STM32というよりもARM libraryのハナシなんだけど、、、DSP libraryのヘッダを見ていてLMSという文字があるのは気づいてました．
しかしLMSを汎用関数みたく実装するのなんか無理なんじゃね？って思うのでLMSという名の別の機能なんだろうなと想像してました．がっ、本当のLMSのようです．
LMSは便利なもので、自動イコライザと思えばだいたい合ってます．信号処理をやったことのある人はアイパターンというこんな写真を見たことがあるかもしれません．
1998年のDDS3でLMSイコライザを量産機に搭載したのがたぶん世界初で、それをやったのが俺な．今ではLANの受信処理などに当たり前のように使われてると思います．
そんなわけでLMSの実装に造詣の深いヒラサカさんがこのページを見るに、これは正真正銘LMSじゃんと驚いちゃってるとこ．
いまやりたいのは、、、
センサＡ →信号Ａ
センサＢ →信号Ｂ
信号Ａと信号Ｂを寸分違わず同じにすること．
そのためにFIRフィルタを使います．
センサＢ →信号Ｂ →FIR(信号B) ≒信号A
信号BをFIRフィルタに突っ込んで、出てきたものが信号Aと同じになればOK．
FIRのタップ係数をLMSで自動調整する．
LMS libraryの内部はfloatかdoubleで演算してるんだと思います．今時は楽でいいわね．
1998年のLSIは130nmプロセスで、固定小数点演算で極めて貧乏にやるしかなかった．
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わからーん．
このLMS libraryを使ってる人って地球に１人も居ないんじゃなかろうか？
library関数にFIRレイテンシの時間合わせという概念が見当たらないんだが、動かないだろそんなの．
もう自作しようかな．
かしこ
murasaki
返信削除130nmですか。サブミクロンといっていた時代からすると十分微細ですが。今この数字を見ると太い。
130で先端プロセスでした
削除直前は250だったかな
その後のPS3の初代が90nmとかいってて、すごく細いと思ったものですが、いまだとすごく太いです
>130nm
削除「Pentium III」「Pentium 4 Northwood」の、時代なんですね・・・
https://en.wikipedia.org/wiki/130_nm_process
※他に交じって、
・GameCube
とかあるのがウケる。つか、CPU は、
・IBM の PowerPC
だったんだ。なんかスゴイな・・・
流石に、i線じゃ「130nm」の露光はムリだよなー、と思って調べたら、どうも、
削除・KrF（フッ化クリプトン）エキシマレーザー（波長248nm）
が、使われてたらしい。
※まだ、「液浸」でなくても作れてたのがスゴイな。
【半導体露光装置の価格相場】
i線が約4億円、KrFが約13億円
「約13億円」って、まぁ、そんなもんか。
※ちなみに私は以前、「i線露光機」の、設計やってました。
130nmのころってAISCの開発費は５０００万円ぐらいだったかな
削除マスク枚数が少なかっただろうし
いまじゃ何億円でしょうけど
verilogで回路書いてました
削除murasaki
削除露光装置の設計は楽しそうです。羨ましい。
自分が遊技機向けLSIの事業に関わった頃は1.2μくらいでした。自分はLSI開発している部署の基板開発でしたが。
開発費は3,000万くらいで、compassとかいうツールでまだゲート入力とソース入力を行ったり来たりして設計していたような。マスクは10数枚くらいで、ちょっとした修正はロジックに戻らずマスクを直接直していたかも。横で見ていただけですが。
そういえば１９８７年からしばらく、PCBの版下は手貼りだったな
削除>露光装置の設計は楽しそう
削除隣の芝生ですよ（笑）
※私から見れば「遊技機の設計」のほうが、よっぽど面白そうです
