タグ付けされた質問 「core」

それは面白いです！明確な記事を検索しましたが、これに関する明確な記事が見つかりませんでした。また、このリンク：ARM Cortex-Rとこのリンク：Cortex-Rシリーズを見つけましたが、明確ではありません。wikiページに書いた： コアは、堅牢なリアルタイム使用を目的としています そして、Cortex-Rのページに書いた： ARMCortex®-Rリアルタイムプロセッサは、信頼性、高可用性、フォールトトレランス、保守性、およびリアルタイム応答が必要な組み込みシステム向けの高性能コンピューティングソリューションを提供します。 そしてこれら： 高性能：高速クロック周波数と組み合わせた高速処理 リアルタイム：処理は、あらゆる場面で厳しいリアルタイム制約を満たします 安全：高いエラー耐性を備えた信頼性の高い信頼性の高いシステム 費用対効果：パフォーマンス、電力、面積に最適な機能 ナンバーワン：たとえば、Cortex-Mの場合、最近NXPは200MhzクロックレートのNXP_LPC4XXXシリーズを作成し、Cortex-Rの場合、これを見ることができます：TMS570LS ARM Cortex™-R4 Microcontrollers、180Mhzクロックレート。 2番目の場合：明らかです。 3番目の場合：明確ではありません！この文はどういう意味ですか？は、Cortex-Mが安全/信頼できないことを意味しますか？ 5番目の場合：まあ、それは単なる主張だと思います！ このシリーズ（Cortex-R）で働く経験は誰にありますか？それについてあなたはどう思いますか？Cortex-MシリーズとCortex-Rシリーズの深く正確な違いは何ですか？

25 microcontroller  arm  cortex-m  core 

FPGAを使用してアルゴリズムを高速化する方法がわかりません。現在、4つの計算を並行して実行できるように、クアッドコアラップトップで時間のかかるリアルタイムアルゴリズムを実行しています。 FPGAのパフォーマンスがさらに向上する可能性があることに最近気付きました。私はそれがどのように機能するか理解していません。FPGAがアルゴリズムを高速化する方法と、ザイリンクスまたはアルテラのFPGAソリューションに切り替えるか、クアッドコアラップトップで計算を実行する必要があるかを説明してください。 追加の詳細：アルゴリズムは、ウェーブレットパケット変換を介して入力された入力を使用して20の人工ニューラルネットワークを実行します すばらしい回答をありがとうございました。

20 fpga  algorithm  core  quartus  laptop 

12V AC電源を5V ACに変換するトランスを構築しようとしています。ここに私が今持っているものがあります： コイルの比率はまだ調整していませんが、出力があるかどうかを確認するために試してみましたが、実際には何もありません。コアをテストしましたが、強磁性体なので、コアの中心が空（パイプ）であるために動作しないか、ソレノイドを整列できず、コアを円形にする必要があるため、推測できます。 誰かがそのデザインの何が悪いのか、なぜ機能しないのか（またはなぜそうすべきなのか）を説明していただければ幸いです。

12 transformer  magnetics  core  magnetic-flux