Webtagr - Technologienummer

Ein 45$-Rohde & Schwarz AMIQ: Teardown und Schaltungsanalyse

2025-06-11

Der Autor erwarb einen Rohde & Schwarz AMIQ I/Q-Modulationsgenerator für nur 45$ bei einer Auktion. Dieses Gerät, das außer einem Ein-/Ausschalter und drei LEDs keine Benutzeroberfläche besitzt, stellte eine erhebliche Restaurierungsaufgabe dar. Der Artikel befasst sich eingehend mit der Funktionalität des AMIQ, dem Zerlegen und den internen Schaltungen, wobei der Schwerpunkt auf den analogen Abschnitten liegt. Untersucht wurden unter anderem die Referenztaktgenerierung, der DAC-Taktsynthsizer, die Einstellung der I/Q-Ausgangsschieflage, der Verstärker mit variabler Verstärkung und die interne Diagnose. Der Autor liefert detaillierte Analysen von Komponenten wie dem AD9850 und lobt die umfassenden Schaltpläne des AMIQ. Bilder und Diagramme erleichtern die Erklärung.

(tomverbeure.github.io)

Hardware

Reverse Engineering eines Tektronix 5 Gsps Oszilloskops aus den 90ern

2025-05-05

Dieser Blogbeitrag beschreibt die Reverse-Engineering-Bemühungen an einem Tektronix TDS684B Oszilloskop, bekannt für seine beeindruckende Abtastrate von 5 Gsps in den 1990er Jahren. Durch die Untersuchung der internen Komponenten und Messungen entdeckte der Autor eine Schlüsselkomponente: einen nicht identifizierten ADG286D-Chip, wahrscheinlich ein analoger CCD-FIFO-Speicher. Dieser Chip erfasst analoge Signale mit extrem hoher Geschwindigkeit, bevor er sie mit einer viel langsameren Rate von 8 MHz digitalisiert. Trotz erheblichen Rauschens am ADC-Eingang ist die endgültig angezeigte Wellenform bemerkenswert sauber, was auf ausgefeilte Signalverarbeitungsmethoden hindeutet. Die Analyse zeigt das geniale Design, das mit der damals verfügbaren Technologie so hohe Abtastraten ermöglichte.

(tomverbeure.github.io)

Hardware Oszilloskop Hochgeschwindigkeitsabtastung

Symbolische Referenz und Hardware-Modelle in Python: Ein neuer Ansatz zur Steigerung der Effizienz beim Hardware-Design

2024-12-31

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz für die Hardware-Modellierung mit Python vor – symbolische Modelle. Traditionelle Hardware-Design-Workflows umfassen mehrere Modelle (Verhaltensmodell, Architekturmodell, RTL-Modell usw.) zur Verifikation, aber das Debugging kann bei komplexen Algorithmen und Datenmanagement eine Herausforderung darstellen. Der Autor schlägt die Verwendung von Python-Symbolmodellen vor, bei denen die Datenherkunft statt der Daten selbst verfolgt wird, um den Debugging-Prozess zu vereinfachen. Anhand eines Bild-Downscalers als Beispiel werden die Konstruktion und der Vergleich von Referenz- und Hardware-Symbolmodellen detailliert beschrieben, wobei die Vorteile von Symbolmodellen bei der Verbesserung der Designeffizienz und des Vertrauens gezeigt werden, insbesondere beim Umgang mit komplexem Datenmanagement und Spezifikationsänderungen.

(tomverbeure.github.io)

Entwicklung Hardwaredesign symbolische Modelle