收訊範圍,改善整體用戶滿意度。

Broadcom還推出一款BCM5325解決方案,在單晶片上結合了藍牙、Wi-Fi與FM radio,只需非常低的電力就能獲得高度的效能,因為它採用了65奈米製程。此外,該設計還包含BCM4750單晶片GPS接收器,可提供優異效能和更低的電耗。

最後,BCM92153加入BCM59035電源管理單元(PMU),提供行動系統所需繁複的電源管理功能,利用二個可編程、高效降壓穩壓器支援動態電壓管理;另外也包括十一個高效能可編程的低壓降穩壓器,一個整合的即時時脈與全方位的電池管理支援。

Broadcom表示,由於3G無線環境持續朝更高速的行動連結演進,市場已經轉採HSDPA以提供尖端的多媒體與通訊功能。隨著手機上面先進的多媒體、即時通訊與其它功能持續普及化,預計智慧手機亦將出現在大眾消費市場上。根據In-Stat市場調查,2011年智慧型手機的銷量將可達3億6千8百萬台。

以往手機製造商必須仰賴多種元件廠商,才能在手機上加入多樣化功能,但需要投入龐大的資源開發平台,以整合多種軟體及不同的元件系統架構。現在Broadcom則突破現有設計限制,推出一個整合設計平台,加快產品上市速度,將推出功能完整的HSDPA手機設計化為可能的任務。



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* 什麽是HSDPA ?
高速下行封包存取(High-Speed Downlink Packet Access,HSDPA)是一種基於3G的行動電話技術,可讓UMTS-based網路升級,以達到更高的資料傳輸速度。目前HSDPA支援1.8 Mbit/s或3.6 Mbit/s的下行速度,未來計畫進一步提高到14.4 Mbit/s。
 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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