2012全球手机芯片排名TOP 10 展讯首闯入

市场研究公司IHS iSuppli发布的报告显示,智能手机与4G LTE的兴起重塑了全球手机芯片市场的格局。高通和三星成为全球最大的两家手机芯片供应商,占据了超过一半的市场份额。报告还提到英特尔通过收购英飞凌科技的无线IC业务进入了前十名。
根据市场研究公司IHS iSuppli的报告显示,智能手机在过去五年来的巨大销售成长,再加上4G LTE崛起,明显改写了全球手机芯片市场的竞争格局高通(Qualcomm)与三星(Samsung)两家供应商分别位居全球第一与第二。

  IHS表示,高通自2007年以来一直在基带与RF芯片等特定手机芯片市场占据主导地位。去年,高通在全球手机核心芯片营收的市占率已达到了31%,较2007年时的23%更显著成长。

  而三星的崛起或许还更令人印象深刻。2007年时,这家韩国巨擘甚至还不在手机IC销售的前10大排名。而到了去年,IHS指出,三星已经快速成长到全球排名的第二大,在整体手机核心芯片营收占21%。

  根据IHS表示,高通与三星两家公司就占了整个市场一半以上的占有率,而接下来的8家芯片供应商合计占约34%的手机核心芯片销售。整体来看,排名全球前十大的手机芯片供应商共占总销售的86%。

2012年全球前十大手机核心芯片供应商排名(根据总营收计算市占率) (来源:IHS iSuppli,2013/02)
  2012年全球前十大手机核心芯片供应商排名(根据总营收计算市占率) (来源:IHS iSuppli,2013/02)

  IHS消费与通讯市场分析师Brad Shaffer指出,智能手机与4G LTE的崛起,造就了“典范的转型”,改变移动手机核心芯片的市场竞争格局。

  “五年前苹果公司推出iPhone 后,改变了这一市场游戏规则,也为现有的市场排名而铺路,”Shaffer说,“这个变化可从2007-2012年间手机核心芯片排名出现的明显差异看出端倪。从这一市场方向转变而受益的公司排名提升至主导地位,而其它供应商则因变动的市场环境而受限制或冲击。”

  IHS定义的手机核心芯片包括为手机提供无线广域网络(WWAN)以及应用处理功能的各种芯片。该市场领域包括各种针对模拟基带、数字基带、功率放大器、无线电与中频、高端操作系统与软件处理器以及其它多媒体或绘图处理器的手机核心芯片。

  根据IHS的报告,英特尔公司(Intel)在去年进入前十大手机芯片供应商之列,排名第四大供应商。英特尔得以抢进全球前十大,主要由于在2011年时收购了英飞凌科技(Infineon Technologies)的无线IC业务。IHS表示,英特尔已经开始关注Atom处理器带来的一些机会,致力于获得摩托罗拉与其它手机OEM的采用。

  2012年还有两家供应商也闯进前十大展讯通讯公司(Spreadtrum Communications;排名第九)以及博通公司(Broadcom;排名第十号)。根据IHS表示,从2007年至2012年的五年内,展讯的数字基带IC营收扩增了370%以上。同样地,博通也由于2011年取得更多基带芯片订单与营收,而迅速提升至第十名。

  在2007年排名全球第二的德州仪器公司(TI)则在去年下滑至第六名。在2007年至2012年的五年内,随着TI开始淘汰其基带芯片产品,该公司的市占率也从20%下滑至4%。IHS表示,TI OMAP应用处理器无法如预期地在智能手机市场取得成功,同时,TI在去年还宣布OMAP将专注于嵌入式领域。

  IHS预测,移动手机核心IC市场的结构将持续转变,特别是LTE应用正变得越来越广泛之际。

  基带芯片大约占整个手机核心芯片营收的一半以上;同时,在决定业界供应商的市占率得失与多寡时,基带芯片仍持续占据主导位置,IHS强调。此外,该公司并预测,未来还将取决于IC供应商能否提供可实现最优化系统级设计的IC解决方案。

http://tech.hexun.com/2013-03-01/151618576.html

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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