当新入手一款Zynq开发板后，一般新手在串口输出一个hello world，实现功能就可以了。而对于一些对于Zynq有一定了解的老手而言，往往则会去尝试了解板上硬件的特性和时序，探究hello world输出背后整个系统是如何运作的。事实上，对于一款新的Zynq板卡来说，在启动序列中QSPI传输的速度不是一个明显的规范，本文教程就将教你如何使用Digital Discovery口袋式高速逻辑分析仪来快速分析启动序列并确定时序。

相信吉他踏板爱好者肯定会十分喜欢这个项目作品。这一作品来自以色列特拉维夫大学的两名大四学生，基于Digilent ZedBoard实现。作品通过Zedboard板载的Zynq-7020 SoC接收来自电吉他的音频，通过四个音效处理器进行音频处理，然后将处理好的音频传送到吉他放大器。项目最终实现的是一个多重音效处理器，类似于乐手在过去50年间所喜爱的堆叠综合效果器，从而让每首歌曲以最适合的特殊音效来演奏。

板载Zynq SoC基于ZedBoard的开关和LED实现多效果处理器的用户界面，并使用Zynq SoC的可编程逻辑实现四种实时音频效果：
● 失真和过载
● 八度+颤音
● 颤音
● 延迟

作品源码开源分享，demo可点击首图浏览视频。

近日，在法国图卢兹的一场智能车比赛中，作者和一位朋友编程设计了一个由 Raspberry Pi、Arduino Uno 和一个树莓派摄像头组成的自动驾驶机器人小车。通过使用 Python、C++ 和神经网络进行图像处理，并以 60 FPS 的速度实时运行。

在这篇文章中，我们将对这个项目做完整的介绍，并给出复现设计该智能小车的关键要点。

注意：此项目不需要机器学习方面的知识，但可以帮助理解图像处理方法的细节。