FPGA实现的高速数据采集与存储系统项目：随着大数据时代的来临，许多行业对高速、大容量的数据采集与存储需求迫切。我们的FPGA定制项目致力于打造这样一套高性能系统。在数据采集端，通过精心设计的前端电路和FPGA内部逻辑，可适配多种类型的传感器，实现对模拟信号、数字信号的高速采样，采样率比较高可达数GHz，分辨率也能满足高精度测量需求。采集到的数据经由FPGA内部的数据处理流水线，进行预处理，如滤波、数字化转换等，之后通过高速存储接口，以极高的速度存储到大容量存储设备中，如固态硬盘阵列。整个系统不仅具备高速的数据吞吐能力，还拥有良好的稳定性和可靠性，可广泛应用于科研实验数据采集、工业自动化生产过程监测、通信信号监测等领域，为用户获取和保存关键数据提供坚实支撑，助力其在数据驱动的业务中取得优势。 智能家居的 FPGA 定制项目，让设备联动控制更智能、更便捷。江苏FPGA定制项目套件
基于FPGA的气象数据采集与分析系统项目：气象数据对于天气预报、气候研究以及防灾减灾等具有重要意义。我们基于FPGA开发的气象数据采集与分析系统，能够实时采集多种气象要素数据，如气温、气压、湿度、风速、风向、降水量等。通过高精度的气象传感器获取原始数据，FPGA内部构建了的数据采集和预处理模块，对数据进行滤波、校准等操作，确保数据的准确性。然后，利用FPGA强大的计算能力，对采集到的数据进行初步分析，如计算气象要素的变化趋势、统计极端天气事件等。系统还具备数据存储和传输功能，可将处理后的数据存储在本地，并通过网络上传至气象数据中心。该系统具有数据采集速度快、精度高、稳定性好的特点，为气象研究和业务应用提供了可靠的数据支持，有助于提高天气预报的准确性和气象服务的质量。 使用FPGA定制项目工程师基于 FPGA 的车辆故障诊断系统，检测车辆故障。
在FPGA定制项目里，算法优化与硬件实现之间的平衡是项目成功的关键要素。当开发一个用于大数据分析的FPGA定制系统时，首先要对数据处理算法进行深入研究和优化。例如，对于复杂的机器学习算法，可通过算法简化、并行化改造等方式，提高算法执行效率。但在优化算法的同时，必须充分考虑硬件实现的可行性和成本。过度追求算法的高性能优化，可能导致硬件实现难度大幅增加，需要更多的逻辑资源、更高的功耗以及更复杂的硬件架构。相反，从硬件实现的简便性出发，选用简单但效率较低的算法，又无法满足大数据分析对处理速度和精度的要求。因此，需要在两者之间找到平衡点。一方面，利用FPGA的硬件特性，如并行处理单元、分布式存储等，对优化后的算法进行合理映射，将算法中的并行部分转化为硬件并行执行逻辑；另一方面，根据硬件资源限制，对算法进行适当调整，确保在有限的硬件条件下，实现算法性能与硬件成本、资源消耗的比较好平衡，从而打造出经济的FPGA定制系统。
FPGA在5G通信更广泛应用场景下的定制探索5G技术的发展带来了前所未有的机遇和挑战，FPGA在其中的应用也不断拓展。在本次定制项目中，我们深入探索FPGA在5G通信更广泛应用场景下的可能性。在5GC-V2X（联网汽车）场景中，利用FPGA实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）之间的高速、低延迟通信。通过在FPGA中编写专门的通信协议处理逻辑，能够解析和处理车辆行驶过程中接收到的大量信息，如其他车辆的位置、速度、行驶方向等，以及道路基础设施发送的交通信号、路况等信息。经实际道路测试，采用定制FPGA模块的车辆通信延迟降低至50毫秒以内，提升了行车安全性和交通效率。在5GFRMCS（铁路通信）场景下，针对铁路通信对可靠性和稳定性的极高要求，在FPGA中集成了冗余备份和故障检测机制。当主通信链路出现故障时，能够在毫秒级时间内切换到备用链路，确保通信的连续性。同时，通过对信号处理算法的优化，增强了对复杂铁路环境中信号干扰的抵抗能力，保证了铁路通信的稳定可靠。 智能照明的 FPGA 定制，按需调节光线，营造舒适节能环境。
随着高清视频在各个领域的广泛应用，对视频处理的实时性和高效性提出了更高要求。在此次FPGA定制项目中，我们专注于高清视频处理解决方案。针对高清电视（HDTV）和超高清电视（UHDTV），利用FPGA实现了视频信号的格式转换、图像增强和高效视频解码。在视频解码方面，我们对、解码优化。通过在FPGA中设计解码电路，将原本由CPU承担的繁重解码任务卸载到FPGA上，**减轻了CPU的负担，实现了流畅的视频播放。经测试，在处理4K超高清视频时，采用我们定制的FPGA方案，视频播放帧率稳定在60fps以上，且画面无卡顿、花屏现象，有效提升了视频观看体验。 FPGA 驱动的 LED 灯光秀控制系统，呈现绚丽多彩灯光变化效果。江苏FPGA定制项目套件
设计 FPGA 的电机变频调速系统，灵活调整电机运行速度。江苏FPGA定制项目套件
基于FPGA的4K超高清端到端智能视频压缩系统定制在视频技术飞速发展的当下，4K超高清视频的应用越来越多，但同时也面临着数据量大、传输和存储困难等问题。我们承接的这个FPGA定制项目，目标是打造较早基于FPGA的4K超高清端到端智能视频压缩系统。首先，在算法层面，提出了一种全新的端到端视频编码模型。该模型包括分块压缩、自适应归一化、主变换、超先验变换以及块融合网络等模块。其中，主变换采用经典的全卷积网络和残差块结构，减少了参数量，便于训练；块融合网络有效抑制了分块压缩导致的压缩效应，提升了重建视频图像的质量。通过大量实验测试，在多个数据集上，该模型的压缩效率相较于传统方法提高了30%以上。在硬件实现上，利用FPGA的可重构特性，搭建了超高清采集、神经网络编码压缩以及解码显示等组件构成的系统原型（FPX-NIC）。将经过训练和部署的网络权重集成到可重构的硬件计算单元中，实现了从视频采集到终端显示的端到端视频压缩。在系统特性方面，该系统支持标清到超高清等多种分辨率编码，在720p分辨率下能够实现实时编解码，比较高支持4K超高清全帧内模式编码，为4K超高清视频的高效处理提供了可靠的解决方案。 江苏FPGA定制项目套件
