S32G2 M7 implementation of PFE Ethernet through SerDes and SJA1110 on RDB2 Recently, some customers have requested that PFE be used together with SerDes and SJA1110 Switch on S32G2 M7. However, the existing PFE driver routines do not have the implementation for this function. Therefore, this article mainly aims to achieve this function, mainly completing the configuration and application of SerDes, as well as joint use with SJA1110 Switch application for the S32G2 M7 on the RDB2 board. This document can serve as a reference for customers and developers who intend to apply PFE + SerDes + SJA1110, especially for applications requiring SGMII connectivity between the processor and an external automotive Ethernet switch. This article is based on the PFE driver demo of MasterProject_RDB2 and has made some corresponding application modifications and explanations to achieve it. It is expected that this document will be useful for developers working on similar applications. S32G

How to do NAN test on 2 IW612 modules with I.MX93-EVK What is NAN? Neighbor Awareness Networking (NAN), also known as Wi-Fi Aware, is a mechanism defined by the Wi-Fi Alliance. NAN is an additional Wi-Fi interface to micro-AP (uAP), Station (STA), and Wi-Fi direct (wfd) that allows for quick discovery without the connection-association flow. The interface named: nan0.In this demo test, NAN is used to Wi-Fi locate and/or range. NXP Wi-Fi Products Supports NAN: Currently we have our IW612, IW611,AW611 and AW693 support NAN feature on Linux OS, and the remote devices should also be Linux OS or Android OS. Currently we do not support for remote device which running iOS. Below is the Release Notes showing which product in our NXP supports NAN feature. https://github.com/nxp-imx/mwifiex/blob/doc_WCT_release/doc/Release_Notes/Linux_RN/topics/wi_fi_radio.md Caution: There is typo in above release note. Actually IW610 doesn't support NAN feature. Demo setup: In this doc, the test is based on 2 IW612 module: Murata 2EL M.2 module on I.MX93-EVK which is running Linux OS, the Linux kernel is L6.12.49. IW612's driver and FW version is: SDIW612---18.99.8.p3--MM6X18542.p8-(FP92), and the nanapp in this release could not outout wls message, official working nanapp will be in next release, available in the end of March/2026. wifi_mod_para.conf SDIW612 = { cfg80211_wext=0xf max_vir_bss=1 cal_data_cfg=none ps_mode=2 auto_ds=2 host_mlme=1 drv_mode=0x17 fw_name=nxp/sduart_nw61x_v1.bin.se } Copy correct version's nanapp and mlanutl and mlanwls to 2 boards, and add execute permission. root@imx93evk:~# chmod +x nanapp root@imx93evk:~# chmod +x mlanutl root@imx93evk:~# chmod +x mlanwls Copy correct FWand driver: mlan.ko + moal.ko(Cross compiled with L6.12.49 linux kernel BSP, not included in this doc). After the I.MX93-EVK board boot up, need to unload the default L6.12.49's Wi-Fi driver, then load the newer L6.18.2 Wi-Fi driver and FW. The whole process is shown as follow: The generated wls_leader.log and wls_follower.log files contain location information. The Wireshark sniffer contains NAN-related packets. Please see attached .pdf file for more detailed steps and logs outputs. How to configure to use Wireshark capture Sniffer logs On Ubuntu PC 24.04.2 LTS? Below is the commands for your reference. sudo iw dev //Check your Wi-Fi card name. Here is:wlp111s0 for me. sudo ifconfig wlp111s0 down sudo systemctl stop NetworkManager sudo killall wpa_supplicant //Here need to stop NetworkManager and wpa_supplicant, otherwise, after we configure wlp111s0 into monitor mode, these 2 service will automatically change it to managed mode. sudo iwconfig wlp111s0 mode monitor //set wlp111s0 into monitor mode sudo iwconfig //check whether set into monitor mode successfully. Here should show Mode:monitor sudo wireshark //Need to use sudo permission to run Wireshark, otherwise, could not use Wireshark to capture sniffer. Then choose wlp111s0 to capture sniffer. Reference link: Neighbor Awareness Networking (NAN) -Application note (confidential) https://github.com/nxp-imx/mwifiex/blob/doc_WCT_release/doc/Release_Notes/Linux_RN/topics/wi_fi_radio.md Best regards, Christine.

