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Un générateur de modulation Rohde & Schwarz AMIQ à 45$ : démontage et analyse des circuits

2025-06-11

L'auteur a acquis un générateur de modulation I/Q Rohde & Schwarz AMIQ pour seulement 45$ lors d'une vente aux enchères. Cet appareil, dépourvu d'interface utilisateur hormis un bouton marche/arrêt et trois LED, a présenté un défi de restauration important. L'article explore en détail les fonctionnalités de l'AMIQ, son démontage et ses circuits internes, en se concentrant sur les parties analogiques. Les points clés examinés incluent la génération d'horloge de référence, le synthétiseur d'horloge DAC, le réglage de l'inclinaison de sortie I/Q, l'amplificateur à gain variable et les diagnostics internes. L'auteur fournit des analyses détaillées de composants tels que l'AD9850 et salue les schémas complets de l'AMIQ, en utilisant des images et des diagrammes pour faciliter l'explication.

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(tomverbeure.github.io)
Matériel

Ingénierie inverse d'un oscilloscope Tektronix 5 Gsps des années 90

2025-05-05

Cet article de blog détaille un effort d'ingénierie inverse sur un oscilloscope Tektronix TDS684B, réputé pour son impressionnant taux d'échantillonnage de 5 Gsps dans les années 1990. En examinant les composants internes et en effectuant des mesures, l'auteur a découvert un composant clé : une puce ADG286D non identifiée, probablement une mémoire FIFO CCD analogique. Cette puce capture les signaux analogiques à très haute vitesse avant de les numériser à une vitesse beaucoup plus lente de 8 MHz. Malgré un bruit important sur l'entrée de l'ADC, la forme d'onde finale affichée est remarquablement propre, suggérant des techniques sophistiquées de traitement du signal. L'analyse révèle la conception ingénieuse qui a permis d'obtenir des taux d'échantillonnage aussi élevés avec la technologie disponible à l'époque.

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Matériel échantillonnage haute vitesse

Référence symbolique et modèles matériels en Python : une nouvelle approche pour améliorer l’efficacité de la conception de matériel

2024-12-31

Cet article présente une nouvelle approche de la modélisation matérielle à l’aide de Python : les modèles symboliques. Les flux de travail traditionnels de conception de matériel impliquent plusieurs modèles (comportemental, architectural, RTL, etc.) pour la vérification, mais le débogage peut être difficile pour les algorithmes complexes et la gestion des données. L’auteur propose d’utiliser des modèles symboliques Python, en suivant les origines des données plutôt que les données elles-mêmes, pour simplifier le processus de débogage. En utilisant un réducteur d’image comme exemple, l’article détaille la construction et la comparaison des modèles symboliques de référence et matériels, montrant les avantages des modèles symboliques pour améliorer l’efficacité et la confiance de la conception, en particulier lors de la gestion de données complexes et des modifications de spécifications.

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Développement conception de matériel modèles symboliques