【每日一K】altera 封装数据

最新推荐文章于 2025-12-16 20:09:47 发布
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#硬件工程

altera FPGA CLPD Package and Thermal Information

封装下载：https://www.intel.com/content/www/us/en/support/programmable/support-resources/devices/fpga-package-thermal.html

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找个封装是真不方便，继承了intel的NX,真垃圾。。。

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数字电子电路
csino的博客
06-17 716
时序逻辑电路的核心特性是 "状态记忆"，其数学表达为：输出=f(当前输入,历史状态)与组合逻辑 输出=f(当前输入) 形成鲜明对比。这种记忆功能源于电路中的存储元件 —— 触发器（Flip-Flop），它能保存二进制状态（0 或 1），并在时钟信号控制下更新。时序逻辑电路的核心在于 "状态记忆" 与 "时间同步"，理解触发器特性、状态转移模型和时序约束是掌握这一领域的关键。
Mouser供货最新的Altera Quartus II软件
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10-16 941
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每日论文（一）：Neural Encoding and Spike Generation for Spiking Neural Networks implemented in FPGA
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01-18 1220
在FPGA实现SNN的神经编码和脉冲生成 Neto J R D O , Cajueiro J P C , Ranhel J . Neural encoding and spike generation for Spiking Neural Networks implemented in FPGA[C]// International Conference on Electronics. IEEE, 2015. 摘要：在这篇文章中提出了一个新的产生脉冲序列的数字系统。在实时下，该系统可针对于SNN，将数字
可编程逻辑器件学习(day1)：技术演进与应用解析
人生真正的货币不是金钱，不是时间，而是你的注意力！”​​ ——纳瓦尔（《纳瓦尔宝典》）
11-05 1085
《可编程逻辑器件（PLD）技术发展与应用综述》 本文系统介绍了PLD的基本概念、发展历程、分类体系及开发流程。PLD作为用户可配置的半导体器件，通过软件编程实现硬件功能，具有设计灵活、成本低、周期短等优势。其发展历经初创期、结构简化期、扩展期到系统级集成期四个阶段，目前SOPC/SOC技术已实现百万门级集成。PLD按结构复杂度、互连方式、编程特性等可分为SPLD/CPLD、确定/统计型、一次/多次可编程等类别。开发工具以Quartus、Vivado等EDA软件为主，流程包含设计输入、编译、布线到下载调试。P
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qq_36045093的博客
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一、IC设计流程及相应EDA开发工具 前端设计（逻辑设计） 1、规格制定 根据客户需求（具体的功能和性能要求）制定芯片规格Spec 2、详细设计 设计方案，具体实现架构，模块划分 3、HDL编码 将实际的硬件电路功能通过HDL语言描述出来，形成RTL（寄存器传输级）代码；工具：SUMMIT 公司的VISUALHDL、Altera的Quartus 4、仿真验证——前仿真 检验编码设计的正确性，检验的标准就是第一步制定的规格
基于FPGA的音频信号的FIR滤波（Matlab+Modelsim验证）
weixin_33713350的博客
02-29 2598
1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波，根据要求，采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号、FFT分析、FIR滤波处理，并分析滤波的效果。通过Matlab的分析验证滤波效果后，将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里。然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块，通过Modelsim软件读取txt文件的数据，将数据送入滤波模块，最后将...
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Altera最全的集成封装库
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一 类型 覆盖Altera（现Intel PSG）全产品线，包括​​Cyclone​​（低成本）、​​Arria​​（中端）、​​Stratix​​（高端）、​​MAX​​（非易失性）及​​配置器件​​（EPCS系列）。 二、全系列封装库覆盖...
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分享一个足够全的Altera FPGA 封装库给大家，压缩包内的的封装库有原理图和PCB的封装库，FPGA系列估计只有这些了。现在新版本的芯片，封装兼容性还是挺前的，也可以在这些封装库当中更改。 下图是打开Cyclone III...
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启芯硬件的博客
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基于Python 的UART 文件传输工具
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基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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Altium直接转换Altera FPGA封装库指南
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