Radar - Overview 1 Introduction Radar (Radio Detection and Ranging) is a key sensing technology in modern vehicles, used to perceive the environment by transmitting radio waves and analyzing their reflections from surrounding objects. In automotive systems, radar enables reliable detection under a wide range of weather and lighting conditions. This article introduces the automotive radar node of our demo and explains how it can be integrated into a modern vehicle electronic architecture. 2 Table of Contents •Introduction •Overview •Context •References •Conclusion 3 Overview How radar supports automotive systems Within an automotive system, the radar node plays a central role in advanced driver assistance systems (ADAS) and automated driving functions, such as adaptive cruise control, collision avoidance, and blind-spot detection. It continuously measures object presence and motion in the vehicle’s surroundings, providing robust and real-time perception data. In this implementation, the radar application is developed using NXP’s Model-Based Design Toolbox for Radar, a MATLAB add-on developed by NXP. By using this toolbox, developers can design, simulate, and generate code while leveraging the hardware accelerators available on the target platform to achieve high performance and deterministic execution. The offloading of processing to the accelerators is achieved through the integration of the NXP Radar SDK within the MATLAB environment. Target Audience This series of articles serves a wide range of engineering and technical stakeholders involved in the design, development, and integration of radar systems. This chapter outlines the intended audience: Embedded Software Engineers Radar Engineers System Architects & Vehicle Architecture Engineers Hardware Engineers Model-Based Design and MATLAB Developers Academic and Research Communities 4 Context The radar application is targeted for the NXP S32R45 MCU, a high-performance processor designed specifically for automotive radar signal processing. In the vehicle electronic architecture, the radar node is connected directly to the Central Node, which is responsible for sensor fusion and higher-level decision-making. For each radar frame, the NXP S32R45 MCU detects and processes objects in the field of view and transmits, via CAN, the distance, speed, and direction of each detected object to the Central Node. This structured data exchange enables efficient integration of radar information into the overall vehicle perception and control system.   Figure 1. Example integration of the radar node into a vehicle electronic architecture. 5 References MathWorks Model-Based Design Toolbox for RADAR Community Accelerate the Discrete Fourier Transform with NXP SPT 6 Conclusion In conclusion, the radar node is a fundamental building block of the modern vehicle electronic architecture, providing accurate and reliable perception data that enables advanced safety and automation functions. This introductory chapter has outlined the role of the radar node within the vehicle system and its contribution to environment perception for advanced driving functions. The next chapters will build on this foundation by exploring the radar signal processing chain, the implementation approach, and the main software components that enable the application on the target platform.

