基于TI DSP TMS320C6657、XC7Z035的高速数据处理核心板

简介: TI DSP TMS320C6657+XC7Z035的高速数据处理核心板由广州星嵌电子科技有限公司自主研发,包含一片TI DSP TMS320C6657和一片Xilinx ZYNQ-7000 SoC 处理器XC7Z035-2FFG676I。适用于无人机蜂群、软件无线电系统,基带信号处理,无线仿真平台,高速图像采集、处理等领域。

一、板卡概述

TI DSP TMS320C6657+XC7Z035的高速数据处理核心板由广州星嵌电子科技有限公司自主研发,包含一片TI DSP TMS320C6657和一片Xilinx ZYNQ-7000 SoC 处理器XC7Z035-2FFG676I。适用于无人机蜂群、软件无线电系统,基带信号处理,无线仿真平台,高速图像采集、处理等领域。

图1 核心板正面图.png

二、核心板技术指标

DSP 处理器型号TI TMS320C6657CZHA25,2核C66x,主频1.25GHz
ZYNQ Xilinx XC7Z035-2FFG676I2x ARM Cortex-A9,主频 800MHz(-2)/1GHz(-3),2.5DMIPS/MHz 1x Kintex-7 架构可编程逻辑资源
FLASH ZYNQ PL端:64MBytes SPI FLASH
DSP端:32MBytes SPI FLASH
RAM PS端:32bit DDR 总线,1GByte DDR3DSP端:32bit DDR 总线,1GByte DDR3
EEPROM DSP端:1Mbits
温度传感器 DSP端:TMP102AIDRLT
OSC PS端:33.33MHz
CDCM6208 DSP端:100MHz CORECLK、100MHz DDRCLK和250MHz SRIOSGMIICLKZYNQ PL端:100MHz SYSCLK、100MHz MGTREFCLK1_111、100MHz MGTREFCLK0_112和125MHz MGTREFCLK0_111B2B输出:100MHz EXTCLK
B2B Connector 1x 300pin 公座 B2B 连接器,1x 180pin 公座 B2B 连接器,1x 40pin 公座 B2B 连接器,共 520pin,间距 0.5mm,合高5.0mm
LED 1x 电源指示灯
1x DSP 端用户可编程指示灯
1x PS 端用户可编程指示灯
1x PL 端 DONE 指示灯
PHY USB PHY
10/100/1000M Ethernet PHY
GPIO 1x GPIO, 单端(6 个)+ 差分对(72对),或 150 个单端GPIO

三、芯片介绍

1.DSP芯片介绍

DSP采用TI新一代DSP,拥有两个 TMS320C66x ™ DSP内核子系统(CorePacs),每个系统都拥有1.25GHz C66x定点/浮点CPU内核。1.25GHz时,定点运算速度为40GMAC/内核。针对浮点@1.25GHz的20GFLOP/内核。

  1. FPGA芯片介绍

Xilinx 公司Zynq SoC系列FPGA XC7Z035-2FFG676I为主芯片,XC7Z035 PS端2x ARM Cortex-A9,主频 800MHz(-2),2.5DMIPS/MHz ,PL端1x Kintex-7 架构可编程逻辑资源,Logic Cells:275K;

四、供电要求

电压:12V直流供电

五、 软件系统

1) 支持DSP DDR3读写。

2) 支持DSP千兆网络传输。

3) 支持DSP EMIF Norflash引导方式。

4) 支持FPGA BPI FLAS启动

5) 支持DSP NAND FLASH读写。

6) 支持DSP IIC测试。

5) 支持FPGA DDR3控制。

6) 支持DSP与FPGA间SPI、GPIO、SRIO、UPP、UART、McBSP通信。

六、机械尺寸图:

PCB 尺寸:110mm x 75mm

PCB 层数:16

板厚:2mm

安装孔数量:4个

机械尺寸图.png

七、应用领域

无人机蜂群、软件无线电、图像数据采集、工业检测、广播电视等。

TMS320C6657功能框图.png

相关文章
|
前端开发 JavaScript Java
从前端到后端:探索Web开发的技术演进
本文将介绍Web开发领域中前端和后端技术的演进过程。我们将从最初的静态网页开始,逐步探索动态网页、前后端分离、服务器端渲染等技术,以及流行的编程语言如Java、Python和C的应用。通过了解这些技术的发展,读者可以更好地理解Web开发的现状以及未来的趋势。
Auto.js 各版本之间的区别
Auto.js 各版本之间的区别
1541 0
|
存储 安全 Shell
⭐⭐【Shell 命令集合 文件传输 】Linux ftp工具 使用指南
⭐⭐【Shell 命令集合 文件传输 】Linux ftp工具 使用指南
772 0
|
API
【工具推荐】 Obsidian 插件 Obsidian to Flomo 一键同步内容到 Flomo 插件
Obsidian to Flomo 是一款可以一键发送内容到 Flomo 的Obsidian 插件。
2306 0
|
9月前
|
安全 Java 编译器
Java 17新特性实战:密封类与模式匹配如何提升代码质量
Java 17新特性实战:密封类与模式匹配如何提升代码质量
344 65
|
9月前
|
安全 编译器 测试技术
PHP 8 新特性解析:JIT编译器如何提升你的应用性能
PHP 8 新特性解析:JIT编译器如何提升你的应用性能
380 114
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
7种常见鸟类分类图像数据集(8000张图片已划分)|AI训练适用于目标检测任务
本数据集包含8000张7类常见鸟类图像,涵盖麻雀、鸽子、乌鸦等,已划分训练与验证集,适用于AI目标检测与分类任务,支持YOLO、ResNet等模型,助力生态监测与科研教学。
7种常见鸟类分类图像数据集(8000张图片已划分)|AI训练适用于目标检测任务
|
JSON API Go
开箱即用的 GoWind Admin|风行,企业级前后端一体中后台框架:集成 Swagger UI 打造交互式 API 文档
GoWind Admin(风行)是基于 Kratos 的企业级中后台框架,集成 Swagger UI 实现交互式 API 文档。通过 Protobuf 自动生成 OpenAPI v3 规范文档,利用 `//go:embed` 嵌入服务,一键部署可视化调试界面,提升前后端协作效率,开箱即用。
908 1
开箱即用的 GoWind Admin|风行,企业级前后端一体中后台框架:集成 Swagger UI 打造交互式 API 文档
|
机器学习/深度学习 监控 计算机视觉
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测,包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注,适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接,以及详细的步骤说明,适合深度学习实践者参考。
4367 1
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL性能探究:count(*)与count(1)的性能对决
在MySQL数据库的性能优化中,对查询语句的细微差别有着深入的理解是非常重要的。`count(*)`和`count(1)`是两种常用的聚合函数,用于计算行数。在面试中,面试官经常会问到这两种函数的性能差异。本文将探讨`count(*)`与`count(1)`的性能对比,并整理十道经典的MySQL面试题,帮助你在面试中游刃有余。
495 3