瑞萨推出包括先进可编程14位SAR ADC在内的全新AnalogPAK可编程混合信号IC系列

发布时间：2024-11-15 13:20
作者：AMEYA360
来源：瑞萨
阅读量：1269

　　全新产品几乎适用于任何应用，大幅减少元件数量、BOM成本和占板空间

　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE：6723)宣布推出全新AnalogPAK™ IC系列，其中包括低功耗——SLG47001/3和车规级产品——SLG47004-A，以及业界先进的可编程14位SAR ADC(逐次逼近寄存器模数转换器)——SLG47011。

瑞萨推出包括先进可编程14位SAR ADC在内的全新AnalogPAK可编程混合信号IC系列

　　AnalogPAK作为瑞萨GreenPAK™可编程混合信号矩阵产品家族的一员，是极具成本效益的非易失性存储器(NVM)可编程器件。它使创新者能够整合多种系统功能，同时最大限度地减少元件数量、占板空间和功耗。GreenPAK和AnalogPAK IC可实现混合信号标准产品和独立分立电路的功能替代，并为SoC及微控制器提供可靠的硬件监控功能。GreenPAK和AnalogPAK产品几乎适用于任何应用场景，包括消费电子、计算设备、白色家电、工业设备、通信设备和汽车电子等。借助Go Configure Hub和GreenPAK开发套件，设计人员可以在几分钟内创建定制电路并对其进行编程。

　　全新AnalogPAK SLG47011

　　配备14位SAR ADC的低功耗产品

　　瑞萨全新SLG47011 AnalogPAK产品将可配置模拟集成电路的性能提升到新的水平，其集成丰富的数字和模拟功能，包括带可编程增益放大器(PGA)的可编程多通道14位SAR ADC。SLG47011还为所有宏单元提供灵活的用户定义省电模式，使设计人员能够在睡眠模式下关闭某些模块，从而将功耗降低至微安(µA)级别。

　　SLG47011可用于提升MCU性能或卸载MCU任务，还能与MCU结合使用，替代复杂的模拟前端(AFE)。SLG47011支持的关键功能包括测量、数据处理、逻辑控制和数据输出。

　　SLG47011的关键参数

　　- Vdd=1.71至3.6V

　　- SAR ADC：高达14位，在8位模式下高达2.35Msps

　　- PGA：六种放大器配置，轨至轨输入/输出，1x至64x增益

　　- DAC：12位，333ksps

　　- 硬件数学运算模块，支持乘法、加法、减法和除法运算

　　- 灵活的4096字内存表模块

　　- 振荡器：2/10kHz和20/40MHz

　　- 模拟温度传感器

　　- 数量最多的高度可配置计数器/延时模块

　　- I2C和SPI通信接口

　　- 采用小型16引脚QFN(2.0mm x 2.0mm x 0.55mm)、0.4mm间距封装

　　Davin Lee, Senior Vice President and General Manager of the Analog and Connectivity Group at Renesas表示：

　　“瑞萨已向全球数千家客户交付了数十亿颗GreenPAK和AnalogPAK产品。凭借SLG47011，我们不仅满足了客户对于更多资源的需求，更实现了更高分辨率的模拟功能，我们满怀期待，相信这款产品将在众多应用中绽放光彩。”

　　除了SLG47011之外，瑞萨还推出另外两款AnalogPAK产品，即成本优化的SLG47001/3和车规级SLG47004-A。

　　SLG47001/3 AnalogPAK产品

　　SLG47001和SLG47003能够以低廉的价格和非常紧凑的封装实现精确测量系统，适用于气体传感器、功率计、测量设备、服务器、可穿戴设备、工业机器人、工业和智能家居传感器模块等应用场景。

　　- 两个超低偏移运算放大器——最大失调电压为9µV

　　- 两个10位数字变阻器

　　- 六通道采样比较器

　　- 模拟开关

　　- 电压基准

　　- 59字节模式发生器

　　- 2k/10k/25MHz振荡器

　　- 完全可配置的模块：查找表(LUT)、触发器、移位寄存器、定时器、计数器、延时器

（备注：文章来源于网络，信息仅供参考，不代表本网站观点，如有侵权请联系删除！）

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　　在灾害救援、安全防护以及医疗护理等领域，识别人声尖叫至关重要。想象一下，当你被困在电梯里，而常规通讯方式已经失效，此时，一套尖叫声检测系统能够识别你的求救尖叫信号，并立即启动应急响应，例如通知安保人员或触发警报，从而迅速提供援助，挽救生命。　　瑞萨的Reality AI尖叫声检测是一款专门用于识别人类尖叫声的机器学习模型。该模型并非仅通过高音量的声音判断，而是经过充分训练，可在各种背景噪声中准确辨别出真正的求救尖叫声。与此同时，该系统还能够实现救援力量的即时派遣，这在封闭或隔离、对安全性要求极高的环境中尤为重要。　　尖叫声检测是如何实现的?　　尖叫声检测模型基于采集到的音频数据进行训练，从而学会区分不同类型的声音。该机器学习模型的开发步骤如下：　　采集与训练数据：训练模型首先从大量音频数据的采集开始。需要使用包含多种真实环境音频样本的公开数据集*。其中的“Scream(尖叫)”类别包含强烈的非语言尖叫声和带有言语的尖叫声，这些数据被用于训练模型识别尖叫信号。为了让模型准确判断哪些声音不是尖叫声，在训练中还加入了多类非尖叫声音，如风声、环境噪声、对话声、歌声、音乐声和鼓掌声等，以提升模型的区分能力。　　提取特征：下一步，从音频文件中提取关键声学特征，帮助模型在复杂噪声环境中识别出尖叫声特有的特征信号。　　训练模型：在确定了最佳的特征后，使用机器学习分类器对模型进行训练，使其能够区分“尖叫”与“非尖叫”音频。训练过程中不断调整模型参数，来降低识别误差并提升模型整体性能。　　通过以上方法，可以构建出一个高效的尖叫声检测系统，确保应急响应迅速可靠，为多种应用场景提供关键的安全保障。　　应用示例　　从真实环境中采集的音频信号被用于构建瑞萨VOICE-RA6E1语音用户演示套件。这些音频随后由瑞萨Reality AI Tools训练的分类模型进行处理，用于判断声音是否属于尖叫声。　　在实际测试中，瑞萨的尖叫声检测模型在距离测试板2米以内，对尖叫声的识别准确率达到了90%以上。测试环境中还加入了风声、电梯音乐、对话声、婴儿哭声和电话铃声等背景噪声，以验证模型在复杂环境下仍能准确识别求救尖叫。　图1：尖叫声检测工作流程　　轻松构建应用示例　　用户可以使用瑞萨的e²studio IDE采集音频信号，并集成由瑞萨Reality AI Tools生成的AI模型。从公开数据集*采集数据后，可使用Reality AI Tools完成提取特征、训练模型，并将最终模型部署为C代码。　　部署完成后，模型可在e²studio IDE中进行实时测试。集成后，用户可以使用VOICE-RA6E1开发板在真实环境中对模型进行充分验证，并通过AI实时监视器(AI Live Monitor)可视化测试结果。图2：AI Live Monitor　　体验瑞萨Reality AI Tools与e²studio IDE在模型训练、部署和测试中的无缝且快速集成能力。　　总结　　Reality AI尖叫声检测应用展示了机器学习在提升多场景安全性的巨大潜力，同时也展示了用户如何利用瑞萨技术，将先进的提取特征、训练和部署模型与实时响应能力相结合。可扩展的Reality AI Tools转换工具能够为多种瑞萨MCU和MPU设备生成机器学习模型。
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