
| FUNKTIONSÜBERSICHT | |
| CPU: RISC-V Dual Core 64bit, 400Mh einstellbar | Leistungsstarke Dual-Core-64-Bit-Open-Architecture-basiert Prozessor mit umfangreichen Community-Ressourcen |
| FPU-Spezifikationen | IEEE754-2008-konforme Hochleistungs-Pipeline-FPU |
| Debugging-Unterstützung | Hochgeschwindigkeits-UART- und JTAG-Schnittstelle zum Debuggen |
Neuronaler Netzwerkprozessor (KPU) | • Unterstützt das Festkommamodell, das das Mainstream-Trainingsframework gemäß spezifischen Beschränkungsregeln trainiert • Die Anzahl der Netzwerkebenen ist nicht direkt begrenzt, und jede Ebene der Parameter des neuronalen Faltungsnetzwerks kann separat konfiguriert werden, einschließlich der Anzahl der Eingabe- und Ausgabekanäle sowie der Eingabe- und Ausgabezeilenbreite und -spaltenhöhe • Unterstützung für 1 x 1- und 3 x 3-Faltungskerne • Unterstützung für jede Form von Aktivierungsfunktion • Die maximal unterstützte Parametergröße für neuronale Netzwerke für Echtzeitarbeit beträgt 5 MiB bis 5,9 MiB • Die maximal unterstützte Netzwerkparametergröße wenn Arbeiten in Nicht-Echtzeit ist (Flashgröße - Softwaregröße) |
Audioprozessor (APU) | • Bis zu 8 Kanäle von Audioeingangsdaten, dh 4 Stereokanäle • Gleichzeitige Scan-Vorverarbeitung und Beamforming für Schallquellen in bis zu 16 Richtungen • Unterstützt eine aktive Sprachstreamausgabe • 16-Bit breite interne Audiosignalverarbeitung • Unterstützung für 12-Bit-, 16-Bit-, 24-Bit- und 32-Bit-Eingangsdatenbreiten. • Direkte Mehrkanal-Rohsignalausgabe • Abtastrate von bis zu 192 kHz • Eingebaute FFT-Einheit unterstützt 512-Punkt-FFT von Audiodaten • Verwendet System-DMAC, um Ausgabedaten im System zu speichern Speicher |
Statischer Direktzugriffsspeicher (SRAM) | Der SRAM ist in zwei Teile aufgeteilt, 6 MB On-Chip-Allzweck-SRAM-Speicher und 2 MB On-Chip-KI SRAM-Speicher für insgesamt 8 MB |
| Feldprogrammierbares IO-Array (FPIOA/IOMUX) | Mit FPIOA können Benutzer 255 interne Funktionen auf 48 abbilden freie IOs auf dem Chip |
| Digitaler Videoanschluss (DVP) | Maximale Framegröße 640 x 480 |
| FFT-Beschleuniger | Der FFT-Beschleuniger ist eine Hardwareimplementierung des Schnelle Fourier-Transformation (FFT) |
| SOFTWARE-FEATURES | |
| FreeRtos & Standard-SDK | Unterstützt FreeRtos und Standrad Development Kit. |
| MicroPython-Unterstützung | Unterstützt MicroPython auf M1 |
| Maschinelles Sehen | Maschinelles Sehen basierend auf Convolutional Neural Network |
| Maschinelles Hören | Hochleistungs-Mikrofon-Array-Prozessor |
| HARDWARE-FUNKTIONEN | |
| Versorgungsspannung des externen Netzteils | 4,8 V ~ 5,2 V |
| Versorgungsstrom der externen Stromversorgung | >600mA |
| Temperaturanstieg | <30K |
| Bereich der Arbeitstemperatur | -30℃ ~ 85℃ |
| HF-FUNKTIONEN | |
| MCU: ESP8285 | Tensilica L106 32-Bit-MCU |
| Wireless-Standard | 802.11b/g/n |
| Frequenzbereich | 2400 MHz - 2483,5 MHz |
TX Power (Leitungstest) | 802.11.b: +15 dBm 802.11.g: +10dBm(54Mbps) 802.11.n: +10dBm (65Mbps) |
| Antennenanschluss | IPEX 3,0 x 3,0 mm |
| Wi-Fi-Modus | Station/SoftAP/SoftAP+Station |










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