How to Enable Super Overdrive (SOD) Mode (2.0 GHz) on i.MX95 Some customer wants to know how to enable the SOD for MIMX9596DVZXQAC, commercial qualification in 19mm. They want to test the SOD mode which is A55 running at 2.0GHz, there is no any documentation in our NXP side explaining how to do that. Here this article give the describe and enable the Super Overdrive mode on the i.MX95. 1\Introduction the i.MX95 Voltage Operating Modes The i.MX power architecture is designed with the expectation that a dedicated PMIC supplies all required power rails, ensuring compliance with stringent power-up and power-down sequencing requirements. Majority of the digital logic is supplied with two supplies: VDD_ARM and VDD_SOC. VDD_ARM is for the CORTEXAMIX. VDD_SOC is for the rest of the modules in SoC. The VDD_SOC has following modes: Overdrive mode Nominal mode Underdrive mode Suspend mode The VDD_ARM has following modes: Super Overdrive mode Overdrive mode Nominal mode Underdrive mode Suspend mode The i.MX95 power management architecture is based on multiple performance setpoints controlled by the System Manager (SM). These setpoints control: Cortex-A55 operating frequency VDD_ARM voltage Power consumption Thermal dissipation The available performance modes are:PRK,LOW,NOM,ODV,SOD Where SOD (Super Overdrive) is available only on qualified 2.0 GHz capable devices such as MIMX9596DVZXQAC. In our datasheet we can see that for the part number only MIMX9596DVZXQAC A core support the 2.0 GHz. Details in the naming rules: For the operating ranges in our datasheet can see the details: Only the Cortex-A55 support the super overdrive mode, and for the typical voltage is 1.0V. In our reference design the VDD_ARM and VDD_SOC from different PMIC. And for the frequency of modules can also see in the datasheet, for the default setting is 1.8GHz, the maximum is 2004MHz. 2\ Enable Super Overdrive (SOD) Mode (2.0 GHz) on MIMX9596DVZXQAC Understanding about SOD mode:  The default NXP BSP SM (System Manager) code will automatically detect if the iMX 95 device it is running on is a 2.0 GHz capable device, and then the code will enable operation at 2.0 GHz with Super Overdrive voltage mode.  Linux on the iMX 95 only needs to request 2.0 GHz from the System Manager to enable it. Default BSP support code: In the download source code path : /imx95BSP/tmp/work/imx95_19x19_lpddr5_evk-poky-linux/imx-system-manager/2025q4/git/devices/MIMX95/sm/dev_sm_perf.c Or in our github source can see the code: imx-sm/devices/MIMX95/sm/dev_sm_perf.c at master · nxp-imx/imx-sm · GitHub The NXP BSP already contains logic to detect whether the device supports 2.0 GHz operation /* Check for 2+GHz device */ if (speedGrade >= 2000000000U) { /* 2+GHz devices support PRK, LOW, NOM, ODV, SOD setpoints */ s_perfNumLevels[PS_VDD_ARM] = DEV_SM_NUM_PERF_LVL_ARM; }  When the System Manager reads: speedGrade >= 2000000000 the BSP automatically: Enables the SOD performance level Enables 2.0 GHz OPP Manages required ARM voltage transitions The above code will enable the SOD without changing anything. Then in Linux you can use performance to run at 2.0GHz. Using the following command: echo performance > /sys/devices/system/cpu/cpufreq/policy0/scaling_governor Then we can check the frequency and voltage of the VDD_ARM.  3\ Enabling SOD on a Non-2.0 GHz EVK (Evaluation Only) For evaluation on the EVK with the 1.8 GHz i.MX95, the process to enable 2.0 GHz and Super Overdrive voltage mode is to modify a single line of SM (System Manager) code so that 2 GHz is enabled even if the iMX 95 does not report 2 GHz operation is possible. Change this file: /MIMX95/sm/dev_sm_perf.c else { /* All other devices support PRK, LOW, NOM, ODV setpoints */ s_perfNumLevels[PS_VDD_ARM] = DEV_SM_NUM_PERF_LVL_ARM - 1U; }// This the the default running code for the 1.8GHz for the i.MX95 FROM: s_perfNumLevels[PS_VDD_ARM] = DEV_SM_NUM_PERF_LVL_ARM - 1U; TO: s_perfNumLevels[PS_VDD_ARM] = DEV_SM_NUM_PERF_LVL_ARM;//Force to work on the SOD mode.  Then rebuild the imx-system-manager and generate a new image. Write the images to the i.MX95 19x19 lpddr5 EVK board. Run the board and boot up. root@imx95-19x19-lpddr5-evk:~# cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_available_frequencies 500000 900000 1404000 1800000 2004000 root@imx95-19x19-lpddr5-evk:~# cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/cpuinfo_max_freq 2004000 BCU tool show that VDD_ARM is 1.0v when "running" at 2.0GHz and VDD_ARM is 0.9v when running at 1.8GHz, so the SOD is working. I did the the above change and tested on NXP imx95 1.8GHz 19x19 lpddr5 EVK board and the SOD worked 4\Summary So For the MIMX9596DVZXQAC the BSP is expected to automatically detect 2.0 GHz capability and enable SOD mode without source code modifications. EVK Modification The forced SM modification described above: DEV_SM_NUM_PERF_LVL_ARM is intended only for evaluation and debug purposes. It bypasses the normal speed-grade detection mechanism and should not be considered a production configuration for non-qualified devices. For the customer's MIMX9596DVZXQAC device: No BSP modification should be required. System Manager automatically checks the speed grade. If the device reports 2.0 GHz capability, SOD is enabled automatically. Linux only needs to request the highest CPU frequency. SOD operation can be verified by: Availability of 2004000 kHz CPU running at 2.0 GHz VDD_ARM increasing from ~0.9 V to ~1.0 V This confirms successful operation in Super Overdrive (SOD) Mode. IMX95EVK

OM27642 & TDAEV8035 - Quick Start Guide The TDAEV8035 evaluation board is inserted into the connector slot located on the top side of the PN7642 EVK, as shown in the figure below.   Dedicated jumper settings are required to ensure proper connection and operation of the TDAEV8035 extension board.   J23 - Position 2-3 J65, J63, J64 - Closed  J59 - Closed (Positions 1-2, 3-4, 5-6) Once the jumpers are configured correctly, users can run the example applications provided in the PN7642 MCUXpresso SDK.   After building the example project, select the right card slot (TDA8035) on the board. By default, the SIM card slot (Slot 1) is used. To use the contact card slot instead, modify the slot selection in the following section of the code.   E_AUX_SLOT1 - SIM slot (default)  E_AUX_SLOT2 - Contact card slot  The selected card slot is indicated by a red LED. D1 - SIM slot  D2 - Contact Card slot Once all required settings have been applied, the example application can be started and a contact card can be inserted into the selected card slot.    The results can be viewed in the console.  

