传统的3G/4G宏蜂窝基站在5G时代会升级。蜂窝基站表现为大规模MIMO架构会越来越多。小蜂窝主要是高频热点覆盖。固定无线接入（FWA）也是高频的。NB-IoT的一个最明显的例子是共享单车。另外，智能家居、智能工厂、智能汽车等也都会连到5G的大网络上。

今天的ADAS功能是由包括摄像机、雷达和激光雷达在内的一系列传感器技术实现的。设计人员现在可以高效地开发出诸多先进的安全功能，比如正面碰撞告警、盲区检测、行人检测和自动驾驶功能。摄像机被广泛用于物体识别，而采用射频电磁波的雷达则被用于测量距离。激光雷达使用激光束测量距离，也可以用于识别物体。扫描激光雷达系统可以用来检测道路上或道路旁的物体，并且能够填补使用雷达和摄像机时存在的已知盲区。

首尔半导体公司与东芝材料公司合作开发的一款LED据称能够更好地近似模拟自然日光的频谱。被命名为SunLike的这款LED将首尔半导体公司的高亮度紫光LED与东芝材料公司开发的红、绿和蓝（RGB）荧光粉组合在一起。至今为止大多数方法都是通过将发蓝光的LED与黄色和红色荧光粉组合在一起填充剩余频谱来模拟日光的，但这种方法会产生蓝光谱尖峰。

基于多输入多输出（MIMO）相控阵天线的波束成形技术似乎形成了整个5G蜂窝技术的一个组件。虽然多年来相控阵一直是雷达的基础部件，但它们正在无线通信中找到新的用武之地。在2017年6月檀香山举行的2017年国际微波研讨会上，ADI和Keysight两家公司进行了技术展示，虽然规模比较小。

即将提供的基于5G网络技术的数据服务将可更快地在线访问更多数据。信息的这种即时性将支持许多当今先进的技术应用——如自主驾驶汽车和虚拟现实或增强现实系统——以省去本地存储的数据并转而依赖于云。为使其发挥效率，网络延迟需要小于1ms。这不仅需要在数据中心安装5G基础设施，还要求数据中心同时靠近用户及为其服务的蜂窝射频发射塔——而如果数据中心远在250英里外则会鞭长莫及！

降低PWM DAC纹波的方法通常有两种：一种是降低低通滤波器的截止频率，另一种是提高PWM信号的频率。然而，前一种方法会加长上升时间，后一种方法会导致分辨率降低。本设计实例讨论了在不使用上述两种方法的情况下，如何降低PWM DAC的纹波。

智能传感器现在被谈得很多。如果将毫米波雷达应用到无人机上，对于无人机避障来说，雷达目前是最好且是唯一能发现高压线的技术。

对于我最近拆解的10美元（打完折）的2.4GHz 802.11n接入点、网络扩展器和桥接器组合设备不感冒？好吧，那这款零美元（折后）的2.4GHz 802.11n路由器，是否能让你大吃一惊？我最近看到有款标价12.99美元、使用7.99美元优惠券后只售5美元的这种路由器。再减掉5美元折扣后最终售价为0……虽然要加上4.99美元运费，但谁又在意呢？

本设计实例以数学公式和文字对置信区间进行了基本定义，工程师能够以数学的方式正确表达估计的确定性。同时还描述了观察时间将如何影响观察到的误码与预期误码之间的关系，以及如何影响BER估计的精度。

使用了预先认证过的射频模块，自己的物联网设备就一定能通过EMI和RF一致性测试？最近据一家中国测试公司透露，他们测试过的产品中90%都没有通过第一次测试。

最近几家“飞车”设计公司宣传今年或明年就可以正式对外销售，这重新点燃了“飞车”爱好者的梦想和激情。那么，要使汽车会飞，需要解决哪些问题？

现在的处理器性能都太高了！对大多数应用而言，现有处理器都过设计了。那么问题来了：工程师能不能一把删掉MCU中未使用的逻辑门？

虽然号称自动驾驶，但是请注意，其自动驾驶的时速，是不能超过每小时60km(37英里)的！为什么不能超过60公里呢，关键的瓶颈，原来是。。。

百度更新了其用于神经网络的开源基准——DeepBench，增加了对推理工作的支持，并支持低精度数学运算。DeepBench提出了一个旨在优化芯片的目标，以帮助数据中心建立用于诸如图像和自然语言识别等任务的更大而更为精确的模型。

据Strategy Analytics统计，2016年发货的平板电脑、手提电脑以及手机，有5%是DP接口或者支持DP标准，而这一数量将在2021年增长到29%。