ADI

演示在同一环境下工作的多个飞行时间(ToF)系统此创新可用于增强现实(AR)、多人游戏或需要在同一环境下使用多个ToF摄像头的应用。

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<strong>Zhongming Ye ADI公司</strong>

系统设计人员被要求生产更小、效率更高的电源解决方案，以满足所有行业SoC和FPGA的高耗电需求。在先进的电子系统中，因为电源必须放在SoC或其外围设备（如DRAM或I/O设备）附近，因此电源封装的可占用空间至关重要。在便携式仪器中，如手持条码扫描仪或医疗数据记录仪系统，空间更为紧凑。

设计人员面临的问题不仅仅是找到一个适合在有限空间放得下的稳压器。紧凑型解决方案的要求往往与其他先进的电子产品要求相冲突：可靠的设计、高效率、大转换比、高功率、小尺寸以及良好的热性能。其中许多要求需要在其他领域进行权衡，这就给设计人员带来了一个困难且耗时的优化问题。LTC3636旨在通过双通道6 A降压稳压器简化设计人员的任务，该稳压器在关断时消耗非常低的待机电流，在高达4 MHz的频率下工作时，满载和轻载时都具有很高的效率。

<strong>小尺寸和4 MHz开关频率</strong>

Analog Devices, Inc. (ADI) 宣布推出一款新型电化学和阻抗测量前端，可实现下一代生命体征监测装置和智能电化学传感器。AD5940模拟前端在单个芯片内集成了恒电位仪和电化学阻抗谱 (EIS) 功能，从而可在时域和频域中实现传感器测量。该器件具有用于先进传感器诊断的集成化硬件加速器、用于完成准确传感器测量的同类最佳低噪声性能，并专为“始终保持开机”的可穿戴式应用而设计。与那些有局限性、并且需要使用多个 IC 方可实现相似性能的传统分立式解决方案相比，ADI 的单芯片解决方案在系统准确度和尺寸灵活性方面拥有优势，可测量 2 引脚、3 引脚和 4 引脚电化学传感器。对于那些将高精度生物和化学感测作为关键任务的应用（如工业气体检测、液体分析、材料感测、生命体征监测、阻抗谱和疾病管理等）来说，这是一款理想的解决方案。

<strong>Ya Liu、Jian Li、San-Hwa Chee 和 Marvin Macairan ADI 公司</strong>

数据中心和电信电源系统设计发生了很大变化。主要应用制造商都在用更高效的非隔离式高密度降压型稳压器取代复杂且昂贵的隔离式 48 V/54 V 降压型转换器 (图 1)。在稳压器的总线转换器中无需隔离，这是因为上游 48 V 或 54 V 输入已经与危险的交流电源进行了隔离。

对于高输入/输出电压应用 (48 V 至 12 V)，传统降压型转换器所需元件通常尺寸更大，因此并非理想的解决方案。也就是说，降压型转换器必须在低开关频率 (例如，100 kHz 至 200 kHz) 下工作，以便在高输入/输出电压下实现高效率。降压型转换器的功率密度受到无源元件尺寸的限制，特别是电感尺寸的限制。可以通过增加开关频率来减小电感尺寸，但是因开关切换引起的损耗会降低转换器效率，并会导致不可接受的热应力。

自80年代初引入模拟蜂窝网络以来，蜂窝通信已有了长足发展。如今，随着市场由4G向5G网络解决方案迁移，蜂窝通信行业正在为实现更快数据传输速度、更低延迟以及容量、用户密度和可靠性的巨大飞跃奠定基础。例如，5G不仅可以提高数据速率（100倍）和网络容量（10倍），还可将延迟大幅降低到1 ms以下1，并同时实现数十亿互联设备近乎无处不在的连接，这些互联设备是不断增长的物联网(IoT)的一部分。一个典型的5G波束成型发射器由数字MIMO、数据转换器、信号处理组件、放大器和天线组成，如图12所示。

<strong>FPGA的供电</strong>

为了充分实现5G的优势，设计人员需要使用更高频率的无线电，通过整合更多集成型微波/毫米波收发器、现场可编程门阵列(FPGA)、更高速率的数据转换器以及适合更小蜂窝的高功率低噪声功率放大器(PA)，才能充分利用新频谱，以满足未来的数据容量需求。此外，这些5G蜂窝还将包含更多的集成天线，才能应用大规模多路输入、多路输出(MIMO)技术以实现可靠连接。因此，需要各种最先进的电源为5G基站组件供电。

查看ADI公司在2019年CES展会上的最新技术展示

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随着中国政府在2019年政府工作报告首次提出“智能+”，业界预测诸多传统产业智能化升级的步伐将大大加快。而对于普通民众来说，“智能+”与医疗产业紧密结合的智慧医疗服务无疑与日常生活最为息息相关。事实上，根据全球人工智能专业调研机构Tractica的预测，全球医疗人工智能市场在2025年将超过340亿美元。另一组数据也显示了智能医疗在中国的迅猛发展态势——人工智能医疗市场规模从2016年的96.61亿元、2017的136.5亿飙升至2018年的204亿，保持了40%以上的复合年增长率。

在去年底前的一场业界峰会上，全球高性能模拟技术提供商ADI中国区总裁Jerry Fan也曾指出，AI应用在中国最有可能发展起来的领域是医疗保健，一方面是中产阶级医疗保健需求的崛起，另外是远程医疗。他认为中国的医疗资源的分配非常不平衡，需要远程医疗这样的方式将集中在一线城市的医疗资源输送到偏远地区。此外，中国庞大的人口基数以及老龄化的社会现状，对医疗保健资源有着迫切需求。

<strong>医疗智能+时代，模拟技术扮演数字化赋能关键先生</strong>

<strong>作者：Bruce Haug</strong>

种种迹象表明，自动驾驶汽车的革命性发展即将全面来临。汽车公司正在与Google和Uber等科技巨头以及知名创业公司合作开发新一代自动驾驶汽车，这些汽车技术将改变我们的城市道路和高速公路，为未来的智慧城市奠定基础。他们将利用机器学习、物联网(IoT)和云等技术等加速这一发展。

更重要的是，自动驾驶汽车将继续推动已经由Uber和Lyft等共享出行服务商发起的行业变革。各类技术汇集在一起，将创造了一个由智能无人驾驶车辆组成未来交通的世界。

最终，所有自动驾驶汽车都将通过集成传感器、摄像头、雷达、高性能GPS、光探测和测距（激光雷达）、人工智能(AI)和机器学习，以实现一定程度的自治。而其与安全和可扩展的物联网、数据管理和云解决方案的连接也很重要，因为它们为收集、管理和分析传感器数据提供了具有弹性和高性能的基础。

从环境效益到安全性的提升，车联网的兴起都具有深远的社会影响。路上汽车的减少也意味着减少了温室气体排放，从而降低了能耗并改善了空气质量。