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了解有关ADI公司面向机器人应用中导航和控制的红外光角度传感器技术的更多信息。

<strong>作者：Jakub Szymczak、Shane O’Meara、Johnny S. Gealon和Christopher Nelson De La Rama </strong>

旋变器和机电传感器可用来精确测量角位置，以可变耦合变压器的方式工作，其初级绕组和两个次级绕组之间的磁耦合量根据旋转部件（转子）位置而改变；转子通常安装在电机轴上。旋变器可部署在工业电机控制、伺服器、机器人、混合动力和全电动汽车中的动力系统单元以及要求提供精确轴旋转的其他许多应用中。旋变器在这些应用中可以长期耐受严苛条件，是恶劣环境下军用系统的完美选择。

标准旋变器的初级绕组位于转子上，两个次级绕组位于定子上。而另一方面，可变磁阻旋变器的转子上无绕组，其初级和次级绕组均在定子上，但转子的凸极（裸露极点）将次级正弦变化耦合至角位置。图 1 显示经典和可变磁阻旋变器。

人工智能(AI)仍然是一个有着许多未知的广大领域，但我们不难预测2019年将会或应该发生的事情中，有一部份都和深度学习脱离不了关系……

语言的使用变得越来越马虎了。用人工智能(AI)作为深度学习的速记法当然很方便，而且也更易于出现在媒体头条。然而，最近的普适AI (general AI)——机器能够自行学习，就像好奇的人们逛书店一样——仍然更像是科幻小说，算不上是科学。
近来像野火般迅速延烧于因特网的是深度神经网络(DNN)。DNN是AI的一个特例，它通常根据人们启动的过程。深度学习技术支持辨识影像、语音与其他领域模型的能力，通常比人类更快，从而开启了全新的运算方向。至于其长远的未来将走向何方，谁也说不准。

很明显的是，过去这一、两年来，大家都纷纷抢搭AI列车，而无论它将驶向何方。至于它能带来什么价值，我们也不难猜到AI列车在接下来的几个停靠站。

1. 加速芯片将展现更多动能

为什么麦克风的参考声压是2*10^(-5)Pa

由 selina 提交于周三, 2 一月 2019 - 11:02

这是个很简单但实际上非常基础的问题。回答这个问题我们需要考虑声强。声强定义为“声波单位时间内通过单位面积法向的平均声能”，声强对面积的积分，则为单位时间内声源发射的声能，定义为声功率，单位为瓦特。因此，声强的单位为W/m^22，也就是单位面积上功率的尺度。

功率在空气中的参考值为10^-1212W，被认为是正常人耳对1KHz纯音勉强能听到的强度。这似乎合理的选择，因为我们经常处理的声音是可听见的，并且很多都是恼人的。

进一步，如果我们考虑理想自由场中的平面波或球面波，那么是没有反射的，因而，声波直线传播，此时声强定义为

ADI公司基于2D成像的占用检测和人员统计解决方案使我们的客户能够推动空间优化，照明和节能以及商店分析。我们还提供边缘分析作为解决方案产品的一部分。

电压控制型电流源(VCCs)广泛用于医疗器械、工业自动化等众多领域。VCCs 的直流精度、交流性能和驱动能力在这些应用中至关重要。本文分析了增强型 Howland 电流源(EHCS)电路的局限性，并阐述了如何利用复合放大器拓扑进行改进，以实现高精度、快速建立的±500 mA电流源。

<strong>增强型Howland电流源</strong>

图1所示为传统的Howland电流源(HCS)电路，而公式1显示了如何计算输出电流。如果R2足够大，输出电流将保持恒定。

<center>图1.Howland电流源电路</center>

虽然较大的R2会降低电路速度与精度，但在反馈路由中插入一个缓冲器，形成一个增强型Howland电流源可以解决这一问题，如图2所示。所有通过R0的电流都流入RL。输出电流由公式2计算。

近日，2018 中国 ICT 企业家大会在北京香格里拉饭店成功举办。以“享数字经济新机遇筑智能互联新时代”为主题，大会邀请了1000多位嘉宾齐聚北京，共话数字经济未来发展。

大会同期，2018年度中国ICT产业最佳产品和最佳解决方案等奖项也正式揭晓。非常荣幸ADI RadioVerse™ 射频技术和生态系统获得2018年度ICT产业最佳解决方案殊荣。

<strong>作者：Michael Hennerich, Robin Getz</strong>

系统设计师为什么应当关注“自由和开源软件”？

使用自由和开源软件 (FOSS) 群体的迅速扩增，进一步体现了从 1980 年以来，嵌入式行业最重要的全面长期发展趋势。

获得 FOSS 软件许可，就可以使用源代码，同时还赋予开发人员研究、变更、改进软件设计的权利。在每一类主要软件的生命周期中，FOSS 已经或者必将发挥一定的作用，影响从 64服务器到 8 位微控制器的一切平台。FOSS 将从根本上改变所有用户和开发人员对于软件价值主张的看法。因此，大部分嵌入式开发人员或早或晚都会在设计中使用FOSS。

“自由软件”与“开源软件”的主要区别在于其内含的自由概念不同。“自由软件”许可尊重最终用户的四项基本自由：
1. 运行软件的自由
2. 研究和更改软件的自由
3. 再分发副本的自由
4. 改进程序和发布这些改进的自由

伴随边缘计算、传感器等技术的不断发展，人机交互(HMI)正在取得重大进展。如ADI公司在2019年关键技术展望中提及，在智慧工厂、机器人以及越来越多的协作机器人(人-机器人配合)将会具备快速学习和适应环境的能力，一些能够通过多种模式(如机器视觉、激光雷达、ToF测距等)实时绘制三维环境图的自主机器人和协作机器人将变得越来越重要。

以机器视觉为例，在协作机器人大规模应用之前，现代工业组装生产线就已经运用机器视觉来辅助自动化光学检查，以确保在组装线上快速移动的部件符合定义的规范。未通过光学检查的缺陷部件被打上标记并自动地从组装线移除，从而确保部件之间的一致性。而在这一类组装线上作为视觉传感使用的高速摄像机需要一种照相闪光灯系统，该系统能够始终如一地重现一个固定导通时间光脉冲，可变的关断时间由组装线的速度以及部件的间隔距离来限定。