MCU是Microcontroller Unit（微控制器单元）的缩写，它是一种集成了中央处理器（CPU）、存储器（ROM、RAM）、输入/输出端口（I/O）、定时器（Timer）、串行通信接口（UART、SPI、I2C等）和其他外围设备控制器的单个芯片。MCU通常用于嵌入式系统中，用于控制各种电子设备和系统。
由于其集成度高、体积小、功耗低以及成本相对较低等特点，MCU被广泛应用于各种嵌入式系统中，例如智能家居设备、医疗设备、汽车电子系统、工业自动化等。MCU的选择通常基于应用的需求，如处理性能、功耗、外设接口等因素。
11月16日，由《EE Times》与《EDN》出版集团ASPENCORE主办的首届「EE Awards Asia-亚洲金选奖」颁奖典礼在台北寒舍艾美酒店隆重举行。通过广大电子产业相关人士及媒体分析师团队的综合评审，雅特力AT32F407系列MCU产品凭借出色的性能和市场表现，斩获「年度最佳MCU」产品奖。
此次颁奖典礼，雅特力产品与行销处长杜立博先生代表公司上台领奖。现场汇聚了200多家半导体/电子产业领域的顶尖厂商代表与专业精英人士，共同表彰领域内的优秀企业、产品以及对产业贡献卓著的人物。此次荣获「年度最佳MCU」产品奖，证明雅特力AT32F407系列MCU获得了行业内人士的高度认可。
本次获奖的AT32F407系列微控制器搭载32位ARM® Cortex®-M4内核，配合先进制程可达超高效能240MHz的运算速度，最高可支持1MB Flash及224KB SRAM，超越业界同级芯片水平。AT32F407另外特别支持8组UART串口，2组CAN总线，还集成兼容IEEE-802.3 10/100Mbps以太网口控制器特别适用于物联网应用，以及USB设备应用不需外挂晶振，可同时提升终端产品的可靠度与降低成本的多重用途。
AT32F407凭借其丰富的片上资源分配、高集成及高性价比的一流市场竞争力，应用在越来越多的终端产品市场，在工业自动化、电机控制、物联网及消费性电子等领域已得到用户的广泛认可，成为相关领域系统设计与项目开发的主流首选。
来源：AT32 MCU 雅特力科技
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Holtek A/D Flash MCU带EEPROM系列新增HT66F31A5高性价比MCU，提供1.8V~5.5V宽工作电压范围、更大的程序与数据存储空间，内建高精准度振荡器，更精准的ADC参考电压，非常适合应用于小家电产品，例如吸尘器、洗碗机、电饭锅、空气净化器等，也适用于小体积产品，例如智能型穿戴装置、锂电池保护板等。
HT66F31A5系统资源为16K×16 Flash ROM，1024×8 RAM和1024×8 EEPROM，除此之外其他外围包含多功能定时器模块、比较器、IAP功能、12-bit ADC、SPI/I²C及两组高速UART接口等。内建振荡器与ADC参考电压的精准度分别可达到8/12/16MHz±1%和1.2V±1%。
封装则提供24/28-pin SSOP、24/28-pin QFN及32-pin QFN，脚位相容于HT66F3195、HT66F3185同类型封装。
来源：HOLTEK
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Holtek新推出Sub-1GHz RF OOK/FSK Transmitter A/D Flash MCU BC66F2123，具有高整合、高性价比优势。搭配Holtek RF团队技术支持，可快速切入例如铁卷门、电动门、灯控、吊扇、吊扇灯、无线开关、无线插座、安防、无线门铃、集成吊顶、智能家居等之无线产品应用。
BC66F2123工作电压为2.2V~3.6V；MCU具有1K×14 Flash ROM、64×8 RAM、32×8 EEPROM、3通道ADC。可编程动态调整发射功率最高达+13dBm，射频特性符合ETSI/FCC规范。
BC66F2123提供16-pin NSOP-EP小封装，符合-40℃~85℃工规温度范围，相较系列BC68F2123 I/O产品，引脚完全兼容，方便客户开发系列性产品。
来源：HOLTEK
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STM32Cube.AI是意法半导体AI生态系统的一部分，是STM32Cube的一个扩展包，它可以自动转换和优化预先训练的神经网络模型并将生成的优化库集成到用户项目中，从而扩展了STM32CubeMX的功能。它还提供几种在桌面PC和STM32上验证神经网络模型以及测量模型性能的方法，而无需用户手工编写专门的C语言代码。
上一篇文章大致介绍了STMCube.AI的基本特性，以及其工作流程。
本文将更深入地介绍它的一些高级特性。将涉及以下主题：
