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编程门阵列(FPGA)。2005年,32×32像素的探测器问世。每个32×32像素包含一个集成鉴别器和一个列输出驱动器,实现为五个晶体管。只能同时寻址和读取一个像素(参见图2.3c中的像素结构)。上述传感器不适合于以高时间分辨率读出许多像素。要么只有一行SPAD可用,要么必须在测量之前选择像素。在后一种情况下,采用扫描来模拟成像。为了允许同时使用大量像素进行成像,必须扫描所有像素。因此,检测到光子的信息必须保持不变,直到可以读取像素为止。SPAD的有效区域,即实际检测光子的像素区域,对于单光子探测器至关重要。为了将像素中的电路面积保持在zui小值,从而允许更大的SPAD,主要的实现方式是使用单 ...
Moku内的FPGA开放,可以自定义代码,并允许特定的功能和特性。我们提供一系列示例和支持来帮助您部署自定义功能。移动平均滤波器移动平均滤波器是n个连续信号样本的平均值。方程为:其中x(t)是离散时间序列输入信号,y(t)是输出信号。例如,当n = 4时:这种滤波器在降低信号噪声方面具有非常有用的应用。对于不相关的白噪声,此移动平均函数zui适合抑制噪声并保留尖锐的阶跃响应,但阻带性能较差。在硬件中实现这一点仅需要加法器和一次除法,因此在硬件资源有限的情况下非常有用。在硬件中,除以任意数字在FPGA中并不简单。通常,该滤波器是通过确保n是2的幂(即n =2N)来实现的,从而将除法减少为右移N个 ...
设计。其基于FPGA的可定制技术,尺寸101x139x28mm,重量轻(仅120克),总计26个I/O通道可分辨荧光寿命50ps,死区时间1.5 ns,计时精度(σ/√2)300ps,24 或 48 ps 时间 bin 分辨率,并能通过USB3.0与PC软件直接连接,无需额外供电。光纤耦合皮秒脉冲激光器模块:我们的激光器模块可用波长有405、445、488、520、635 和 850 nm,谱宽±10nm,独立模块,无需连接电脑。脉冲持续时间低至50ps (FWHM),单模光纤耦合(FC/PC),150mW脉冲峰值,功率80MHz 时平均 CW 功率为 1.5mW,提供外部和内部数字同步触发。 ...
编程门阵列(FPGA)的灵活方法解决了传统固定功能测试和测量硬件的许多缺点。基于FPGA的架构提供了可以在仪器间动态切换的能力。它还提供了同时使用多个仪器功能的能力,例如用 频率响应分析仪表征激光锁频控制环路的传递函数时用 激光锁频/稳频其维持一个稳定的锁频过程。多仪器并行模式使优化闭环控制配置的过程更加直接和高效。直观的用户界面极大地降低了实验搭建的复杂性,提供了更易于访问和灵活的解决方案。此外,虽然本应用笔记显示了一个利用PDH锁频方案的示例,但这种验证控制环路响应的方法适用于其他锁频技术,例如DC锁频、边缘侧锁频(fringe-side locking)和倾斜锁定(tilt lockin ...
过用户可编程FPGA找到更高性能的解决方案。然而,尽管它们很有用,但这些解决方案有时候也会很复杂且难以实现。Moku Cloud Compile (MCC)云编译为熟悉FPGA编程的用户消除了这些障碍,使他们能够专注于编写代码,无需下载样例文件和软件。但是,如果用户仅仅在他们熟悉的领域是专业的,然而在FPGA的经验很少或没有,应该怎么办呢?大家都把ChatGPT当作是一款只能AI设备,能写文评,能写代码,能给人类带来真实的聊天感觉。我们可以视之为一款先jin的自然语言的处理工具,由于其能够以对话形式与用户互动,蕞近成为了各地的头条新闻。除了与用户对话,ChatGPT还可以生成与Moku设备兼容 ...
。传感器由 FPGA 控制,FPGA 产生门控电路和读出 序列的控制信号,并收集像素检测结果。在 FPGA 中,在发送到计算机/GPU 进行分析和存 储之前,可以进一步处理得到的一位图像,例如,累积成多位图像。对于准直光,通过微 透镜阵列,最大帧速率为 97.7 kfps,10.5%的自然填充因子可以提高 4-5 倍 (优化后的 模拟预计会有更高的值);在 520 纳米(700 纳米)和 6.5 伏过量偏压下,光子探测概率为 50% (25%)。该器件还具有低噪声(室温下每像素平均暗计数率通常低于 100 cps,中值约 低 10 倍)和先进的纳秒门控电路。SwissSPAD2 门窗口轮廓。图 ...
