视频通信的MCU资源调度方法综述

多点控制单元(MCU)资源调度方法正广泛应用于视频通信系统的实际应用场景,对视频通信整体性能和系统运营具有重要影响。对现有的MCU资源调度方法进行梳理,首先介绍视频通信中MCU资源调度过程,归纳MCU资源调度的目标与特点;然后,对现有MCU调度算法进行分类和讨论,比较各类调度方法的优势与不足;最后,讨论了现有MCU资源调度研究中取得的成效及存在的问题,并在此基础上对未来研究进行了展望。实现MCU设备云服务化等方式使得视频通信的MCU资源调度更高效,也有利于视频通信性能提升及长久稳定发展。

MCUS联合CYFRA21-1、TAP及SCCA检测在食管癌术前分期诊断中的应用

目的分析微探头超声内镜(MCUS)联合细胞角蛋白19片段抗原(CYFRA21-1)、肿瘤异常蛋白(TAP)及鳞状细胞癌抗原(SCCA)检测在食管癌术前分期诊断中的应用价值。方法选取2020年8月至2022年11月期间于郑州大学第一附属医院进行治疗的食管癌患者137例为研究对象。以病理分期为金标准,分析MCUS分期与病理学分期的关系;对比血清CYFRA21-1、SCCA水平以及TAP阳性表达与病理特征、MCUS分期的关系;分析血清CYFRA21-1、SCCA水平、TAP阳性表达联合MCUS分期对食管癌病理学分期的诊断价值。结果MCUS诊断食管癌病理学分期的综合准确率为88.89%。血清CYFRA21-1、SCCA水平:T_(3-4)>T_(1-2)、低分化>高、中分化、Ⅲ~Ⅳ期>Ⅰ~Ⅱ期、MCUS分期T_(4)>T_(3)>T_(1)、T_(2),差异具有统计学意义(P<0.05);不同病理学分期、分化程度、TNM分期以及MCUS分期的TAP阳性率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。血清CYFRA21-1、SCCA水平、TAP阳性表达联合MCUS检查对食管癌病理学分期判断的准确率提高至95.62%。结论MCUS联合血清CYFRA21-1、SCCA水平及TAP检测可准确诊断食管癌术前分期,可为临床治疗食管癌提供可靠依据。

瑞萨电子将“Renesas Ready合作伙伴网络”覆盖全部MCU和MPU产品线

瑞萨电子宣布,为其RZ产品家族微处理器(MPU)提供商业级、性能优化的组件—其中包括106个新合作伙伴和160个组件解决方案,进一步扩大“Renesas Ready合作伙伴网络”。在过去三年中,这一受信技术合作伙伴计划已发展至超过200个合作伙伴的规模,共同打造了300多款与瑞萨RZ MPU,以及RA、RX和RL78微控制器(MCU)产品线相配套的即用型组件解决方案。Renesas Ready合作伙伴网络覆盖了8位至64位产品,易于客户应用的扩展。

MCU模拟JTAG的FPGA在线升级设计

FPGA芯片具有灵活性高、速度快和成本低等优点,被广泛应用于对系统实时性和可靠性有较高要求的领域,如航空航天领域和核电DCS领域。FPGA芯片固件的烧写一般是通过专用的JTAG调试器,但是FPGA设备在大规模工程应用之后,无法通过专用的JTAG设备进行更新和维护。为了便于大规模应用和后期维护,本文提出基于MCU模拟JTAG的方法来实现对FPGA的升级更新。设计上位机分包发送应答机制可以保证升级包下载阶段数据下载的可靠性,设计MCU模拟JTAG来实现FPGA外置Flash的升级更新。该升级系统将用于NuCON核电DCS的I/O设备上,对于设备的大规模工程应用具有重要意义。

通过Edge Impulse FOMO在MCU上实现实时物体识别

0引言人类依靠视觉来进行每日的活动,从最简单的到最复杂的任务都是如此。只要看一眼,我们就能知道房间里有多少人,附近是不是有一只大象,或者有多少空余的停车位。尽管视觉如此重要,许多嵌入式设备依然不能通过视觉感知物体。如果所有设备都能像人类一样看到这个世界,那该有多棒!近几年,计算机视觉技术取得了很大进步,这推动了自动驾驶汽车和生物识别边检通关闸机(如果你像我一样经常出差,这项技术非常实用)等科技的发展。