GUI Guiderの失われたプロジェクト設定ファイルを復元するにはどうすればよいですか？ 組み込み型T113ボードには、解像度480×320の液晶画面が使用されました。当初、UI設計はNXP GuiGuiderソフトウェアツールを使用して行われ、自動的にCコードのセットを生成していました。その後、.guiguiderプロジェクトファイルが失われ、GuiGuiderのIDEsソフトウェアで再度開こうとすると、.guiguiderが起動しなかったため読み込みに失敗しましたプロジェクト設定ファイルが見つかりませんでした。今では生成されたCコードを通じてしかインターフェースを変更できず、非常に直感的で非効率的です。皆さんにお伺いしたいのですが、.guiguider を復元する方法はありますか？C言語プロジェクトコードからプロジェクト構成ファイルを取得する？ Re: How to recover lost project config files of GUI Guider? こんにちは@wenzhang さん 残念ながら、.guiguider を復元する確実な方法はありません。C言語プロジェクトコードからのプロジェクトファイル。これらは技術的には互いに独立している。.guiguiderファイルは、GUI Guiderアプリケーションが入力として使用するすべての設定を編集可能なプロジェクトとして表示するために使われます。一方、生成されたCコードはGUI Guiderの出力であり、このグラフィックライブラリを使用してGUIを表示するためのLVGL構成として生成されます。 微調整のみが必要な場合は、必要なウィジェットの変更を大まかに設定した新しいプロジェクトを作成し、生成されたコードを参考にして元のプロジェクトのコードを調整するのが最善の方法でしょう。 必要な変更がより大きな場合は、新しいプロジェクトでGUI GuirでGUI全体をやり直し、ツールにコード全体の生成を再度任せる方が良いでしょう。これにより、最新バージョンのGUI Guider（v2.0.0）を使用して、GUIを最新バージョンのLVGL（v9.4.0）にアップデートすることも可能になります。 BR、 エドウィン。

