著者はオークションでわずか45ドルでRohde & Schwarz AMIQ I/Q変調ジェネレータを入手しました。電源ボタンと3つのLED以外にユーザーインターフェースを持たないこのデバイスは、修復にかなりの苦労を伴いました。この記事では、AMIQの機能、分解プロセス、内部回路（特にアナログ回路）について詳しく解説しています。参照クロックの生成、DACクロックシンセサイザ、I/Q出力スキュー調整、可変ゲインアンプ、内部診断回路などの主要な部分について詳細に分析し、AD9850などのコンポーネントについても深く掘り下げています。また、AMIQの網羅的な回路図を高く評価し、画像と図表で説明を補っています。
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このブログ投稿では、1990年代に5Gspsという驚異的なサンプリングレートで知られたTektronix TDS684Bオシロスコープのリバースエンジニアリングの取り組みについて詳しく説明します。内部コンポーネントの検査と測定を通じて、著者は重要なコンポーネントを発見しました。それは、未確認のADG286Dチップであり、おそらくアナログCCD FIFOメモリです。このチップは、アナログ信号を非常に高速でキャプチャし、その後、はるかに遅い8MHzレートでデジタル化します。ADC入力にかなりのノイズがあるにもかかわらず、最終的に表示される波形は非常にクリーンです。これは、高度な信号処理技術を示唆しています。この分析は、当時利用可能なテクノロジーでこれほど高いサンプリングレートを実現した巧妙な設計を明らかにしています。
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この記事では、Pythonを使ったハードウェアモデリングの新手法であるシンボリックモデルを紹介します。従来のハードウェア設計ワークフローでは、検証のために複数のモデル（ビヘイビアモデル、アーキテクチャモデル、RTLモデルなど）を使用しますが、複雑なアルゴリズムやデータ管理においてはデバッグが困難になる場合があります。著者は、Pythonシンボリックモデルを用いて、データそのものよりもデータの起源を追跡することで、デバッグプロセスを簡素化することを提案しています。画像ダウンサンプラーを例に、リファレンスシンボリックモデルとハードウェアシンボリックモデルの構築と比較を詳細に説明し、特に複雑なデータ管理や仕様変更に対処する際に、シンボリックモデルが設計効率と信頼性を向上させる利点を示しています。
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