基于国民技术MCU全国产测温模块设计

设计一种基于全国产化器件的热电阻测量模块,采用国民技术MCU作为处理器,瑞盟科技MS5194T作为测温芯片,使用CA-IS3742HW隔离,模块可热拔插,采用多路全双工串行422实现与其他模块间的数据交互,通过MCU的GPIO引脚连接到通信芯片使能信号来控制模块的发送,避免其他模块接收到不正确的数据。分析了二线接法、三线接法和四线接法方式以及误差,提出激励电流交换通道同时测量REF电阻两端电压并采用同一参考电压来测量热电阻的方法,通过高低温试验验证了其可行性和准确性。该模块全部基于全国产化元器件,保证了芯片供应链安全。

eSeis节点单元MCU及关联硬件故障分析与维修

MCU是eSeis节点单元中最核心的器件,它控制着整个节点的工作。节点几乎所有的活动(包括数据采集、数据存储、数据下载、通讯、产生工作电压等)都受MCU的控制。因此,当MCU出现软件或硬件故障时,总会导致它所控制的部分电路功能异常。本文详细叙述了MCU的核心功能原理、可导致的节点故障类型,以及不同故障类型中是否由MCU引起的判断方法,同时,也简单叙述了一部分典型故障的维修方法。

某特种车辆的国产MCU上电时IO输出口失控问题分析

越野特种车辆关键核心电子元器件需要实现自主可控,需在满足国产化要求的同时也能满足一些特殊低温环境下的使用要求。文章针对某特种车辆车身控制器的国产MCU上电时IO口失控问题进行分析与试验验证,为解决车身控制器功能的不稳定性问题提供一些参考。

芯驰科技 E3系列高性能MCU

芯驰E3系列高性能MCU于2022年推出,以行业天花板级别的性能参数和功能安全认证等级,已广泛应用于电驱、BMS电池管理、底盘、转向、ADAS智能驾驶等核心域控领域,同时可支持定制化的服务需求,目前出货量已超过百万片量级。

基于国产MCU的全钒液流储能系统的数据采集与通信设计

为了让全钒液流储能系统安全可靠运行,控制模块需要具有数据采集、存储、运算和通信等功能。随着国产MCU的稳定与成熟,以国产芯片为核心的控制模块已逐步在储能行业得到应用。按全钒液流储能系统对控制单元的要求,结合国产芯片APM32系列的特点,设计了以APM32F4为核心,以数据采集和通信为主要功能的硬件电路及软件。对设计的电路和软件进行了数据测试,测试结果证明,该设计完全可以满足液流储能控制系统的预设应用要求,并可扩展更多应用功能。

基于32位MCU的FPGA远程调试和固化系统设计

在很多领域中,采用传统USB-JTAG接口进行FPGA调试和固化程序的模式受到很大限制,例如受到传输距离过长、调试接口被外壳封住等原因无法正常操作,且每次操作只能针对单个FPGA,效率较低。为解决此类问题,提出一种基于32位微控制器(MCU)的FPGA远程调试和固化系统。设计通过以太网实现FPGA远程调试和固化功能;将主控芯片集成在FPGA板卡上,主控芯片与FPGA通过JTAG及SPI接口连接,另一端通过以太网连接计算机设备,实现远程调试和固化功能。本设计增加了FPGA调试的便利性,提高了程序固化效率,具有较强的扩展性。

MCU与MPU市场趋势

大型MCU供应商NXP、ST和Microchip公司介绍了他们对MCU和/或MPU市场趋势的看法,以及下一步的发展策略。

MCU的嵌入式设备通用软件平台研究

基于MCU实现的嵌入式设备存在软件复用度及开发调试效率较低的问题,通过分析MCU嵌入式设备的应用需求,提出嵌入式设备通用软件平台的分层架构,详细描述了硬件系统及软件平台的设计思路,并针对任务调度、配置管理、数据交互、调试监视等核心系统功能提供可行的解决方案。该软件平台基于STM32硬件系统实际部署并应用于多种电力系统嵌入式设备,能有效提升设备研发及维护效率,具有较高的工程应用价值。