MIMRT700ボード上の大規模なデータセットでNPU tfliteモデルを評価するにはどうすればいいですか? 私の質問はタイトルの通りです。 私はtfliteモデルを使っていますが、NPUのTfliteモデルに変換しました。tfliteモデルとNPUのTfliteモデルの予測が場合によっては異なることを確認しました(大きな違いはありません)。そこで、大規模なデータセットに対して評価NPU tfliteモデルを実行したいと考えています。 現在はサンプルtflm_cifar10_cm33_core0 に従って推論NPU tfliteモデルをMIMRT700で実行しており、うまく動作しています。しかし、このサンプルでは、静止画像用にimage_data.hを修正しました（カメラは使用していません）。このサンプルを新しいCASE「大規模データセットで評価NPUのtfliteモデルを実行する」用に修正したいです。 私はSDカードを使用して画像を保存し、推論時にimage_data.hとして読み込む予定です。でも、どこから始めればいいのか分かりません MIMRT700にはデバッグ、eUSB、USB-OTGの3つのマイクロUSBポートがあることがわかりました。 何かおすすめやご提案があれば、ぜひ教えてください。各イメージを手動で実行する（ビルド＋フラッシュ）と、非常に時間がかかります。 Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? @EdwinHz 応援してくださりありがとうございます。 SDカードの方法は良いです。ハードウェアは得意ではないので、チームメイトの提案で。 先ほど挙げたこの方法はどうでしょうか? 現在、私はtflm_cifar10_cm33_core0サンプルを使用して推論を実行するために、以下の手順を踏んでいます。 - image_data.h をサンプルにコピーします - ビルドボタンをクリックします デバッグボタンをクリックし、次に続行ボタンをクリックして推論を実行します。 チームメイトと話し合い、コマンドラインでビルドや推論を実行できるかどうかも話し合いました。とても良いです。もしうまくいけば、毎回image_data.hを変更するスクリプトを作成し、推論を構築し実行し、推論結果をPCに戻すことができます。これについてコメントはありますか? NXPがビルド、フラッシュ、サンプルtflm_cifar10_cm33_core0の実行に関するガイドラインがあれば、より簡単にカスタマイズできるということです。ハードウェアは得意ではないのでこの方法が気に入っています(NXPがこの方法をサポートしていれば、Pythonスクリプトを作成して毎回image_data.hを作成し、ビルドし、フラッシュし、実行して結果をPCに戻し、保存できます.csvファイルなど）。この方法(ビルド、フラッシュ、実行、コマンドライン経由でPCに結果を返す)をサポートするベンダーも多く見かけます。NXPもこの方法をサポートしていると思います。 Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? こんにちは、 @nnxxpp さん。 ご指摘のとおり、この例では静的ヘッダー方式を採用しています。しかし、SDカードを介してイメージをマウントするパイプラインを構築する方が、大規模なデータセットにははるかに適しているだろう。 画像をSDカードに事前にロードしておき、SDカードをマウントし、画像リストを開いて、各画像に対して次の操作を行います。 - 入力バッファへの読み込み - NPU推論を実行する - 「results.csv」に結果を書き込むファイル 現時点でこれを例示するサンプルコードはありませんが、使用しているtflm_cifar10_cm33_core0 sdcard_fatfsと、すでに初期化やカードマウントを処理し、SDカード利用に関するすべてのAPIを備えたSDKの例の両方を参照できます。 SDカードのサンプルを実行して理解し、バイナリイメージファイルの読み込みをテストすることをお勧めします。次に、tflm サンプルに SD カードのコンポーネントを追加し、SD カードの初期化と FatFs コードをインポートし、最後に静的ファイル image_data.h を置き換えます。f_read() を使用して SD カードから読み取った画像情報を含むバッファを入力として使用します。 画像をあらかじめテンソル形式で保存しておけば、処理が簡素化され、JPEG/PNGのデコード処理が不要になる。 BR、 エドウィン。 Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? さらに情報を追加したいです。 現在、私はtflm_cifar10_cm33_core0サンプルを使用して推論を実行するために、以下の手順を踏んでいます。 - image_data.h をサンプルにコピーします - ビルドボタンをクリックします デバッグボタンをクリックし、次に続行ボタンをクリックして推論を実行します。 チームメイトと話し合い、コマンドラインでビルドや推論を実行できるかどうかも話し合いました。とても良いです。もしうまくいけば、毎回image_data.hを変更するスクリプトを作成し、推論を構築し実行し、推論結果をPCに戻すことができます。これについてコメントはありますか?本当にありがとうございます。 Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? また、SDカードMIMRT700表示されているのも見ました。画像を読み込んでtflm_cifar10_cm33_core0してSDカードに保存できるなら、とても良いです。 でも正直に言うと、どう始めたらいいかは分かっています。私はハードウェアに詳しくありません。 Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? こんにちは、 @nnxxpp さん。 わかりました。 MCUXpresso SDKプロジェクトはコマンドラインから実行でき、スクリプトでプロセスを自動化できます。私たちのSDKコマンドラインフローはwest buildを使っており、flashはwest flash -r linkserverで行えます。 AN14700では、セクション「7.3」のパート8で説明されているように、CLIを使用してプロジェクトをコンパイルします。変換モデルを動かせ」と言いました。 したがって、このプロセスを自動化するためのスクリプトの一般的な応用は以下の通りです: 1. 新しいimage_data.hをコピーする 2. WestBuildを使用して構築する 3. West Flash を使用したプログラム 4. UARTログの取得 「一般的な推奨方法」ではありませんが、あなたの用途にも十分効果的でしょう。 BR、 エドウィン。 Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? @EdwinHz はい。本当にありがとうございます。 このドキュメントを調べて従ったところ、Westを使うことで実行プログラムをフラッシュできました。ここから、すべてのプロセスを自動化するスクリプトを作成できます。 このコマンドを使用する前に west build -b mimxrt700evk examples/demo_apps/hello_world -- -Dcore_id=cm33_core0   AN14700のドキュメントで、 west build -p always examples/eiq_examples/tflm_label_image --toolchain という記述を見ました。 armgcc --config flash_debug -b mimxrt700evk -Dcore_id=cm33_core0   最初のコマンドにあるフラグについて質問があります。それはどういう意味ですか？また、MIMXRT700EVKでNPU tfliteモデルを動かす際に設定すべきフラグはどれですか?

RD772BJBCANFDEVB、RD-K358BMU、およびRD33774CNC3EVB間の通信フローの理解 こんにちは、NXP チームの皆様、 私たちは以下のNXP BMS評価ボードを評価しています: RD772BJBCANFDEVB (BJB) RD-K358BMU (BMU) RD33774CNC3EVB (CMU) 利用可能なサンプルソフトウェアを検討する中で、BJB、BMU、CMU間の通信全体の流れを理解することはできません。 以下の点についてご説明いただければ幸いです。 3つの委員会間の全体的なコミュニケーションの流れ。 CANメッセージがやり取りされていました。 信号は一方の基板から他方の基板へと流れる。 どのソフトウェアモジュールやファイルがこの通信を実装しているのか。 通信フロー図やアーキテクチャ文書が入手可能かどうか。 ソフトウェアの通信フローを説明するドキュメントやアプリケーションノートがあれば大変ありがたいです。 ありがとう。 RD33774CNC3EVB 、 RD-K358BMU 、 RD772BJBCANFDEVB