何といっても「アミューズメント機器」という位ですから。多分、「あの有名なｘｘを設計してました！」とか、言えるんだろうな。
（「守秘義務」があるので、ココには書けないと思いますが（笑）
私の関わった露光装置は「一部の業界人」は、知ってると思いますが、一般的にはそんなに有名じゃ無いです。
エヴァのパチンコが流行したのは理解できる
削除まどか☆マギカのパチンコが廃れないのはよくわからんわ
>遊技機
削除もしかして、その業界って、
・魔改造Z80を使うことを義務付けられてた業界
ですか？（わかる人には分かる表現（笑）
（意味が分からなかったり、違ってたらゴメンナサイ）
>まどか☆マギカのパチンコが廃れない
削除ユーザーに「そう言う年代」が、多いからじゃないの？
※「まどか☆マギカ」って、「忘れた頃」に、「新作？みたいなの」が出てるイメージがある。（パチンコのほうじゃ無いです。）
>verilogで回路
削除これ知ってました？
https://zenn.dev/dalance/articles/e3a926b0f0e04d
新しいHDL（ハードウェア記述言語）: Veryl
※「Chisel が RISC-V のエコシステムを中心に使われるようになってた」
ことに感化されて、作った言語らしい。
「HDL界の、Ruby」を、目指してるらしい。名前も、そこにあやかって付けたらしい。
（ややこしいですが「HDLRuby」とは別物です。ほぼスクラッチから、仕様を考えてるらしい。）
なんか最近「HDL界」も、イロイロ賑わってて何よりです。
削除※私も最近、コレと同じモノ
https://akizukidenshi.com/catalog/g/g117448/
を、アリエクで買ったのですが、まだ箱も空けてない（笑）
コレでも「Veryl」が動くとかなんとか。こんなのもあった。
https://cpu.kanataso.net/00-preface.html
Verylで作るCPU
※「RISC-V」が、コレで動きます！なんか、スゴイ時代になって来たな。
Tang Nano 中華FPGA 買おうかと思ったことはあるぐらい
削除HDLをつかう人は少ないので普及は難しそう
なんか、この「アイパターン」が、
返信削除・亀甲パターン
に、見えて来た。考えすぎ？
縛りはやはり亀甲縛り
削除読者 ナボナはやはり亀屋万年堂
削除ようかんはやはり虎屋
とらやうまいです
削除ナボナはまぁどっちでもいい
読者 舟和のいもようかん を忘れていました
削除最後に買ったのは 御徒町の吉池っぽい
ういろう でもOK
削除読者
削除東京駅で案内のおんな
「かみなりおこしはみぎいったところ」
ないので おみせのおばちゃん 「みぎのほうやでー」
そっちへいくと発見
１．わかいおんなと はなしたのでよい
２．わかいおんなに だまされたのでわるい
３. わかいおんなと はなすのは キャバクラでは ４０分３５００円が無料だったので お得
さてどれでしょう
正解は
４．の 秋葉原だと １万円さつでもいいですか の場合だけ 返答してくれて その他の質問は わからない と返答してくれる店員よりしんせつ が正解でした
なお
「質問不可」とかいてある店もあるよ
奥さんが大阪から帰宅するのでお土産を期待しています
削除ああ、大阪で「食いだおれ」したい・・・
削除>LMSを汎用関数みたく実装
返信削除LMS（least mean squares）って、よく知らなかったので調べたのですが、要するに、「適応フィルタ」のパラメータ値を、「最小二乗法」で、求めてるんですね。
ja.wikipedia.org/wiki/適応フィルタ
※今なら「計算資源」が、有り余るほど沢山あるので、単に
・ソース上で、数式書けば終わり
ですが、昔はそんな簡単に出来なかったから、大変ですね。
まぁ、（精度は別として）アルゴリズム的には簡単なので、「ハードウエア化」には、向いてるカモですが。
要するに「Sync Pattern」が、「同じ形に成るように」パラメータ調整すればいいだけですから。