运行时环境支持：Cube.AI vs TensorFlow Lite
量化支持
图形流与存储布局优化
可重定位的二进制模型支持
运行时环境支持：Cube.AI vs TensorFlow Lite
STM32Cube.AI支持两种针对不同应用需求的运行时环境：Cube.AI和TensorFlow Lite。作为默认的运行时环境，Cube.AI是专为STM32高度优化的机器学习库。而TensorFlow Lite for Microcontroller是由谷歌设计，用于在各种微控制器或其他只有几KB存储空间的设备上运行机器学习模型的。其被广泛应用于基于MCU的应用场景。STM32Cube.AI集成了一个特定的流程，可以生成一个即时可用的STM32 IDE项目，该项目内嵌TensorFlow Lite for Microcontrollers运行时环境（TFLm）以及相关的TFLite模型。这可以被看作是Cube.AI运行时环境的一个替代方案，让那些希望拥有一个跨多个项目的通用框架的开发人员也有了选择。
虽然这两种运行时环境都是为资源有限的MCU而设计，但Cube.AI在此基础上针对STM32的独特架构进行了进一步优化。因此，TensorFlow Lite更适合有跨平台可移植性需求的应用，而Cube.AI则更适合对计算速度和内存消耗有更高要求的应用。
下表展示了两个运行时环境之间的性能比较（基于一个预训练的神经网络参考模型）。评价指标是在STM32上的推断时间和内存消耗。
如表中所示，对于同一模型，Cube.AI运行时环境比TFLite运行时环境节约了大概20%的flash存储和约8%的RAM存储。此外，它的运行速度几乎比TFLite运行时环境快了2倍。
对于TFLite模型，用户可以在STM32Cube.AI的网络配置菜单中对2个运行时环境进行选择。
量化支持
量化是一种被广泛使用的优化技术，它将32位浮点模型压缩为位数更少的整数模型，在精度只略微下降的情况下，减少了存储大小和运行时的内存峰值占用，也减少了CPU/MCU的推断时间和功耗。量化模型对整数张量而不是浮点张量执行部分或全部操作。它是面向拓扑、特征映射缩减、剪枝、权重压缩等各种优化技术的重要组成部分，可应用在像MCU一样资源受限的运行时环境。
通常有两种典型的量化方法：训练后量化(PTQ)和量化训练(QAT)。PTQ相对容易实现，它可以用有限的具有代表性的数据集来量化预先训练好的模型。而QAT是在训练过程中完成的，通常具有更高的准确度。
STM32Cube.AI通过两种不同的方式直接或间接地支持这两种量化方法：
首先，它可以用来部署一个由PTQ或QAT过程生成的TensorFlow Lite量化模型。在这种情况下，量化是由TensorFlow Lite框架完成的，主要是通过“TFLite converter” utility导出TensorFlow Lite文件。
其次，其命令行接口(CLI)还集成了一个内部的训练后量化(PTQ)的过程，支持使用不同的量化方案对预训练好的Keras模型进行量化。与使用TFLite Converter工具相比，该内部量化过程提供了更多的量化方案，并在执行时间和精确度方面有更好的表现。
下表显示了在STM32上部署量化模型（与原有浮点模型相比）的好处。此表使用FD-MobileNet作为基准模型，共有12层，参数大小145k，MACC操作数24M，输入尺寸为224x224x3。
从表中很容易看出，量化模型节省了约4倍的flash存储和RAM存储，且运行速度提高了约3倍，而精确度仅仅下降了0.7%。
如果已经安装了X-Cube-AI包，用户可以通过以下路径找到关于如何使用命令行界面(CLI)进行量化的教程：
C:\Users\username\STM32Cube\Repository\Packs\STMicroelectronics\X-CUBE-AI\7.0.0\Documentation\quantization.html。
在文档的末尾还附上了一个快速实践示例：“量化一个MNIST模型”。
图形流与存储布局优化
除了量化技术，STM32Cube.AI还通过使用其C代码生成器的优化引擎，针对推理时间优化内存使用（RAM & ROM）。该引擎基于无数据集的方法，无需验证或测试数据集来应用压缩和优化算法。
第一种方法：权重/偏置项压缩，采用k -均值聚类算法。该压缩算法仅适用于全连接层。其优势是压缩速度快，但是结果并不是无损的，最终的精度可能会受到影响。STM32Cube.AI提供“验证”功能，用于对所生成的C模型中产生的误差进行评估。
“压缩”选项可以在STM32Cube.AI的网络配置中激活，如下图所示：
第二种方法：操作融合，通过合并层来优化数据布局和相关的计算核。转换或优化过程中会删除一些层（如“Dropout”、“Reshape”），而有些层（如非线性层以及卷积层之后的池化层）会被融合到前一层中。其好处是转换后的网络通常比原始网络层数少，降低了存储器中的数据吞吐需求。