S32 SDK Releases We need to create SBOMs for devices that have been developed several years ago. As these devices include some code from the SDK, is there an overview available that lists the different releases of the SDK? S32 SDK for S32K1 Re: S32 SDK Releases Hi @ABuelow  Unfortunately, we do not have a complete list of all S32K1 SDK versions that have been released. Also, since some of these releases are quite old, many of them are no longer available. BR, VaneB

ETPUを使用したS32K396のデモが必要です。 S32K396用のETPUのデモが必要です。できればRTDから直接生成されたものが望ましいです。 Re: 需要一个s32k396的关于etpu的demo こんにちは@おそらく まず、使用しているRTDのバージョンに応じてeptuコンポーネントをインストールする必要があります。 https://nxp.flexnetoperations.com/control/frse/product?child_plneID=609518&cert_num=822148827 上記のダウンロードページには、EB Tresosをベースにしたサンプルプログラムが既に用意されています。 S32 DSに上記のコンポーネントをインストールすると、S32 DSにルーチンも提供されます。 最後に、弊社のS32K39xシリーズが提供するモーターソリューションもぜひご覧ください。下記のダウンロードリンクには、EPTUの使用例を含むモーターのサンプルコードが掲載されていますので、ご参考になさってください。 https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/MCSPTR2AK396

RD772BJBCANFDEVB、RD-K358BMUおよびRD33774CNC3EVBの追加ドキュメントの要請 こんにちは、NXP チームの皆様、 以下のNXP評価ボードを調達しました: RD772BJBCANFDEVB RD-K358BMU RD33774CNC3EVB これらの製品に関する追加のドキュメントへのアクセスを教えていただけますか。以下のようなものです: 回路図 ハードウェアドキュメント データ・シート リファレンス・マニュアル ソフトウェアアーキテクチャのドキュメント サンプル・プロジェクト 保護されたアプリケーションノート 追加のお客様ドキュメントは よろしくお願いします。 RD772BJBCANFDEVB 、 RD-K358BMU 、 RD33774CNC3EVB Re: Request for Additional Documentation for RD772BJBCANFDEVB, RD-K358BMU and RD33774CNC3EVB こんにちは @Sanket_dudhmand e your another case: https://community.nxp.com/t5/S32K/Understanding-Communication-Flow-between-RD772BJBCANFDEVB-RD/td-p/2391116   実際、あなたの質問はHVBMSに関連しています。関連するダウンロードリンクを以下に掲載しました。ハードウェアやアプリケーションノートを含むすべての教材は、対応するページからダウンロードできます。   MC33772Cを搭載したHVBMSバッテリ・ジャンクション・ボックス (BJB)（CAN FDを使用） https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/RD772BJBCANFDEVB?#design-resources 高電圧バッテリー・マネジメント・システム (HVBMS) リファレンス・デザイン・ボード用のS32K358バッテリー・マネジメント・ユニット(BMU) https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/RD-K358BMU?#design-resources MC33774を搭載したCAN (FD) 対応のHVBMS集中型セル・モニタリング・ユニット (CMU) https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/RD33774CNC3EVB?#design-resources 自動車ソフトウェアパッケージマネージャー: https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/app-autopackagemgr/software-package-manager:AUTO-SW-PACKAGE-MANAGER

关于 RD772BJBCANFDEVB、RD-K358BMU 和 RD33774CNC3EVB 的补充文档请求 您好，NXP团队： 我们已采购以下NXP评估板： RD772BJBCANFDEVB RD-K358BMU RD33774CNC3EVB 请问能否提供这些产品的任何其他可用文档，包括： 原理图 硬件文档 数据手册 参考手册 软件架构文档 示例项目 受保护的应用笔记 任何其他客户文件 谢谢！ RD772BJBCANFDEVB 、 RD-K358BMU 、 RD33774CNC3EVB Re: Request for Additional Documentation for RD772BJBCANFDEVB, RD-K358BMU and RD33774CNC3EVB 您好@ sanket_dudhmand e 你的另一个案例： https://community.nxp.com/t5/S32K/Understanding-Communication-Flow-between-RD772BJBCANFDEVB-RD/td-p/2391116   事实上，你的问题与HVBMS有关。相关下载链接已放在下方。您可以从相应的页面下载所有资料，包括硬件和应用笔记。   使用CANFD和MC33772C的HVBMS电池接线盒（BJB） https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/RD772BJBCANFDEVB?#design-resources S32K358电池管理单元（BMU），用于高压电池管理系统（HVBMS）参考设计板 https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/RD-K358BMU?#design-resources 能够通过MC33774进行CAN(FD)通信的HVBMS集中式电芯监测单元(CMU) https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/RD33774CNC3EVB?#design-resources 汽车软件包管理器： https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/app-autopackagemgr/software-package-manager:AUTO-SW-PACKAGE-MANAGER