基于CPLD/FPGA的可裁剪MCU设计与应用

采用Verilog语言开发了一款基于CPLD/FPGA平台的可裁剪MCU。该MCU包含一个核心模块和一些常用的接口模块,具有32位的程序/外设寻址空间。采用特殊的“或”总线结构,可以灵活增删指令及外设接口模块,以适应应用需要或节省资源。MCU采用HDL语言开发,可在任意平台CPLD/FPGA之间移植。该MCU已在实践中使用,具有一定的实用价值。

基于英飞凌MCU的专用车辆并行遥控系统设计

工程车辆的作业环境恶劣危险,并行于车载控制系统的一套遥控系统,能让操作人员相对自由地选择安全位置和环境对车辆动作进行遥控操作。本研究基于英飞凌MCU进行了输入输出接口、CAN通信、串口通信等硬件和软件系统设计,实现了并行于工程车辆车载控制系统的遥控功能,能降低工程车辆操作风险,改善作业环境。

资源受限MCU的轻量化部署策略和实现

为实现低资源嵌入式设备的图像分类识别,针对能实现简单图像识别任务、对图像识别准确率要求不高,且要求低成本的场景,将卷积神经网络(CNN:Convolutional NeuralNetwork)部署到资源受限的微控制器单元(MCU:Microcontroller Units)上。首先提出一种在资源受限MCU上的轻量化部署策略:为降低模型的参数量,提出一种轻量化的神经网络算法;为保证模型大小能适应有限的随机存取存储器(RAM:Random Access Memory),提出了一种基于闪存(FLASH:Flash Memory)扇区的替存储算法。其次,在资源受限的嵌入式设备上部署该策略。针对采集图像的质量和采集速度不匹配问题,设计了摄像头外围电路;对采集图像进行基于高斯分布的自适应阈值二值化处理并对图像样本完整性进行校验。实验结果表明,该系统取得大约80%~89%的识别准确率。虽然该准确率低于训练精度10%左右,但在上述对精度要求不高的实际场景中可以较好地应用。

“MCU+PLC”的柔性制造系统设计与实现

PLC和单片机课程是电类专业教学中最常用的两类控制器,在教学中,PLC与单片机课程相对独立,很少进行综合训练,通过比较学习综合训练能更好地激发学生兴趣,让学生加深理解并掌握。针对该问题,本文在基于PLC控制的柔性制造系统上增加单片机控制比实现柔性制造生产线双平台控制,使学生比较学习PLC与单片机课程相关知识,强化了工程实践能力。

基于NodeMCU的智能玻璃百叶窗控制系统的设计

基于Node MCU设计了智能玻璃百叶窗控制系统,使用PWM控制信号控制数字舵机的旋转角度,根据传感器反馈信号自动对百叶窗进行开合调整,使用PID控制算法提高了控制精度及稳定性。通过传感器实时监测室内外光线及温度等环境参数,以优化室内光线及温度,提高舒适度与能源利用率。该系统通过WiFi连接实现与手机端的通信,支持手动控制与远程控制,便于用户随时随地对百叶窗进行调节,可广泛应用于住宅、办公室、商业建筑等场所,具有较高的实用价值及市场潜力,为智能家居的发展提供了新思路。

MCU电磁干扰失效分析与软硬件解决方法

介绍了一个在电磁干扰下的MCU失效案例,通过展示一步步的调试分析以及完成多个对比论证实验,在最终寻求到多种解决方案的同时,也深入体验到不同厂家芯片间的差距。文中对Flash等待周期的影响进行了探讨与论述,由于各厂家在其用户手册都未对此做过多的原理与作用上的阐述,很多用户一知半解、生搬硬套,然而这个概念在各种干扰场景下的理解与使用却有着非常重要的作用。

运用Edge Impulse实现MCU机器学习

将AI应用带到边缘终端设备(智能手机、可穿戴、汽车和物联网设备等)可以降低功耗,并减少数据中心资源的负载,其中在MCU上实现机器学习是这种愿景中最为活跃的领域之一,tinyML是一个致力于该领域的新的研究方向。本文讲述了使用Edge Impulse训练验证模型、模型转换、生成代码并部署的过程。Edge Impulse是一个在边缘设备上进行机器学习的在线开发平台,正在获得嵌入式系统产业界的广泛支持。