| Avnet | NXP MCX N系列FRDM-MCXN947板卡申请活动
想要快速玩转NXP全新MCU开发?
安富利基于恩智浦 MCX N系列推出的FRDM-MCXN947开发板申请活动!不管你是初学者还是资深工程师，都能用它轻松搭建项目原型，学习新知识。我们还将提供丰富的使用教程、案例分享助你上手无忧。快来申请吧!
FRDM-MCXN947是一款紧凑且可扩展的开发板，可让您快速基于MCX N94和N54 MCU开展原型设计。它们提供行业标准的接口，可轻松访问MCU的I/O、集成的开放标准串行接口、外部闪存和板载MCU-Link调试器。通过MCUXpresso Developer Experience（MCUXpresso开发人员体验）提供其他工具，如面向附加板的扩展板中心和面向软件示例的应用代码中心。
产品型号和数量
产品型号：FRDM-MCXN947开发板
产品数量：10套
发稿标题：【Avnet | NXP FRDM-MCXN947试用活动】+自拟标题
活动流程：
STEP1：申请板卡（08/27-10/15）
点击“我要申请”填写个人信息及申请理由，如：姓名，手机，邮箱，公司，地址，申请理由&计划，尽可能详细，越详细越有机会获得试用机会！
STEP2：申请者筛选（10/21）
我们将根据试用申请理由筛选申请者获得板卡试用机会并在论坛公布试用者名单。成功入围者需要在e络盟官网获得开发板（即通过者将拥有0元购资格）。
10位通过的用户如下：
| 序号 | 姓名 | 手机 | | 1 | 王* | 159****5341 | | 2 | 银*青 | 132****8926 | | 3 | 姜*辉 | 159****1585 | | 4 | 严*昌 | 137****4332 | | 5 | 盛*忠 | 136****3231 | | 6 | 姚*明 | 139****8020 | | 7 | 张*禹 | 187****5440 | | 8 | 詹*林 | 132****6094 | | 9 | 杭*茂 | 158****5831 | | 10 | 张*意 | 182****2760 |
请以上10位坛友关注个人邮箱，待收到(e-quote），即可在e络盟完成下单！
STEP3：分享时间（10/21-11/30）
试用者拿到板卡后，按照下方建议内容进行分享，尽可能全面，并在板卡试用版块发帖记录。试用历时一个月，分享贴子不低于2篇，需确保是原创内容。
评测方向推荐：
| 推荐方向 | 具体内容 | | 片上外设测试 | UART、GPIO、RTC、ADC、HWTimer、SPI、PWMM、IIC(硬件)、CAN、SDIO、USB-D等 | | 控制类应用设计 | 电机控制，语音控制，灯光控制等 | | 图形界面设计 | 使用GUI guider进行图形界面设计 | | 机器学习 | 使用eIQ加速实现物体识别，图像处理，视频流处理等 | | Demo制作 | 根据appcodehub上的官方Demo进行复刻 |
*以上内容仅为推荐，可自拟方向。
内容包括但不限于：
（1）晒板子不仅仅要展示图片，还需整理资料创建编译环境；
（2）通过FRDM-MCX N947的特性测试或者小应用设计
（3）连载的入门教程；
（4）MCX在图形界面设计以及AI应用的分享；
（5）须完成演示视频等。
STEP4：活动评选
试用结束后，我们会根据试用者在论坛分享的帖子的数量和质量综合评估考量。优秀者奖励安富利礼品大礼包一份！
参与者须知：
1、申请通过者需要在e络盟0元购
点击查看：查看详情>>
2、活动解释权由与非网所有
Demo推荐：
Demo1:AFCI猎弧检测
大数据管理&分析应用： 太阳能逆变器和断路器的 AFCI 检测
Demo2:工业异常检测
大数据管理&分析应用：异常检测
一个简单的异常检测演示
- 使用3轴加速计的数据，采样率为200Hz
- 基于为MCU优化过的SVM实现在设备上训练与推理，用户可随时“重新定义”什么是正常
- 使用RMS, Top1 FFT 频率, Top1 FFT 幅值, 256 点 FFT, 100点滑窗.
只需30秒即可完成一轮数据采集和模型训练
- 为监视的设备评估一个健康值，并据此作出正常或异常的判定
- 基于FreeRTOS: sensor task, algo task, GUI task
- 应用逻辑: 数据采样+特征计算；SVM检测模式和训练模式
Demo3:人员/人脸检测
人员检测demo 效果
- NPU引擎加速，检测时间24ms
- 使用创新的微型YOLOv3风格网 络架构
- LCD屏幕实时显示检测到的人体
多脸检测demo 效果
- NPU引擎加速，检测时间24ms
- 使用创新的微型YOLOv3风格网 络架构
- LCD屏幕实时显示检测到的人脸
人脸跟踪检测功能demo 效果
- NPU引擎加速，检测时间21ms
- 使用创新的微型YOLOv3风格网络架构
- 视觉模型检测人脸，PID算法跟踪人脸，控 制双电机执行
- LCD屏幕实时显示检测到的物体
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发表于 2024-8-26 13:05:01
发表于 2024-8-28 14:30:10
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