使用 MC34GD3000 栅极驱动器驱动 24V 无刷直流电机 你好， 我目前使用的是 S32K144 BLDC/PMSM 开发套件，其中包括 MC34GD3000 栅极驱动器 IC。 从应用电路和文档来看，该参考设计似乎是为 12V 无刷直流电机设计的。然而，开发套件中包含的 BLDC 电机实际上是 24V 电机，这让我产生了一些疑问。 我希望您能就以下问题提供建议： 我的理解是，MC34GD3000 门驱动器本身由 12V 门驱动器电源供电，而反向器直流总线可以由 24V 供电，以驱动 24V 无刷直流电机。这是使用 MC34GD3000 的正确方法吗？还是我遗漏了什么？ 将 MC34GD3000 与 24V 无刷直流电机一起使用时，是否存在与电压相关的限制或注意事项？例如，是否有任何推荐的操作条件、启动注意事项或其他设计要点需要注意？ 如果有人有使用这款开发套件或 MC34GD3000 搭配 24V 电机的经验，我将非常感谢您的建议。 提前谢谢！ Re: Using the MC34GD3000 Gate Driver with a 24 V BLDC Motor 你好@ MCmuhyeon0523 您可以参考一下这个解决方案。 MCSXTE2BK142是一款专为三相永磁电机(BLDC/PMSM)设计的开发板，在24V系统下输出功率可达800W，在12V系统下输出功率可达400W。 https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/MCSXTE2BK142

24V BLDCモーターを搭載したMC34GD3000ゲートドライバーの使用 こんにちは、 現在、S32K144 BLDC/PMSM開発キットを使っており、MC34GD3000ゲートドライバーICが含まれています。 応用回路とドキュメントから、リファレンス・デザインは12 V BLDCモーターを想定しているようです。しかし、開発キットに付属しているBLDCモーターは実は24Vモーターで、いくつか疑問が湧きました。 以下の点について、ご意見をいただければ幸いです。 私の理解では、MC34GD3000ゲートドライバー自体は12Vのゲートドライブ電源から動作し、インバータDCバスは24Vで供給され、24VのBLDCモーターを駆動します。これはMC34GD3000の正しい使い方でしょうか、それとも何か見落としている点があるでしょうか？ 24V BLDCモーターでMC34GD3000を使う場合、電圧に関する制限や注意点はありますか?例えば、推奨される動作条件やブートストラップの考慮点、その他注意すべき設計ポイントはありますか? もしこの開発キットや24Vモーター付きのMC34GD3000を使った経験がある方がいれば、ぜひアドバイスをいただけるとありがたいです。 お手数ですが、よろしくお願いいたします。 Re: Using the MC34GD3000 Gate Driver with a 24 V BLDC Motor こんにちは、@ MCmuhyeon0523 この解決策をご覧ください。 このMCSXTE2BK142は、24Vシステムで最大800W、12Vシステムで最大400W出力を持つ3相永久磁石(BLDC/PMSM)モーター向けに設計された開発ボードです。 https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/MCSXTE2BK142

Using the MC34GD3000 Gate Driver with a 24 V BLDC Motor Hello, I am currently using the S32K144 BLDC/PMSM Development Kit, which includes the MC34GD3000 gate driver IC. From the application circuit and documentation, it appears that the reference design is intended for a 12 V BLDC motor. However, the BLDC motor included with the development kit is actually a 24 V motor, which raised a few questions for me. I would appreciate your advice on the following: My understanding is that the MC34GD3000 gate driver itself operates from a 12 V gate-drive supply, while the inverter DC bus can be supplied with 24 V for driving a 24 V BLDC motor. Is this the correct way to use the MC34GD3000, or am I missing something? Are there any voltage-related limitations or precautions when using the MC34GD3000 with a 24 V BLDC motor? For example, are there any recommended operating conditions, bootstrap considerations, or other design points that I should pay attention to? If anyone has experience using this development kit or the MC34GD3000 with a 24 V motor, I would greatly appreciate your advice. Thank you in advance! Re: Using the MC34GD3000 Gate Driver with a 24 V BLDC Motor Hi@MCmuhyeon0523  you can take a look this solution, The MCSXTE2BK142 is a development board engineered for 3-phase Permanent Magnet (BLDC/PMSM) motor up to 800 W output at 24 V system or up to 400 W at 12 V system. https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/MCSXTE2BK142

