文章和部落格

3PEAK 的單通道 DAC 具有高精密度和緊湊的 MSOP 封裝，可確保滿足嚴格應用的類比轉換要求。

達成 7.5 位數的讀數解析度需謹慎挑選元件、電路拓撲及實體佈局，並注意許多微小細節。

瞭解 Advantech 的 iDAQ-784 DAQ 模組如何克服工業機器人和運動控制應用中的高速同步難題。

探索隔離高效能 ADC 的先進方法和設計考量，以確保達到精確、可靠的轉換。

瞭解如何在無線馬達監測應用中使用邊緣 AI 延長電池續航力。

Want precise RPM tracking? Use a Hall effect gear tooth sensor and Arduino to measure speed in your next racing project.

瞭解感測器如何促成晶片製造中使用的先進微影系統製程，並介紹 ADI 的 μModule ADAQ 解決方案有何作用。

此函數產生器透過添加數位預失真和輸出回授功能，可以產生高精密度正弦波和任意波形。

人工智慧和感測器的結合在多個領域有廣泛應用和迅速的發展，特別是在自動化、物聯網、醫療、智慧城市以及工業4.0等領域。感測器的功能是收集環境中的物理數據，例如溫度、壓力、光線、聲音、加速度等，而人工智慧則用來分析和處理這些數據，從而做出智慧決策或自動反應。感測器融合與AI技術的結合，則實現了更高效率的數據分析和決策過程。

因為Edge AI和機器學習的運算主要發生在裝置邊緣，通常需要處理即時數據並在資源有限的情況下做出快速決策，因此對於硬體類型有其特殊的需求，市場上也有其相應的開發套件可供選擇。開發套件能幫助開發者快速設計、測試和部署AI解決方案。這些開發套件通常包括硬體平台、軟體工具和預先訓練的模型，能簡化開發過程。

在許多嵌入式系統中，必須採用嵌入式機器學習技術，這是指將機器學習模型部署在資源受限的裝置（如微控制器、物聯網裝置和智慧感測器）上，這些裝置通常具有有限的運算能力、儲存空間和功率消耗。許多嵌入式裝置必須採用邊緣運算，由於數據處理在本地裝置上完成，嵌入式機器學習能夠提供極低的響應時間，可降低延遲，適合需要即時反應的應用。

人工智慧（AI）已經是當前科技業最熱門的話題，且其應用面涉及人類生活的各個領域，對於各個產業都帶來相當重要的影響，且即將改變人類未來發展的方方面面，並且在不斷推動科技和社會的進步，未來的發展將無可限量。

瞭解 ADI 可編程增益轉阻放大器如何針對訊號處理應用，提供更精確的放大效果和整合功能。

精密的數據採集系統需要謹慎挑選元件、深入瞭解錯誤來源，並將訊號和電源路徑隔離。

Discover how to design low and high-pass filters using resistors and capacitors, with practical examples, circuit simulations, and real-world testing.

使用具有特殊功能的超低功率 MCU 滿足應用要求，同時兼顧處理器效能和功率預算。

Discover the intricacies of designing a Brake System Plausibility Device (BSPD) for Formula SAE competitions.

ADI 的平台可用來打造開放式聆聽音訊 AR 眼鏡應用，其中包括音訊擷取、播放和電池管理元件與演算法。

無線電天文學家可以調諧其望遠鏡，接收來自數百萬光年以外的無線電波，進而收集有關宇宙現象的各種資料。

Learn about CAN FD, its advantages over traditional CAN, and how it’s transforming data transmission in automotive and industrial applications.