フーリエ変換①

フーリエ変換①

アナログ回路設計をするうえで避けて通れない変換として、フーリエ変換があります。 フーリエ変換/逆フーリエ変換とは何か? “フーリエ変換”とは、フランスの数学者であるフーリエが発見した定理のフーリエ積分を利用した、時間領域(波形)と周波数領域(波形)の変換公式です。 つまり、“フーリエ変換”は時間軸の波形を、周波数軸のグラフに変換することです。 逆に周波数軸のグラフを時間軸の波形に変換することを“逆 […]

「jω(ジェイオメガ)」とは?

「jω(ジェイオメガ)」とは?

今回は、交流理論でよく使う“jω(ジェイオメガ)”について話してみたいと思います。 (正式には複素関数っていうのですが、われわれの中ではジェイオメガで通じます) 複素関数 複素関数は、 と書き、jが無いRを実部、jが付いているXを虚部と言います。 この式はZの大きさと位相を表していて、 となります。電子回路で扱う要素は”振幅“と”位相“が殆どなので、この(1)~(3)式はオームの法則の次に重要です […]

フリップフロップ(FF)⑥

フリップフロップ(FF)⑥

前回はDFFには、セットアップ・ホールドタイムがあり、このタイミングでデータとクロックを入力すると、正しく出力されず、メタステーブルと言った現象が発生することを紹介しました。 【前回の記事】 今回は、セットアップ・ホールドタイムの特徴とメタステーブル対策を紹介したいと思います。 シミュレーションに使ったDFFの回路は、DFF(その4)で使った下記の回路です。 セットアップ・ホールドタイムへの影響 […]

フリップフロップ(FF)⑤

フリップフロップ(FF)⑤

今回は、セットアップ・ホールドタイムについて触れたいと思います。 前回の記事はこちらです。 DFFの役目 DFFの役目は、「入力されたデータを意図したタイミングで‘1’or‘0’に判別する」です。(1ビットのA/Dコンバータとも言えます)では、どのタイミングで判別するか?と言うと、“マスターラッチが入力されたデータをラッチするタイミング”で判別が行われます。 CLKの“立上り”や“立下り”と表現す […]

フリップフロップ(FF)④

フリップフロップ(FF)④

前回は、“入力CLKのTr/Tfが遅くなるとDFFは誤動作を起こしてしまうので、Tr/Tfに制限をつける必要がある”ことを紹介しました。今回はもうちょっとこの辺りを掘り下げてみたいと思います。 前回の記事↓ DFFを安定に動作させるには、“前の状態をラッチした後、D1Xが変化する”ようにすれば良いことを前回は説明しました。 つまり、前の状態をラッチした後に、D1Xが変化するようにするには、CLK2 […]

フリップフロップ(FF)③

フリップフロップ(FF)③

今回は、DFFを安定して動作させるには、”前の状態をラッチした後、D1Xが変化する”ようにすれば良い事をもう少し詳しく説明したいと思います。 前回の記事はこちらです。 スレーブラッチの動作 DFFに入れるCLKのTr/Tfを遅くした波形を図 1に示します。 DFFの出力V(Q)の動作がおかしくなっています。クロックV(C)の立上がりだけではなく、立下りでも変化してしまっています。これは […]

フリップフロップ(FF)②

フリップフロップ(FF)②

前回記事はこちら 今回は前回紹介したD-FF回路(図 1)の動作を説明したいと思います。 D-FF回路の動作 ラッチ内のASW(四角いブロック)の中は下の様になっていて、SW端子が‘H’でSWX端子が‘L’のときは、左側の列のTrがONし右側の列のTrがOFFするので、COM端子はA端子とつながります。逆にSW端子が‘L’でSWX端子が‘H’のときは、COM端子はB端子につながります。 […]

AIモデルを開発する(AI×IoTトイレ見守り⑥)

AIモデルを開発する(AI×IoTトイレ見守り⑥)

AIと低コストのTOFセンサーの組み合わせが、人の検出や転倒検知などに利用できる可能性をPoC(Proof of Concept)の結果が証明しました。さて、次のステップは何でしょうか?それは、システムをPoCから実用製品へと発展させることです。 前回の記事はこちらです。 POC から製品化へ このフェーズでは、主に「簡略化によるシステムコスト削減」と「インフラ」の2つの領域に焦点を当てていきます […]

フリップフロップ(FF)①

フリップフロップ(FF)①

今回から何回かに分けて、フリップフロップ(FF)について紹介していきたいと思います。以前のブログに“メタステーブル”と書きましたが、この単語もフリップフロップの紹介の中で説明できたらと思います。 FFというとデジタル回路という感覚をお持ちの方も多いと思いますが、その中では非常に高度なアナログ的な動作が行われています。FFは信号の”1”,”0″を記憶することができるので、カウ […]

AIモデルを開発する(AI×IoT トイレ見守り⑤)

AIモデルを開発する(AI×IoT トイレ見守り⑤)

こんにちは!今日はAIモデル開発のデータ収集についてお話しします。 前回の記事はこちら AIモデルの学習と評価には、どれだけのデータが集まるかが非常に重要です。成功するプロジェクトには、質の高い、大量かつ多様なデータが必要不可欠です。実際データはAIモデルそのものよりも重要だと言えます。 データ収集とアノテーションの重要性 データ収集やアノテーション(データラベリング)は、多くのリソースを必要とす […]