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全速浮点单元和存储器优化16路增强效率64KB全速L2缓存

发布时间:2021/11/4 18:01:04 访问次数:128

VIA Eden ESP700处理器有先进的功能如StepAhead高级分部预报,16个管线级,支持SSE媒体指令,全速浮点单元(FPU)和有用于存储器优化的16路增强效率的64KB全速L2缓存.

为了增强电子数据的机密性,整体性和真实性,VIA Eden ESP7000集成了VIA PasLock数据加密引擎,把业界第一个硬件随机号码发生器(RNG)集成进CPU.

作为扩展的VIA Eden ESP7000处理器核,PadLock提供用在安全保密的世界级的熵,不再依靠容易受攻击的软件或驱动器来接入它.

制造商:MaxLinear 产品种类:RS-232接口集成电路 安装风格:SMD/SMT 封装 / 箱体:SSOP-28 功能:Transceiver 数据速率:120 kb/s 激励器数量:4 Driver 接收机数量:5 Receiver 双工:Full Duplex 电源电压-最大:5.5 V 电源电压-最小:4.5 V 工作电源电流:20 mA 最小工作温度:- 40 C 最大工作温度:+ 85 C ESD 保护:15 kV 封装:Reel 封装:Cut Tape 封装:MouseReel 商标:MaxLinear 高度:1.75 mm 长度:10.2 mm 湿度敏感性:Yes 工作电源电压:5 V 输出电流:25 mA Pd-功率耗散:900 mW 产品:RS-232 Transceivers 产品类型:RS-232 Interface IC 传播延迟时间:1.5 us, 0.15 us 支持协议:RS-232 关闭:With Shutdown 工厂包装数量1500 子类别:Interface ICs 电源类型:Single Supply 类型:Multichannel 宽度:5.3 mm 零件号别名:SP211E 单位重量:710 mg

生物传感器有助于加快开发速度,但它们并不能使您免于处理生物系统时可能出现的所有问题。

不可预测(但并非意外)的伪影,如瞬态环境源和皮肤不均匀性会影响 PPG,而电磁干扰 (EMI) 和骨骼肌收缩等一系列生理电信号源使 ECG 复杂化。

我不得不推迟我的主要开发目标,以构建一种基于机器学习 (ML) 的子系统来获得干净的生物信号。

鉴于生物系统的性质,即使完全理解 PPG、ECG、PAT/PTT 和其他生物物理学,开发人员也会发现设计健康或健身类可穿戴设备并不那么容易。


(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

VIA Eden ESP700处理器有先进的功能如StepAhead高级分部预报,16个管线级,支持SSE媒体指令,全速浮点单元(FPU)和有用于存储器优化的16路增强效率的64KB全速L2缓存.

为了增强电子数据的机密性,整体性和真实性,VIA Eden ESP7000集成了VIA PasLock数据加密引擎,把业界第一个硬件随机号码发生器(RNG)集成进CPU.

作为扩展的VIA Eden ESP7000处理器核,PadLock提供用在安全保密的世界级的熵,不再依靠容易受攻击的软件或驱动器来接入它.

制造商:MaxLinear 产品种类:RS-232接口集成电路 安装风格:SMD/SMT 封装 / 箱体:SSOP-28 功能:Transceiver 数据速率:120 kb/s 激励器数量:4 Driver 接收机数量:5 Receiver 双工:Full Duplex 电源电压-最大:5.5 V 电源电压-最小:4.5 V 工作电源电流:20 mA 最小工作温度:- 40 C 最大工作温度:+ 85 C ESD 保护:15 kV 封装:Reel 封装:Cut Tape 封装:MouseReel 商标:MaxLinear 高度:1.75 mm 长度:10.2 mm 湿度敏感性:Yes 工作电源电压:5 V 输出电流:25 mA Pd-功率耗散:900 mW 产品:RS-232 Transceivers 产品类型:RS-232 Interface IC 传播延迟时间:1.5 us, 0.15 us 支持协议:RS-232 关闭:With Shutdown 工厂包装数量1500 子类别:Interface ICs 电源类型:Single Supply 类型:Multichannel 宽度:5.3 mm 零件号别名:SP211E 单位重量:710 mg

生物传感器有助于加快开发速度,但它们并不能使您免于处理生物系统时可能出现的所有问题。

不可预测(但并非意外)的伪影,如瞬态环境源和皮肤不均匀性会影响 PPG,而电磁干扰 (EMI) 和骨骼肌收缩等一系列生理电信号源使 ECG 复杂化。

我不得不推迟我的主要开发目标,以构建一种基于机器学习 (ML) 的子系统来获得干净的生物信号。

鉴于生物系统的性质,即使完全理解 PPG、ECG、PAT/PTT 和其他生物物理学,开发人员也会发现设计健康或健身类可穿戴设备并不那么容易。


(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

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