最后一种方法是优化的激活项存储。其在内存中定义一个读写块来存储临时的隐藏层值（激活函数的输出）。此读写块可以被视为推理函数使用的暂存缓冲区，在不同层之间被重复使用。因此，激活缓冲区的大小由几个连续层的最大存储需求决定。比如，假设有一个3层的神经网络，每一层的激活值分别有5KB, 12KB和3KB，那么优化后的激活缓冲区大小将是12KB，而不是20KB。
可重定位的二进制模型支持
非可重定位方法（或“静态”方法）指的是：生成的神经网络C文件被编译并与最终用户应用程序堆栈静态链接在一起。
如下图所示，所有对象（包括神经网络部分和用户应用程序）根据不同的数据类型被一起链接到不同的部分。在这种情况下，当用户想要对功能进行部分更新时（比如只更新神经网络部分），将需要对整个固件进行更新。
相反，可重定位二进制模型指定一个二进制对象，该对象可以安装和执行在STM32内存子系统的任何位置。它是所生成的神经网络C文件的编译后的版本，包括前向核函数以及权重。其主要目的是提供一种灵活的方法来更新AI相关的应用程序，而无需重新生成和刷写整个终端用户固件。
生成的二进制对象是一个轻量级插件。它可以从任何地址（位置无关的代码）运行，其数据也可放置于内存中的任何地方（位置无关的数据）。
STM32Cube.AI简单而高效的AI可重定位运行时环境可以将其实例化并使用它。STM32固件中没有内嵌复杂的资源消耗型动态链接器，其生成的对象是一个独立的实体，运行时不需要任何外部变量或函数。
下图的左侧部分是神经网络的可重定位二进制对象，它是一个自给自足的独立实体，链接时将被放置于终端用户应用程序的一个单独区域中（右侧部分）。它可以通过STM32Cube.AI的可重定位运行时环境被实例化以及动态链接。因此，用户在更新AI模型时只需要更新这部分二进制文件。另外，如果有进一步的灵活性需求，神经网络的权重也可以选择性地被生成为独立的目标文件。
可重定位网络可以在STM32Cube.AI的高级设置中激活，如下图所示：
最后，作为意法半导体人工智能生态系统的核心工具，STM32Cube.AI提供许多基本和高级功能，以帮助用户轻松创建高度优化和灵活的人工智能应用。
来源：意法半导体中国
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灵动微电子推出全新超值型 MM32F0140系列 MCU。该系列是灵动第一款基于 12 寸晶圆打造的产品系列，其搭载 72MHz Arm Cortex-M0 内核，提供最高 64KB Flash 和 8KB SRAM，并集成了性能升级的 FlexCAN 接口。MM32F0140 系列 MCU 适用于各类汽车，工业和消费市场，其典型应用包括电池管理、电梯外呼板、断路器、消防、车载诊断仪、照明等。
MM32F0140 的主要特点如下：
- Arm Cortex-M0 内核，运行频率高达 72MHz
- 最高 64KBFlash和8KB SRAM
- 内置 5 通道 DMA
- 内置 32-bit 硬件除法单元
- 3 组 UART、2 组 SPI、2 组 I2S、1 组 I2C
- 1 组 FlexCAN，支持 CAN 2.0B 协议
- 1 组高级定时器，可输出 4 通道带互补端口的 PWM，支持死区和刹车
- 5 组 32/16-bit 通用定时器
- 1 组 12-bit SAR ADC，支持最高 1MSPS 采样率和 13 路外部通道
- 1 组高速模拟比较器
- 2.0 – 5.5V 宽压设计，适用于各种电源供电场合
- 高可靠性： 支持最高 ±6000V HBM ESD，高温 Latch-up 可耐受电流 ±300mA
- 提供 -40~85°C 和 -40~105°C 环温选项
- 引脚兼容 MM32F031 和 MM32F0130 系列
产品供货情况和支持
MM32F0140 现提供 LQFP48、LQFP32、QFN32 和 TSSOP20 四种可选封装形式。全系列提供 -40~85°C 和 -40~105°C 产品型号。主流开发设计工具和编程器厂家也已实现对 MM32F0140 的支持。
MM32F0140 系列现已提供样片和开发套件，预计将于 12 月量产。有关芯片购买事宜，请洽灵动的销售、官方代理商和方案设计公司。
更多详细信息，请访问灵动官网 www.mm32mcu.com
来源：灵动微电子
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2021年11月11日，由大比特主办的“家电电源与智能控制技术研讨会”在合肥富力威斯汀酒店召开。
