Xines广州星嵌全新FPGA开发板—OMAPL138/C6748 DSP+ARM+FPGA

简介: 基于广州星嵌TI OMAP-L138(浮点DSP C6748+ARM9) +Xilinx Spartan-6 FPGA工业核心板

1 开发板简介
XQ138F-EVM是一款基于广州星嵌TI OMAP-L138(浮点DSP C6748+ARM9) +Xilinx Spartan-6 FPGA核心板SOM-XQ138F设计的开发板,它为用户提供了SOM-XQ138F核心板的测试平台,用于快速评估SOM-XQ138F核心板的整体性能。
XQ138F-EVM底板采用沉金无铅工艺的四层板设计,不仅为客户提供参考底板原理图、系统驱动源码、OMAP-L138和Xilinx Spartan-6 FPGA入门教程、丰富的Demo程序、完整的软件开发包,以及详细的DSP+ARM+FPGA系统开发文档,还协助客户进行底板的开发,提供长期、全面的技术支持,帮助客户以最快的速度进行产品的二次开发,实现产品的快速上市。
屏幕截图 2023-09-15 143756.png

XQ138F-EVM评估板 正面图

广州星嵌自主研发的SOM-XQ138F是由TI浮点DSP C6000+ARM9+Xilinx Spartan-6 FPGA工业级核心板,72mm*44mm,功耗小、成本低、性价比高。采用沉金无铅工艺的八层板设计,专业的PCB Layout保证信号完整性的同时,经过严格的质量控制,标配工业级,满足工业环境应用。
SOM-XQ138F引出CPU全部资源信号引脚,二次开发极其容易,客户只需要专注上层应用,大大降低了开发难度和时间成本,让产品快速上市,及时抢占市场先机。
不仅提供丰富的Demo程序,还提供详细的开发教程,全面的技术支持,协助客户进行底板设计、调试以及软件开发。
正面图.png

SOM-XQ138F核心板 正面图

相关文章
|
机器学习/深度学习 弹性计算 编解码
阿里云服务器计算架构X86/ARM/GPU/FPGA/ASIC/裸金属/超级计算集群有啥区别?
阿里云服务器ECS提供了多种计算架构,包括X86、ARM、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器及超级计算集群。X86架构常见且通用,适合大多数应用场景;ARM架构具备低功耗优势,适用于长期运行环境;GPU/FPGA/ASIC则针对深度学习、科学计算、视频处理等高性能需求;弹性裸金属服务器与超级计算集群则分别提供物理机级别的性能和高速RDMA互联,满足高性能计算和大规模训练需求。
540 6
|
存储 机器学习/深度学习 并行计算
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
在我们选购阿里云服务器的时候,云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算可选,有的用户并不清楚他们之间有何区别,本文主要简单介绍下不同类型的云服务器有何不同,主要特点及适用场景有哪些。
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
|
存储 算法 芯片
星嵌OMAPL138+国产FPGA工业开发板 中科亿海微 EQ6HL45系列FPGA 替代spartan-6
OMAPL138+FPGA工业开发板TI ARM9+C674x DSP 中科亿海微国产FPGA EQ6HL45LL-2CSG324G,基于OMAPL138+国产FPGA的DSP+ARM+FPGA三核评估套件。
|
存储 数据采集 Linux
基于Xines广州星嵌OMAPL138 DSP+ARM+FPGA无人机避障系统
Xines广州星嵌OMAPL138 DSP+ARM+FPGA无人机避障系统方案:前端由FPGA采集数据,通过uPP或EMIF总线传输至DSP;数据被DSP处理之后,被送往ARM,用于应用界面开发、网络转发、SATA硬盘存储等应用;OMAP-L138的DSP或者ARM根据处理结果,将得到的逻辑控制命令送往FPGA,由FPGA控制板载DA实现逻辑输出。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于FPGA的SNN脉冲神经网络之LIF神经元verilog实现,包含testbench
本项目展示了 LIF(Leaky Integrate-and-Fire)神经元算法的实现与应用,含无水印运行效果预览。基于 Vivado2019.2 开发,完整代码配有中文注释及操作视频。LIF 模型模拟生物神经元特性,通过积分输入信号并判断膜电位是否达阈值产生脉冲,相较于 Hodgkin-Huxley 模型更简化,适合大规模神经网络模拟。核心程序片段示例,助您快速上手。
|
11月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的变步长LMS自适应滤波器verilog实现,包括testbench
### 自适应滤波器仿真与实现简介 本项目基于Vivado2022a实现了变步长LMS自适应滤波器的FPGA设计。通过动态调整步长因子,该滤波器在收敛速度和稳态误差之间取得良好平衡,适用于信道均衡、噪声消除等信号处理应用。Verilog代码展示了关键模块如延迟单元和LMS更新逻辑。仿真结果验证了算法的有效性,具体操作可参考配套视频。
371 74
|
9月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于LSB最低有效位的音频水印嵌入提取算法FPGA实现,包含testbench和MATLAB对比
本项目展示了一种基于FPGA的音频水印算法,采用LSB(最低有效位)技术实现版权保护与数据追踪功能。使用Vivado2019.2和Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过修改音频采样点的最低有效位嵌入水印,人耳难以察觉变化。然而,面对滤波或压缩等攻击时,水印提取可能受影响。该项目运行效果无水印干扰,适合实时应用场景,核心逻辑简单高效,时间复杂度低。
|
9月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的2ASK+帧同步系统verilog开发,包含testbench,高斯信道,误码统计,可设置SNR
本内容展示了基于Vivado2019.2的算法仿真效果,包括设置不同信噪比(SNR=8db和20db)下的结果及整体波形。同时,详细介绍了2ASK调制解调技术的原理与实现,即通过改变载波振幅传输二进制信号,并提供数学公式支持。此外,还涉及帧同步理论,用于确定数据帧起始位置。最后,给出了Verilog核心程序代码,实现了2ASK解调与帧同步功能,结合DDS模块生成载波信号,完成信号处理流程。
168 0
|
12月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的16QAM调制+软解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本项目基于FPGA实现了16QAM基带通信系统,包括调制、信道仿真、解调及误码率统计模块。通过Vivado2019.2仿真,设置不同SNR(如8dB、12dB),验证了软解调相较于传统16QAM系统的优越性,误码率显著降低。系统采用Verilog语言编写,详细介绍了16QAM软解调的原理及实现步骤,适用于高性能数据传输场景。
499 69
|
9月前
|
编解码 算法 数据安全/隐私保护
基于FPGA的信号DM编解码实现,包含testbench和matlab对比仿真
本项目展示了DM编解码算法的实现与测试结果。FPGA测试结果显示为T1,Matlab仿真结果为T2。使用软件版本为Matlab 2022a和Vivado 2019.2。核心程序包含详细中文注释和操作视频。DM编解码通过比较信号样本差值进行编码,适用于音频等低频信号处理。硬件结构包括编码器(采样器、减法器、比较器)和解码器(解码器、积分器)。

热门文章

最新文章