※ちなみに、「LMS」で、検索すると、「AI（学習）関連」がやたらヒットするので、本来は「そっち向け」に、用意した関数かも知れませんね。
まぁ、やってることは同じですけど。
しかし、この辺の基礎理論も、
削除・1950, 60 年代
に生まれたみたいで、
・私より年上（笑）
なんだよな。通信系が「デジタル化」し出した（基幹系だけですが）のが、丁度その頃なので、その関連なんだろうな。
漸くこれが、
・ふつーの人が使うようなモノ
にまで、広まってきたというワケですね。
そんなもんです
削除浮動小数点でやれちまってお気楽極楽じゃーん
AIの学習もベースの演算はLMSと似ています 温故知新みたく
読者 LMSできるひと天才じゃないかと思う
削除便利です
削除>レイテンシの時間合わせという概念が見当たらない
返信削除やはり、
・リアルタイム制御
用じゃないのカモですね。
※それとも、「何も知らない人」が、適当に入れただけ？とか。
誤差＝FIR(信号)－教師信号
削除みたいなのが中心的理屈なんですけど、
右辺の２項の同時刻性を保証しないといけなくて、
数式上はサラっと
e(n)=y(n)-d(n)
などとｎで表して同時刻と表現してます
数式はそれでいいでしょうけど、実装はちゃんと時刻合わせしないとうごかないんですがっていうのがにゃ～
FIRのセンタータップの成長が変なになっちゃうにゃ～
どこへ走ってゆくのLMS
ああ、そう言う意味ですか。
削除「ＡＩへの応用」のときは、この辺どうやってんだろ？
先生が「右へ向け」と言ってるのに、同期が取れないと、
生徒が「左へ向け」と解釈したりするのだろうか？
ちょっとこの辺は詳しくないので分かんないな。
ニューロン出力＝Σ（重みづけｘ入力）
削除なわけで、
偏微分＝∂ニューロン出力／∂重みづけ
を機械微分で求めて、
ニューロン出力が教師信号に近づくように、重みづけを微修正してゆくloop
というのが機械学習の根本といえます
だけど、ニューロンが５階層もあったら偏微分が薄くて演算誤差に埋まってしまうんじゃないかと心配ですが、
なんとかうまくやってるんでしょう
読者 MxNのマトリクスがおおきいほどいいとか マトリクスの段数が多いといい みたいだったような気がする
削除ありましたｎ 偏微分 なんとか単位を取れた気がした（留年しなかったので） ある先輩 さすがに8年生超えて一度退学ー聴講生ー復帰という 裏技があったと知ったのでした おそらく文部省の規則か政令みたいな制限の抜け穴だったのかも
そのうち日本社会主義国ですから大学も無償になって、
削除ジジババが遊びのために大学に行くことになります
高校無償化反対 アタマオカシイ
>重みづけを微修正してゆくloop
削除と言うことは、
・１階（偏）微分
・２階（偏）微分
・ｎ階（偏）微分。。。
の、パラメータがズレちゃうから、やはり何か結果がオカシクなっちゃいそうですね。
※何か別の方法で、同期取ってるのかしら？やっぱりわからないな。
>MxNのマトリクス
削除「M階N次元」と考えると、
「どちらか」（あるいは両方）ズレると考えると、
>先生が「右へ向け」と言ってるのに
>生徒が「左へ向け」と解釈する
は、あながち「間違ってないような」気もする・・・
やはり、「LMS」って、「AI用に」用意しようとしてるんじゃないかなー
返信削除https://eetimes.itmedia.co.jp/ee/articles/2502/21/news158_2.html
STが車載マイコンに「全振り」 STM32も車載展開へ
>産業用プラットフォームであるSTM32と車載用プラットフォームであるStellarの融合に期待していると述べる
>組み込みAIに向けたSTM32の新製品として「STM32N6」を発表した。独自設計のNPU「Neural-ART アクセラレーター」を搭載し、AI処理性能を従来比600倍に高めたものだ。
コレ向けの関数？
STM32N6xx
削除８００MHZ RAM４MB ←いいね
だがくそっBGAしかない
NUCLEOが＄５６と意外に安い