Mudança média filtro xilinx


Objetivo do Curso: Apresentar teoria, algoritmos, técnicas de design e pratiges reais da implementação de algoritmos DSP e arquiteturas de comunicações digitais usando a tecnologia FPGA. Estilo de Apresentação do Curso: Este é um curso intensivo de 2 dias que irá educar usando um conjunto abrangente de notas no DSP para FPGAs. Os pontos-chave serão lidos com derivações e detalhes técnicos fornecidos nas notas do curso para posterior auto-estudo. Após cada leitura, as sessões de laboratório prático serão executadas usando hardware e software Xilinx FPGA. A entrega será de 40 aulas, 20 demonstrações e 40 laboratórios práticos usando hardware e software FPGA. Quem deve participar: Palestrantes universitários interessados ​​em usar dispositivos Xilinx para ensino, pesquisa e desenvolvimento. Também os engenheiros analógicos, RF, digitais, DSP ou FPGAASIC que estão interessados ​​em conhecer as estratégias e filosofias de projeto relevantes para implementar algoritmos e aplicativos em FPGAs podem achar o curso benéfico. Um fundo em alguns dos fundamentos do DSP (amostragem, quantização, domínio de freqüência, filtragem digital) é útil, mas não é essencial. Notas do Curso, Hardware e Software: Todos os participantes receberão cópias impressas e eletrônicas das notas 8220DSP para FPGAs Primer8221. Esses materiais são de código aberto e estão disponíveis para que os participantes possam ser reutilizados com referência apropriada à fonte original. Palestrantes universitários e professores com envolvimento direto no ensino de design DSP e FPGA que participam do curso podem receber o hardware e o software via doação do Xilinx University Program (XUP). Objetivos de Aprendizagem Compreender os aplicativos DSP atuais e relevantes para FPGAs Quando usar um processador FPGA ou DSP - ou ambos os problemas Aritméticos - Como implementar multiplica e adiciona - de forma eficiente O impacto (às vezes sério) do arredondamento versus truncamento Lidando os cenários de transbordamento e subfluxo Aritmética Avançada - Quando precisamos de raízes quadradas, divide e mais Técnicas de projeto para minimizar comprimentos de texto de amostras Projeto e implementação de filtro de resposta de impulso finito (FIR). Uso dos filtros IIR (resposta de impulso infinito) em DSP para aplicações FPGA. Importância de retimização, pipelining E filtros multicanal O custo e a relevância de filtros especiais, como os filtros CIC (cascade integrated-comb) Os requisitos e implementação de algoritmos de filtragem adaptativa A implementação de técnicas de modulação e desmodulação IF Por que e como implementar osciladores controlados numericamente (NCOs) Técnicas para Amplificador de sincronização comecções de sincronização de dados digitais Sy Arquitetura de haste e implementação de componentes DSPFPGA de DownConverter Digital direto (DDC) para implementar um transceptor QAM (Modulador de amplitude em quadratura) Como implementar eficientemente filtros multicanal para aplicações 3G Estratégias de projeto para implementação de multiplexação ortogonal de divisão de freqüência (OFDM) Usando os algoritmos QR para adaptação Equalização e formação de feixes Implementação de uma camada física habilitada para FPGA para 802.16 DSP para FPGA Technology amplificação Revisão de Aplicação 8226 DSP para aplicativos FPGA 8226 Problemas de problemas de texto - DSP em FPGAs Xilinx não é apenas 16 bits 8226 Design para amostragem de aplicativos em gt Aplicações de FPGA de 8M228 de 100MHz exemplos: 3G, 802.16, cdma2000 8226 FPGAs, processadores DSP, ASIC - o que usar - quando e onde 8226 Álgebra linear - matrizes, vetores 8226 Cálculo da matriz inversa e requisitos DSP Tecnologia FPGA 8226 O catálogo Xilinx DSP para tecnologia FPGA 8226 Taxas de bloqueio, dados Taxas e taxas de amostragem 8226 Bits, fatias, L configurável Blocos ogic e Multiplicadores 8226 Índices de desempenho MIPs e MACs 8226 Famílias e fontes FPGA 8226 Estudo de caso - as fatias Virtex 4 e DSP48 8226 Revisão de um fluxo de design HDL do algoritmo para a implementação Ferramentas para DSP para FPGA Design 8226 Trabalhando com Matlab e Simulink 8226 Xilinx System Generator 8226 Fluxo de design de alto nível 8211 do algoritmo para Simulink para FPGA 8226 Hardware no laço Fundamentos Aritméticos 8226 2s complementam a aritmética do ponto fixo 8226 Adicionadores e multiplicadores, e apresentando. Divisão e raiz quadrada 8226 Problemas com o período de palavra amplo Aritmética do ponto fixo 8226 Sobrecarga de fluxo e Truncação Problemas de transição 8226 Requisitos aritméticos complexos (reais e imaginários) para DSP 8226 O papel dos algoritmos de aproximação aritmética e CORDICs Filtragem digital para FPGA 8226 Filtros de Fase Lineares Simétricos - Otimização de amplificação de eficiência Xilinx 8226 Upsamplinginterpolation amp Downsamplingdecimation 8226 Trade-offs com comprimento de texto, taxa de amostragem e comprimentos de filtro. 