录在相连的 FPGA 电路中,并以数字形式存储。然后分析该数据,为阵列中的每个像素对产生第二个相关图像,产生 232个分辨率增强为 2 的相关图像。如下图b所示分辨率的提高可归因于两个因素。首先,如在 ISM 中一样,每个小探测器的点扩展函数(PSF)是激发和其探测 PSF 的乘积。此外,从两个这样的 ISM PSFs 相乘得到的相关对比度实现了进一步的变窄。在对图像进行适当的移动以使其相互重叠之后,这一过程被称为像素重新分配,我们在空间频率域中应用傅立叶重新加权滤波的最后阶段。理论上,最终 SOFISM 图像的 PSF 具有超过衍射极限 4 倍的横向分辨率增强。图C展示了 SOFISM,对相 ...
试工具是基于FPGA的仪器,Moku Cloud Complie允许用户将自定义的VHDL代码部署到Moku,代码可以停提供自定义功能和现有仪器交互,解锁Moku片上仪器的创新和独有的功能。这个教程知道用户从创建Cloud Complie账户开始到部署一些简单的VHDL示例。在指南结束时,用户将具备编译和部署自定义代码到Moku:Pro的基本知识。前提条件Moku:Pro 需要带有以下功能Multi-Instrument Mode(MiM)Moku Cloud Complie (MCC)如果您的 Moku:Pro 没有 MiM 或 MCC,请通过 sales@liquidinstruments ...
编程门阵列(FPGA)上累积成8位门图像,通过USB3.0连接传输到PC机的数据采集存储器。更详细的SS2技术规格可以联系我们进一步沟通。SS2使用其像素门电子技术进行时间分辨成像。使用FPGA上的混合模式时钟管理器(MMCM)模块,从激光控制器(或快速激光拾取PIN二极管)传输到相机的激光触发信号产生全局(阵列范围)门信号。简单地说,在每个1位的帧曝光期间(用户可选择最大400ns,最小50ns的倍数),在每个激光脉冲之后,门被打开或关闭,任何检测到的光子都将像素存储设置为1。如果检测到多个光子,则忽略后续的光子。在设定曝光时间之后,读出1位帧,并重复该过程,直到获得用户定义的帧总数(8位门 ...
ents基于FPGA的平台的优势,将这一仪器快速向下部署到Moku:Go上,并以可接受的成本提供一致的用户体验。作为第一个在教育平台上提供的全功能锁相放大器,Moku:Go能满足复杂的实时信号处理等更高级实验教学,如激光频率稳定和软件定义的无线电(Software Defined Radio,SDR)等。Moku:Go的锁相放大器支持从直流到20MHz的信号进行双相解调(XY/Rθ)。它还集成了双通道示波器和数据记录器,能够以高达125MSa/s的速度观测信号,并以高达1MSa/s的速度记录数据。Moku:Go主要参数-解调频率:1mHz - 20 MHz,分辨率 1 μHz-本机振荡器输出频 ...
台是一个基于FPGA开发的多功能数字信号处理工具。通过片上仪器(Instrument-on-Chip)这一理念,我们将多种引力波探测常用的测试测量功能和控制模块整合在了同一个硬件设备当中,从而大大降低了系统的复杂度,减少了延时和噪声。Moku:Lab的解决方案可以部署到地面或者空间中的引力波探测装置当中。Moku:Lab的激光锁频器或锁相放大器可以将激光的频率长期稳定地锁定到共振腔上,并在仪器中内嵌了PID控制器、示波器、以及信号记录仪。用户可以实时地对信号与参数进行调整与监测。双通道数字相位测量仪可以实时追踪输入信号的相位、振幅、以及频率,并绘制功率密度图、Allan Deviation等常 ...
够在一个基于FPGA的硬件平台上运行多个仪器功能。现在,有了多功能仪器模式,传统上由独立硬件盒或模块组成的整个测试设备系统可以在一个Moku:Pro上实现。利用FPGA的动态重配置,用户可以独立地热插拔仪表,而不影响系统中的其他仪表。此外,仪器之间可以相互连接,信号在FPGA内完全通过数字域传递。这可以实现高数据速率和超低延迟,而且不会出现通常由独立硬件模块或仪器之间的模数或数模转换导致的信噪比下降。多仪器模式极大地扩展了 Moku:Pro 的多功能性,实现了 IoC 功能的潜力。多仪器模式架构如图1所示。图1:Moku:Pro 上的多仪器模式用户界面--所有4个插槽均为空图1显示了构建多仪器 ...
