ZEPマガジン

mmConシリーズは手軽に27～43GHzの送受信実験を可能にする周波数アップダウン・コンバータ実験キット，1000万円を超えるミリ波帯の高価な測定器を使わずに，通信の実験を可能にしてくれる

Xilinx製FPGAの統合開発環境“Vivado”では，プロジェクト作成からバイナリ生成までの全工程をGUIで操作できる．合成後には，LUTやFFの使用量，消費電力の見積もり情報も得られる

M5Stack Core2は，5×5cmとコンパクトなケースに，GPIO32個，DAC/ADC，LCD，SDカード，Wi-Fi/Bluetooth/センサなど，IoT開発に必要な機能をほぼ搭載している

MicroPythonはスクリプトを機械語に変換するインタープリタ．マイコンに実装すると，ビルドや書き込み作業なしで，PCからPythonスクリプトを転送すれば即座に動作を確認できる

M5Stackを使って，ウェブAPIを利用した天気予報表示アプリを作ってみた．インターネット経由で天気予報データを取得し，LCD画面上に表示する

M5Stackを用いたMP3プレーヤを制作．SDカードから読み出した圧縮データをリアルタイムでデコードし，そのデコード結果をDAC経由でスピーカへ送信する

圧電型加速度センサを使った計測システムでは，シールド線やバッファ・アンプの選定，寄生容量への対策など，ノイズ抑制への配慮が重要

高感度の高入力インピーダンス・アンプ回路を実装するときは，電流リークや寄生容量の悪影響を回避できる「ガード・パターン」と「ブートストラップ」の採用が基本

基板表面から熱を裏面へ効果的に導く手段「サーマル・ビア」を上手く利用すれば，高密度実装と部品の温度上昇の抑制を両立できる

長寿命や高信頼性は価値の証明に欠かせない．半導体や部品の消費電力や発熱量を高精度に見積もり，実装密度の高い基板を作る力こそが競争力の源

シンプルで直感的なAPIを備えるPythonライブラリ"Kerasは"を利用することで，ディープラーニングの学習をスムーズに進められる．数行で複雑なネットワークを構築できる

ディープラーニングの学習プロセスにおいて，学習の方向性を示す「損失関数」と，その目標に向かってパラメータを調整する「最適化関数」が重要な役割を果たす

データのパターンを学習する多層ニューラル・ネットワークの中でも「畳み込みニューラル・ネットワーク」（Convolutional Neural Network，CNN）は画像認識に特化した構造をもつ

標準的な厚さ1.6mmのFR4基板で，Z0=50Ωのマイクロストリップ線路の導体幅は3 mm．幅0.8mmの1608チップ部品と接続すると不整合が生じて数GHz帯域で大きな反射が発生する

ネットワーク・アナライザにSMAコネクタを接続する際は，レンチを使って指定されたトルクで締め付けることが常識．無視すれば測定性能が低下し，1000万円を超える機器が使用不能になる

無線機の送信回路からアンテナまでのインピーダンスが整合していない場合，信号の一部が反射し，送信効率が低下する．この問題の原因はリターン・ロスを測ることで特定できる

ROSの複数のアプリを自動で起動するLaunchファイルを用意して複数のノードをまとめて起動することで，SLAMロボットは短時間で地図作成や自己推定を開始できる

Verilog HDLでは，`reg`で宣言されるレジスタは，次のクロック立ち上がり時に値を保持する重要な役割を果たす．4桁7セグメントLEDの制御回路の正しい記述は？

レジスタの同期運転は，信頼性の高い回路を構築するための基本だ．同一クロック源を用い，レジスタの値を同期的に更新することを徹底することで，設計が簡単になりエラーの発生率も低下する

FPGAやLSIの電源投入後は，レジスタやフリップフロップの初期値が不定だ．意図した初期状態の保証に欠かせまいリセット処理にはクロック非同期型と同期型を使い分けたい

Artix-7 FPGAはアナログ電圧をディジタル値に変換する12ビット分解能のADCモジュールを搭載している．2チャネルの入力信号を扱い，154k～1000kサンプル/秒に設定できる