8226 Técnicas de reimpressão 8226 Retardo de corte para transposição e filtros FIR sistólicos 8226 Meia banda, média móvel, filtros de pente e filtros CIC 8226 Aplicação do filtro multicanal 8226 Implementação do filtro polifásico Filtração adaptativa para FPGA 8226 As questões do feedback numérico e como lidar com 8226 O algoritmo LMS (mínimo quadrado médio) 8226 Implementação e aplicação LMS 8226 O algoritmo RLS (quadrados mínimos recursivos) 8226 Implementação RLS - o algoritmo QR - Álgebra linear clássica 8226 Problemas de integridade e estabilidade numéricas Sistemas QAM (Modulação de amplitude em quadratura) 8226 O DSP emabled IF Radio architecture (software radio) 8226 Design de osciladores com controle numérico 8226 Design de transmissão e recepção de filtros digitais compatíveis 8226 Técnicas de sincronização de operadores e sincronização 8226 Constelações, rotações de fase e cenários de teste 8226 Estratégias de espectro espalhado e Requisitos FPGA System Level DSP Applications 8226 A 3G, fs 80MHz, 4 x 5MHz, filtros de multicanal superamplados 8226 Design de downconverter digital direto (DDC) compatível com Bluetooth 8226 Equalização com base em LMS adaptativo para aplicações de rede fixa 8226 Algoritmo de QR adaptável para modelagem de feixe digital sem fio 8226 Design de NCO, filtro FIR para transmissor QAM genérico Universidade O corpo docente pode solicitar os materiais da oficina enviando um e-mail para xupxilinxStock Visão geral: Verificação média móvel na Xilinx Inc. (XLNX) Em termos de médias móveis para a Xilinx Inc. (XLNX), os 200 dias estão atualmente em 50,44, os 50 dias É 56,39, e os 7 dias estão descansando em 58,13. A média móvel é uma ferramenta de investimento popular entre os comerciantes. As médias móveis podem ser usadas para ajudar a filtrar o ruído do dia a dia criado por outros fatores. MA8217s podem ser usados ​​para identificar as tendências ascendentes ou descendentes e podem ser um indicador proeminente para detectar uma mudança de impulso para um estoque particular. Muitos comerciantes usarão médias móveis para diferentes períodos de tempo em conjunto com outros indicadores para ajudar a avaliar a ação futura no preço das ações. Alguns comerciantes podem encontrar o Williams Percent Range ou o Williams R como um indicador técnico útil. Atualmente, Xilinx Inc. (XLNX) 8217s Williams Percent Range ou 14 dias Williams R está descansando em -77.53. Os valores podem variar de 0 a -100. Uma leitura entre -80 a -100 pode ser tipicamente vista como um forte território de sobrevenda. Um valor entre 0 a -20 representaria uma forte condição de sobrecompra. Como um indicador de impulso, o Williams R pode ser usado com outras técnicas para ajudar a definir uma tendência específica. Ao concluir a análise de estoque, investidores e comerciantes podem optar por rever outros níveis técnicos. A Xilinx Inc. (XLNX) possui atualmente um índice de canal de commodities de 14 dias (CCI) de -63,41. Investidores e comerciantes podem usar esse indicador para ajudar a detectar as reversões de preços, os preços extremos e a força de uma tendência. Muitos investidores usarão o CCI em conjunto com outros indicadores ao avaliar um comércio. O CCI pode ser usado para detectar se um estoque está entrando em overbought (100) e oversold (-100) território. O índice direcional direto ou ADX é freqüentemente considerado uma ferramenta importante para negociação técnica ou investimento. O ADX é um indicador técnico desenvolvido por J. Welles Wilder usado para determinar a força de uma tendência. O ADX é freqüentemente usado junto com Indicador Direcional Plus (DI) e Indicador Direcional Menos (-DI) para identificar a direção da tendência. Atualmente, o ADX de 14 dias para Xilinx Inc. (XLNX) está em repouso em 33.01. De um modo geral, um valor ADX de 0-25 indica uma tendência ausente ou fraca. Um valor de 25-50 indicaria uma forte tendência. Um valor de 50-75 indicaria uma tendência muito forte, e um valor de 75-100 indicaria uma tendência extremamente forte. Os comerciantes também podem prestar muita atenção aos níveis de RSI nas ações da Xilinx Inc. (XLNX). O atual RSI de 14 dias está atualmente sentado em 50.26, o 7-dia é 42.62, eo 3-dia é 43.63. O RSI, ou índice de força relativa é um indicador oscilante popular entre comerciantes e investidores. O RSI opera em uma área de alcance com valores entre 0 e 100. Quando a linha RSI se move para cima, o estoque pode ter força. O contrário é o caso quando a linha RSI está indo mais baixo. Diferentes períodos de tempo podem ser usados ​​ao usar o indicador RSI. O RSI pode ser mais volátil usando um período de tempo mais curto. Muitos comerciantes mantêm um olho nas marcas de 30 e 70 na escala RSI. Um movimento acima de 70 é amplamente considerado para mostrar o estoque como sobrecompra, e um movimento abaixo de 30 indicaria que o estoque pode ser sobrevendido. Os comerciantes podem usar esses níveis para ajudar a identificar as reversões dos preços das ações. 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