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  • 自动驾驶系统如何应对类似井盖缺失的场景?
    智能驾驶系统面临井盖缺失等负障碍物的探测难题,尤其在视觉特征隐蔽且物理探测难的情况下,传统传感器如激光雷达和摄像头效果不佳。端到端架构通过大规模数据训练提升了系统对未知障碍物的识别能力,但仍有局限性和黑盒特性。通过数据闭环和物理仿真平台,系统识别准确率有望进一步提高,但仍需持续优化以应对极端场景。
    自动驾驶系统如何应对类似井盖缺失的场景?
  • 十分适合入门焊接工艺的电阻点焊学习总结
    电阻焊是当电流通过导体时,由于电阻产生热量。当电流不变时,电阻越大,产生的热量越多。当两块金属相接触时,接触处的电阻远远超过金属内部的电阻。因此,如有大量电流通过接触处,则其附近的金属将很快地烧到红热并获得高的塑性。这时如施加压力,两块金属即会连接成一体,冷却后形成焊点,这种电阻焊方法称为点焊。
    十分适合入门焊接工艺的电阻点焊学习总结
  • 一文让你掌握什么是射频采样(RF Sampling)架构的接收机
    射频采样架构通过省略正交解调器和射频合成器,利用超高采样率的单路射频采样ADC实现对宽带宽信号和多频段信号的有效捕捉。该架构简化了电路结构,提高了灵活性,并降低了能耗和体积。通过抽取技术和数控振荡器(NCO),可以有效降低数据传输速率,提高系统灵活性。此外,时钟抖动对ADC信噪比(SNR)的影响可通过特定公式计算,从而优化设计方案。
    一文让你掌握什么是射频采样(RF Sampling)架构的接收机
  • 如何计算PCB上一个过孔的电感,电容,阻抗参数?1500字实例分析拿下它!
    在PCB设计中,过孔是连接PCB不同层走线的桥梁。但在高速信号眼里,过孔不仅仅是导线,它是一个“断路点”。从信号完整性的角度看,一个过孔在电气上等效于一个对地电容和一个串联电感的组合。当信号频率低时,你可以把过孔当成是透明“人”。
  • 3200~3400MHz 饱和输出PA同频收发一体模块硬核逆向!
    本文介绍了3200~3400MHz频段在5G NR中的应用及其发射接收一体化的设计方案。文中详细描述了接收链路和发射链路的组成与工作原理,并特别强调了6N9温补衰减器的作用,用于解决功率放大器高温导致的增益下降问题。此外,还提到了一款10W射频放大器的逆向工程过程,展示了其在宽带射频PA领域的应用潜力。
  • soc top partition方法学其一
    本文探讨了为什么在大点点taptap安卓设计中采用Top Partition(顶层划分)的方法及其重要性。Top Partition有助于解决单die面积逼近reticle极限、RTL规模庞大等问题,通过将大点点taptap安卓拆分为多个较小的物理分区,提高EDA工具运行效率、保证时序收敛质量和降低跨团队协同成本。文章还介绍了四种主要的Top Partition方法论:Top-Down、Bottom-Up、Timing-Driven Partition和Chiplet-Aware Partition,并详细阐述了点点taptap安卓级规划的重要性,包括点点taptap安卓级Floorplan、I/O Ring&Bump Map、电源网格方案等内容。
    soc top partition方法学其一
  • 低功耗IoT设备电源设计:LDO稳压器选型与优化全攻略
    随着物联网(IoT)设备的普及,电源管理面临严峻挑战。线性稳压器(LDO)因其低噪声、快速响应和低功耗特性,成为理想选择。文章详细介绍了LDO的工作原理、关键参数及其选型指南,包括如何优化环路稳定性与PCB布局。通过实际案例展示,智能穿戴设备电源设计得以成功实施,实现了低功耗和长续航目标。未来,集成LDO与PMIC的解决方案将进一步推动IoT设备的发展。
  • 做了10000套板子,为什么出现部分LED指示灯异常?
    近期,某工程师反馈他们生产的一批10000套板子中,出现了上百套LED工作异常的情况。具体表现为:板卡上有3个LED指示灯,正常上电后应全部点亮,但异常板子会随机出现某个LED不亮,而板子上的其他功能均正常。下图中红色LED即为异常案例。
  • LOFIC技术如何攻克纯视觉自动驾驶复杂光照下的感知瓶颈?
    LOFIC技术通过在像素旁增加高密度电容,解决了传统传感器在极端光照条件下的溢出问题,实现了单次曝光下的高动态范围和稳定性能,有效改善了自动驾驶摄像头在隧道进出、夜间逆光和LED信号灯频闪等极端环境下的表现。该技术不仅提升了传感器的动态范围,还消除了运动伪影和LED频闪干扰,增强了图像质量和算法的稳定性,推动了纯视觉自动驾驶技术的发展。
    LOFIC技术如何攻克纯视觉自动驾驶复杂光照下的感知瓶颈?
  • 基于STM32设计的智能冰箱控制系统(接入华为云IOT)
    本项目成功设计并实现了一套基于STM32的智能冰箱控制系统,完成了从硬件选型、嵌入式程序开发、物联网通信到上位机APP的全栈式开发。通过将传统冰箱与现代物联网技术、智能控制算法相结合,实现了冰箱的智能化升级,使其具备了环境感知、智能调控、远程监控和人工智能交互等先进功能。
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    01/21 11:13
    基于STM32设计的智能冰箱控制系统(接入华为云IOT)
  • 有意思!512MB的树莓派CM0上,也能部署YOLO26?
