瑞萨:可编程混合信号技术弥补逻辑IC的成本与密度空白

Release time:2025-02-19
author:AMEYA360
source:瑞萨
reading:1118

       电子设计工程师们始终追求一种全面的解决方案:他们期望获得可编程、低功耗、低成本、小尺寸,并能快速上市的产品,同时希望这些产品的配置流程既迅速又便捷——而且无需学习新的软件。在瑞萨,通过GreenPAK™系列可配置IC和ForgeFPGA™家族中的低密度可编程逻辑产品,完美地满足了这一需求。让AMEYA360带您了解一下这款新产品:

  被称为“硅乐高”的GreenPAK由Silego公司打造,是一款融合模拟和数字构建模块以及一次性可编程和非易失性存储器的混合信号产品。瑞萨通过战略收购Dialog Semiconductor将其纳入旗下。对于那些通常需要花费数周甚至数月时间,经历昂贵且繁琐设计过程的客户而言,GreenPAK提供的即建即用模式的可配置硅基解决方案,使他们能够在短短几小时便可在桌面上创建出定制化ASIC。

  瑞萨简便易用的软件工具环境——Go Configure™ Software Hub,全面支持GreenPAK可配置混合信号产品组合以及ForgeFPGA™ForgeFPGA低功耗产品系列。这两个产品家族均采用图形用户界面(GUI),使用户无需掌握特定的编程语言即可轻松操作。

瑞萨:可编程混合信号技术弥补逻辑IC的成本与密度空白

  GreenPAK:可编程性与易用性的交汇点

  GreenPAK系列可编程混合信号产品組合增长增长,涵盖数千款定制产品。这些产品均源自约50种不同的基本裸片。每个裸片都集成了多种宏单元、查找表、计数器、延时单元、触发器与锁存器、运算放大器,以及用于信号和电压基准监测的内置模数、数模转换器。瑞萨还提供异步状态机(ASM)宏单元,允许用户快速开发自己的定制状态机。

  GreenPAK将10到30个组件集成到单个定制IC中,不仅减少零件数量和电路板空间需求,还降低了功耗,使物料清单成本缩减三倍。除了缩短产品上市时间外,GreenPAK产品还省去了定制ASIC所需一次性的高昂工程(NRE)费用。

  为提升易用性,GreenPAK设计软件允许客户完全自主地工作,保护其设计的专有部分。又或者客户可以提供一份粗略的原理图,由我们的全球应用工程团队据此进行设计。客户可以下载《瑞萨GreenPAK™应用示例手册》来进一步掌握GreenPAK的应用。该手册是一份针对GreenPAK IC的可配置混合信号设计技术及应用指南,为系统级电路设计师提供经济实惠、个性化的解决方案。

  在设计完成后,GreenPAK GUI输出唯一的安全配置文件并烧录至非易失性存储器。若设计发生变动,工程师可在几分钟内重新生成新器件。

  客户反响如何?迄今为止,我们已在消费、工业、通信以及符合AEC-Q100标准的车载应用领域交付超过50亿个GreenPAK产品,这些产品被广泛应用于从监控电路、系统复位和电源序列,到电机与温度控制等领域。

  在一个案例中,一位客户在真无线立体声(TWS)耳机和充电盒之间创建了一个简单的电源线通信协议。在另一个案例中,我们最新的一款GreenPAK产品取代了一个高度集成的传统升压转换器,该转换器原本用于驱动蜂鸣器电机。借助这款GreenPAK产品,客户将电路板尺寸和功耗均减少了50%,满足了将设计缩小至少30%的目标,成功达成了产品小型化的愿景。客户使用GreenPAK的方式屡屡超出了我们的想象,给我们带来了许多惊喜。

  利用ForgeFPGA产品家族,增强GreenPAK功能

  作为GreenPAK套件的补充,瑞萨还在不断扩展其ForgeFPGA产品家族,以满足市场上一个被长期忽视的领域——低成本现场可编程逻辑。许多其它FPGA器件供应商深陷追求高密度逻辑门的竞赛,导致每个器件的逻辑门数高达数千万个。而现实中,许多受成本和功耗预算限制的设计人员可能仅需要一千多个查找表。两者之间的差异显而易见。高密度FPGA的成本动辄超过1,000美元,而ForgeFPGA处理器的批量采购价格却不到50美分。


瑞萨:可编程混合信号技术弥补逻辑IC的成本与密度空白

  

       瑞萨的低密度ForgeFPGA处理器专为那些以往会使用高成本FPGA或需要MCU与外部电路组合的低成本应用而设计。相关用例包括大批量消费类应用和物联网应用,如数据流水线、协议转换和传感器接口。

  ForgeFPGA软件提供两种开发模式:一种是宏单元模式,其使用基于原理图捕获的开发流程;另一种是HDL模式,为经验丰富的FPGA开发人员提供熟悉的Verilog环境。用户可以在使用过程中随时在这两种模式间自由切换。

  无论是使用GreenPAK IC还是ForgeFPGA处理器,那些面临功耗、空间和成本限制的客户现在都可以获得两种互补的可编程器件模型。它们都具备易于使用的软件、免费许可证以及全球应用支持,帮助客户提高成本敏感型设计的速度和效率。


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瑞萨电子推出28纳米RH850/U2C汽车微控制器,拓展面向车辆控制与汽车安全应用领域的产品阵容
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2026-03-05 10:58 reading:218
瑞萨官宣中国区新总裁!
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2026-03-02 16:35 reading:283
瑞萨丨尖叫声检测:人工智能如何识别人声尖叫并协助应急救援
  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。
2026-02-27 15:00 reading:292
实力认证!瑞萨电子荣获“2025年度电子产业卓越奖”
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