了一个定制的FPGA模块,该模块能以100Hz或更高的采集速率下获取comb1和comb2的重频差,精度优于10-6。记录的重频差信号在计算机上处理,通过调节施加到压电致动器上的电压来对复用元件进行校正。电压信号以大约frep的速率更新。为了验证两组多色脉冲序列的相对长期稳定性,我们用另一种光学互相关装置测量重频差,如图5(a)所示。我们将OPO倍频输出(800 nm,comb1)与直接激光输出(1052 nm,comb2)相互关联。在超过5小时的时间窗口中,我们发现重频差波动标准差为70,如图5(b)所示。图5所示。(a)带两个光学交叉相关器(XCORR)的多色等效时间采样装置。XCORR ...
ku:Go的FPGA编程工具,确保FPGA和高级数字逻辑可以作为入门课程进行学习。MCC集成了像Deeds和Simulink HDL Coder这样的原理图到schematic-to-HDL转换,可以在不需要HDL知识、不需要额外硬件和不需要大量软件安装的情况下,在现实世界中立即实现数字逻辑和DSP。主要规格特性在30MHZ的2个模拟输入集成了11种实验室仪器功能在20 MHz的2个模拟输出API集成Python, MATLAB,和LabVIEW125 MSa/s采样率直观的Windows和Mac软件16通道数字I/O4通道可编程电源扫码查看产品详情实验理论数字逻辑概论数字逻辑电路可以使用像D ...
基计算硬件有FPGA、ASICs、GPUs)的速度运行。张量核心可以被视为专用集成电路(ASIC) 的光学模拟。它使用相变材料(phase-change material,PCM)存储阵列和基于光子芯片的光频梳(光孤子微梳)实现并行光子内存计算。计算被简化为测量可重构和非谐振无源元件的光传输,并且可以在超过14 GHz 的带宽下运行,仅受调制器和光电探测器速度的限制。鉴于微波线速光孤子微梳、超低损耗氮化硅波导以及高速片上探测器和调制器的混合集成的最新进展,此文的方法为光子张量核心的完全互补金属氧化物半导体 (CMOS) 晶圆级集成提供了可行途径。尽管此文专注于卷积运算,但更一般地说,文章的结果 ...
rray, FPGA)、IBM TrueNorth和Google TPU等,提高了学习任务的能效和速度。同时,实现尖峰处理和储层计算的混合光电系统也已得到证明。全光神经网络 (optical neural network, ONN) 为微电子和混合光电子实现提供了一种有前途的替代方法。出于多种原因,人工神经网络很适合使用全光计算实现。(1) 它们严重依赖于固定的矩阵乘法。线性变换(和某些非线性变换)可以以光速执行,并在光子网络中以超过100GHz的速率进行检测,并且在某些情况下,功耗最低。例如,普通镜头进行傅立叶变换时无需任何功耗,某些矩阵运算也可以在不耗费功耗的情况下以光学方式进行。(2)它 ...
编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC),以满足全球日益增长的计算资源需求。这些硅计算硬件平台的进步通过允许训练更大规模和更复杂的模型,为人工智能 (AI) 的复兴做出了巨大贡献。各种神经计算架构在广泛领域得到了广泛应用,例如卷积神经网络 (convolutional neural networks,CNN)、循环神经网络 (recurrent neural networks,RNN)、尖峰神经网络(spiking neural networks)和储备池计算(reservoir computing)等。然而,随着摩尔定律接近其物理极限,电子硬件实现的性能增长已经达到了不可持续的水平, ...
scale)FPGA芯片组装在一个标准的PCI-Express板上,7块FPGA芯片(Xilinx Virtex5-XC5VLX 110)用来计算,一块FPGA芯片(Xilinx Virtex5-XC5VLX30T)用来通讯;(2)由于2018年时没有可容纳4个以上大型FPGA的商用电路板,因此开发了一块定制板,以支持大规模并行和分布式处理;(3)三维图像由点云模型表示,全息图为振幅型。实验结果:视频1、8块HORN-8组成集群系统的电子全息实时光学重建。该图像是从具有 6.5微米像素间距的200万像素全息图重建的。视频2、从8块HORN-8组成集群系统模拟宽视场电子全息术。该图像是从具有1微 ...
来来有效地在FPGA上实现pipelined CGH计算。实验结果:由于处理速度不同而导致再现图像的差异。左:HORN-8集群,中:GPU,右:CPU附录:HORN-8系统描述:(a)两个HORN-8板置于PC上 (b)HORN-8集群(8张HORN板在四个PC上)CPU、GPU、单个HORN-8板,HORN-8集群系统的性能比较点云数和HORN-8集群系统的计算时间关系曲线光学系统。将数字相机置于输出透镜之前,观察重建的图像。参考文献:Yota Yamamoto, Hirotaka Nakayama, Naoki Takada, Takashi Nishitsuji, Takashige S ...
(2) 使用FPGA在硬件层解析计算双阱(twin traps)或聚焦点,从而可以在10x10x10立方厘米体积内以仅受换能器频率限制的速率更新陷阱的位置和幅度;(3) 用红、绿、蓝三色光照射被捕获的粒子,显示出彩色视觉效果;(4) 使用次级聚焦陷阱和自定义的多路复用策略在受控的空中位置产生触觉反馈;(5) 通过使用阱(trap)的上边带(upper-sideband)幅度调制的超声解调产生听觉效果。实验结果:在正常室内光照下显示的物体也是可见的附录:实验装置,上下分别为16x16的换能器阵列,照明使用LED照明参考文献:Hirayama, R., Martinez Plasencia, D. ...
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