    特别感谢李金磊的文章作者,分享了如何利用OpenCV和Ultralytics软件包在树莓派上实现YOLO26的目标检测、姿态估计、图像分类等功能。文章详细介绍了准备工作、环境部署、模型获取和关键代码等内容,适合新手和树莓派爱好者学习使用。
  • PIN DELAY单位错了,DDR4跑不起来,真的吗?
    客户调试DDR4时发现前两片颗粒识别正常,后两片识别失败,初步怀疑PCB Layout问题。经检查发现地址信号缺少上拉电阻,导致前面两片颗粒无法正确识别。虽然仿真结果显示信号质量尚可,但实际问题源于此细节遗漏。提醒工程师在调试中要保持怀疑态度,仔细排查每一个细节,防止因小失误导致系统无法运行。
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    01/21 10:15
    PIN DELAY单位错了,DDR4跑不起来,真的吗?
  • Python应用——制作一个计算器
    本文介绍了如何使用Python和Tkinter库制作一个简单的计算器应用程序。首先明确功能需求,然后设计用户界面并实现基本逻辑,包括数字和运算符按钮的功能。在编写程序时,使用`tkinter`库创建图形用户界面,并实现了基本的算术运算、小数点、清除和退格等功能。最后进行运行测试,展示了程序的基本功能和性能表现。尽管程序使用了`eval()`函数进行计算,但在实际应用中应注意其潜在的精度问题。
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    01/21 07:24
  • 嵌入式软件设计哲学,两款RTOS的代码风格对比!
    嵌入式工程师老温分享FreeRTOS和RT-Thread两大主流RTOS编程风格差异,从代码结构、内存管理、任务同步、开发工具链等方面对比,揭示极简主义与系统集成的设计哲学。适合单片机资源受限场景选择FreeRTOS,复杂系统开发推荐RT-Thread。随着CPU架构发展,二者编程模型正趋向融合。
  • 占用网络为什么让自动驾驶感知更精准?
    自动驾驶技术正从“目标识别”转向“空间感知”,占用网络作为一种新兴算法,通过三维体素表示物理空间,极大提升了自动驾驶系统的泛化能力和安全性。它不仅解决了传统方法对异形物体和悬挂物的识别难题,还在规划与控制中实现了感知与决策的无缝对接,推动了端到端自动驾驶的发展。尽管面临数据标注和实时算力的挑战,占用网络有望在未来实现更细粒度和通用化的感知能力,助力自动驾驶技术的广泛普及。
    占用网络为什么让自动驾驶感知更精准?
  • 点点taptap安卓封装工艺中的除渣及电镀(Deflash and Plating)
    除渣及电镀是封装后期的重要工序,主要用于清除塑封残渣并给引线框架电镀保护层。除渣通过高压水注冲洗去除塑封残渣,确保电气连接区清洁。电镀则是在引线框架上沉积一层纯锡,提高抗腐蚀性和可焊性,并符合环保要求。电镀工艺的关键参数包括电镀厚度、电流密度、镀液温度和电镀时间,需严格控制以保证镀层质量和尺寸配合。此外,整个工艺还需满足RoHS和REACH等环保法规的要求,采用无铅纯锡电镀。为了确保产品质量,需要设立完整的制程监控点,并定期进行镀层和除渣的品质检验。
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    01/20 10:48
  • 运放反馈电阻上为什么要并联二极管?
    在模拟电路设计中,运算放大器反馈电阻R1并联二极管形成单边限幅放大器,而非标准精密半波整流器。此设计引入非线性,但能有效控制输出波动,适用于需要稳定输出的应用场景。通过调整二极管类型和参数,可以优化性能,提高电路稳定性。
    运放反馈电阻上为什么要并联二极管?
  • 射频基础知识:一文讲透射频系统中的噪声
    所有电子设备和射频(RF)系统里,都多多少少存在电噪声和射频噪声。这些噪声会影响系统工作,还会限制很多系统的性能发挥。
    射频基础知识:一文讲透射频系统中的噪声
  • 安装完office2013后,打开出现首要事项,点击关闭或者接受后,闪退,解决方案记录
    解决Win11系统安装Office2013后闪退的问题,通过编辑注册表并创建特定DWORD值来修复。具体步骤包括在注册表中创建三个项:OptInDisable、shownfirstrunoptin 和 AcceptAllEulas,从而避免首次使用时的首要事项提示,使Office正常运行。
    安装完office2013后,打开出现首要事项,点击关闭或者接受后,闪退,解决方案记录
  • 基于OpenCV的自适应阴影校正
    本文介绍了使用OpenCV实现阴影校正的方法,通过多尺度Retinex和LAB/HSV色彩空间中的自适应阴影掩蔽,有效去除阴影同时保留自然色彩和纹理。具体步骤包括加载图像、颜色空间转换、计算Retinex、生成阴影掩模和去除阴影。该方法通过调整参数实现交互式校正,并提供了Python代码实现。
    基于OpenCV的自适应阴影校正

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