当前，智能家电已经走入寻常百姓家。据IDC新预测，2021年智能家电增长速度超过30%，可见智能家电的市场空间依旧广阔，传统家电产品将加速智能化转型。但一般家电电源和智能控制仍然存在成本高、可靠性差、系统设计冗余等缺点，同时家电的节能环保和智能控制的用户体验愈发重要，目前电源设计、智能控制和变频技术等方案优化仍旧是众多厂商需要攻克的难点。而灵动专为电机与电源设计的MM32SPIN系列MCU可满足市场不同的家电应用。
本次研讨会，灵动不仅发表了“基于灵动MM32SPIN系列MCU家电电机应用解决方案”的演讲，还带来了电机控制技术优异性能的多个成熟电机应用案例，例如：基于MM32SPIN37PSD / MM32SPIN06PF / MM32SPIN05TW开发的空调应用；基于MM32SPIN05TUOP开发的冰箱应用；基于MM32SPIN160C开发的吸尘器应用；基于MM32SPIN06PF开发的吹风机应用等，吸引了众多与会观众和行业客户前来参观交流。
空调室外机应用方案
MCU型号——MM32SPIN37PSD / MM32SPIN06PF
空调室内机应用方案
MCU型号——MM32SPIN05TW
冰箱压缩机应用方案
MCU型号——MM32SPIN05TUOP
吸尘器应用方案
MCU型号——MM32SPIN160C
吹风机应用方案
MCU型号——MM32SPIN06PF
灵动微电子全面规划布局智慧家电领域，凭借独特的针对电机控制的 IP 优化设计、驱动算法和主控芯片技术为客户提供全方位的技术支持。以MCU微控制器为本，提供包括：芯片和参考方案；软硬件开发和调试工具，实时操作系统支持；小批量验证和测试设备；以及和第三方合作伙伴一起构建量产烧录工具和安全在线升级服务。帮助客户完成产品设计，缩短上市时间，实现市场价值。
来源：灵动MM32MCU
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cathy 在 提交
全球电子技术领域知名媒体集团ASPENCORE主办的“2021全球CEO峰会及全球电子成就奖”颁奖典礼于11月3日在深圳举行，中微半导体(深圳)股份有限公司(以下简称中微半导）凭借在混合信号芯片及模拟芯片领域出色的产品力及良好的市场表现，赢得“2021年度全球电子成就奖之年度杰出创新企业”奖项。
全球电子成就奖旨在评选并表彰对推动全球电子产业创新做出杰出贡献的企业和管理者，对获奖公司以及个人来说，全球电子成就奖的获得是一项崇高的荣誉，各类奖项获得提名的企业、管理者及产品均为行业领先者，充分体现了其在业界的领先地位与不凡表现。中微半导连续两年荣登榜单，是对其在国产芯片行业赛道技术创新能力的高度认可。
中微半导在MCU领域拥有20年技术沉淀，掌握高可靠性MCU技术、高性能触摸技术、高精度模拟技术、电机驱动芯片技术及底层算法、低功耗技术等核心技术，并依托科技创新，率先将前沿技术应用于家用电器、消费电子、电机电池、医疗健康等领域，多维度产品矩阵和全方位技术支撑，已在行业内赢得了良好的信誉和口碑。
此外，结合深厚的IC设计技术储备，中微半导建立体系化技术布局，已经实现了从工业级MCU到车规级MCU的重大跨越。2021年，中微半导被广东省科技厅认定为“广东省车规级芯片工程技术研究中心”，与此同时，中微半导建立了芯片可靠性评测实验室，该实验室满足AEC-Q100各项实验的要求，具备车规级芯片的分析实验能力。
中微半导积极推动汽车芯片的国产化和自主化，目前已有多款车规级MCU产品产出，可应用于车身控制、信息娱乐、辅助驾驶、雨刷、车窗、电动座椅、空调、照明等控制单元，这也标志着中微半导在国产汽车MCU替代上的重要进步。
长期以来，中微半导在技术创新上不遗余力，积极响应国家芯片自制率提升政策，将“实验室建设”项目作为公司重点目标和方向。2021年，“中微半导--哈工大(深圳)人工智能芯片实验室”正式启动运行。同时，中山分公司品质实验室完成硬核升级，实现了专业实验室内产品设计研发、可靠性测试到客户方案功能验证的闭环管理，为加快研发成果快速转化提供了强力技术支撑。
此次荣获“年度杰出创新企业奖项”，是中微半导坚持自主创新的成果见证，也是行业上下游合作伙伴对中微技术实力和产品表现的充分认可。载誉前行，中微半导将继续夯实创新基础能力，以持续输出的技术积累与成功实践，推动汽车电子、工业控制等关键领域的核心技术突破，为多领域国产替代作出贡献。
关于中微
中微半导体（深圳）股份有限公司成立于2001年，是集成电路（IC）设计企业，专注于数模混合信号芯片、模拟芯片的研发、设计与销售。主要产品包括家电控制芯片、消费电子芯片、电机与电池芯片、传感器信号处理芯片及功率器件等，广泛应用于家用电器、消费电子、电机电池、医疗健康、工业控制、汽车电子和物联网等领域。
来源：中微半导
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指定支持Wi-Fi®的MCU时的注意事项
