《安富莱嵌入式周报》第321期：开源12导联便携心电仪，PCB AI设计，150M示波器差分探头，谷歌全栈环境IDX，微软在Excel推出Python

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视频版：

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《安富莱嵌入式周报》第321期：开源12导联便携心电仪，PCB AI设计，150M示波器差分探头，谷歌全栈环境IDX，微软在Excel推出Python

1、开源12导联便携心电仪

PSoC – Design and Implementation of a 12 Lead Portable ECG | Voltage|Divide

这个开源有完整的上位机，下位机和原理图，并且有一个详细的设计论文。

12导联心电图是心电图检查中常规的12个导联，分别包括三个肢体导联，即Ⅰ导、Ⅱ导、Ⅲ导联，以及三个加压肢体导联，即AVR导联、AVL导联、AVF导联。还有六个胸前导联，分别为V1、V2、V3、V4、V5、V6导联

框图：

效果：

上位机：

2、开源150M示波器差分探头

之前给大家分享过一款100M差分探头，这次再给大家分享个150M的。差分探头价格都比较贵，便宜点的也得1-2K

PD150 | Hackaday.io

规格：

效果，个头比较小：

性能测试：

3、微软在Excel中推出Python预览版

Announcing Python in Excel

使用 Excel 中的 Python，用户可以直接在单元格中键入 Python，Python 计算在Microsoft云中运行，结果将返回到工作表，包括绘图和可视化效果。

4、芯片厂家

（1）Silicon Labs将推出第3代无线芯片，22nm工艺，内置NPU，AI性能提升100倍，一套代码实现30多种无线无线协议互联。

Series 3 Wireless Platform for Next Gen IoT - Silicon Labs

a、安全技术Secure Vault率先获得PSA 3级认证的安全套件。
b、第三代平台将带来100倍以上的处理能力提升。
c、可用于跨主要无线协议的30多种产品，这些无线协议包括但不限于低功耗蓝牙、Wi-Fi、Wi-SUN、15.4、多协议和专有协议。

（2）安世半导体推出5V负载开关NPS4053，具有110 mA至2.5 A的精密可调电流限值

Nexperia扩展产品组合, 率先推出集成式5 V负载开关 | Nexperia

NPS4053的工作输入电压为2.5 V-5.5 V，包含一个55 mΩ的自保护MOSFET，可有效管理流向负载的功率。该器件包含可编程限流电路，可在110 mA至2.5 A范围内以+6%的精度精准控制负载电流

（3） TI推出新款高精准度的霍尔效应传感器和集成式分流器，进一步简化电流检测

具有 ±1100V 增强型隔离工作电压的精密霍尔效应电流传感器

（4）Kneron发布KL730 AI芯片

Kneron Unveils the KL730 AI Chip, Propelling Low-Energy GPT Solutions at Scale | Kneron - 人工智能无处不在

（5）思瑞浦将推出TPS32数模混合信号工规系列单片机

产品差异化, 发挥模拟优势, 在细分市场提供与模拟产品强耦合应用方案

5、软件

（1）SiliconLabs的Simplicity Studio 6也开始支持VS Code

继Nordic，ST，NXP，瑞萨后，Simplicity Studio 6也是支持VS Code。VSCode终将成为各大IC厂家嵌入式编程的最终归宿。

Simplicity Studio - Silicon Labs

（2）Embedded Studio升级至V7.32

SEGGER - The Embedded Experts - Downloads - Embedded Studio

（3）CMSIS-DSP软件包升级至V1.15.0

GitHub - ARM-software/CMSIS-DSP: CMSIS-DSP embedded compute library for Cortex-M and Cortex-A

ARM.CMSIS-DSP.1.15.0.pack (7.74 MB)

6、谷歌相关

（1）谷歌安卓团队推出的免费Rust课程

Welcome to Comprehensive Rust 🦀 - Comprehensive Rust 🦀

这个是一个零基础上手教程，课程涵盖 Rust 的大部分知识，从基本语法到高级玩法和错误处理。

让大家全面了解 Rust 语法和语言。使大家能够在 Rust 中修改现有程序和编写新程序。在此基础上，让大家深入研究一个或多个专业主题，比如Rust for Android，Rust for 单片机和MPU以及经典并发（使用线程和互斥锁）和异步/等待并发

（2）谷歌的MediaPipe为树莓派和iOS提供支持
https://developers.googleblog.com/2023/05/introducing-mediapipe-solutions-for-on-device-machine-learning.html
https://developers.googleblog.com/2023/08/mediapipe-for-raspberry-pi-and-ios.html

今年5月份的Google I/O 2023推出了 MediaPipe 解决方案，这是一个新的设备端机器学习工具集合，可简化开发人员流程。它由MediaPipe Studio，MediaPipe Tasks和MediaPipe Model Maker组成。这些工具为移动、Web、桌面和 IoT 开发人员的常见设备上机器学习任务（如音频分类、分段和文本嵌入）提供从无代码到低代码的解决方案。

面部表情：