Request for Additional Documentation for RD772BJBCANFDEVB, RD-K358BMU and RD33774CNC3EVB Hi NXP Team, We have procured the following NXP evaluation boards: RD772BJBCANFDEVB RD-K358BMU RD33774CNC3EVB Could you please provide access to any additional documentation available for these products, including: Schematics Hardware documentation Datasheets Reference manuals Software architecture documentation Example projects Protected application notes Any additional customer documentation Thank you. RD772BJBCANFDEVB , RD-K358BMU , RD33774CNC3EVB  Re: Request for Additional Documentation for RD772BJBCANFDEVB, RD-K358BMU and RD33774CNC3EVB Hi@sanket_dudhmand e your another case: https://community.nxp.com/t5/S32K/Understanding-Communication-Flow-between-RD772BJBCANFDEVB-RD/td-p/2391116   In fact, your question is related to HVBMS. I have placed the relevant download links below. You can download all the materials, including hardware and application notes, from the corresponding pages.   HVBMS Battery Junction Box Using CAN FD with MC33772C (BJB) https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/RD772BJBCANFDEVB?#design-resources S32K358 Battery Management Unit (BMU) for High Voltage Battery Management System (HVBMS) Reference Design Board https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/RD-K358BMU?#design-resources HVBMS Centralized Cell Monitoring Unit Using CAN (FD) with MC33774 (CMU) https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/RD33774CNC3EVB?#design-resources Automotive Software Package Manager： https://www.nxp.com/design/design-center/development-boards-and-designs/app-autopackagemgr/software-package-manager:AUTO-SW-PACKAGE-MANAGER

v4l2h265enc 是否保留输入帧顺序？ 我们在 i.MX95 上使用 v4l2h265enc 进行实时元数据插入。 由于元数据是在编码器之后按访问单元注入的，因此我们需要知道输出访问单元的发出顺序是否与传入的原始帧的发出顺序不同。 i.MX95 HEVC编码器是否生成B帧？ 如果可以，V4L2 是否有控制选项可以禁用它们？ 能否保证输出访问单元保持与输入顺序一致？ 是否有推荐的低延迟配置？ 我们目前的流程如下： ... ! v4l2h265enc ! h265parse ! custom_sei_injector ! rtph265pay 先感谢您， 真挚地， LM Re: Does v4l2h265enc preserve input frame order? 你好， 1.根据参考手册，i.MX95 H.265/HEVC 编码仅生成 I/P 图像，不生成 B 帧。 2. 无需禁用它们。 3. 由于编码器只生成输入/输出图像，而不编码 B 帧，因此无需考虑重排序问题。 4. 低延迟调优应该侧重于实际的 V4L2 控制、DMA 缓冲区 I/O 和下游缓冲，而不是禁用 B 帧，您可以参考这篇文章： https://community.nxp.com/t5/i-MX-Graphics/i-MX95-VPU-H265-latency-and-performance-v4l2h265enc-v4l2h265dec/mp/2302467 顺祝商祺！ 

How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? My question is as my tittle. I have tflite model, I converted to NPU tflite model. I checked that predictions from tflite model and NPU tflite model are different in some cases (not much). So I want to run evaluation NPU tflite model on the large dataset. Currently, I follow the sample tflm_cifar10_cm33_core0 to run inference NPU tflite model on  MIMRT700 and it works. But in this sample, we fixed image_data.h for static image (I do not use camera). I want to modify this sample for my new case "run evaluation NPU tflite model on the large dataset." I intend to use SD cards to save image and load it when inference as image_data.h. But I do not know where I can start I saw that MIMRT700 has 3 micro USB port: debug, eUSB and USB-OTG If you have any recommedation and suggestions, please share with me. If I manually run each image (build + flash), it will take much time. Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? @EdwinHz  Thank you for supporting me. The method with SD card is good. I am not good at hardware, so as my teamate's suggestion. How about this method that I mentioned above? Currently I follow step by steps to run inference with the sample tflm_cifar10_cm33_core0: - Copy image_data.h to sample - Click Build button - Click debug button, and click continue button to run inference. I discussed with my teammates and if I can run above via command line (build, and run inference) by using commands, so it is very good. Because if it works, I can create script to change image_data.h each time, build and run inference and get inference results back to PC. Do you have any comment on that? I mean that if NXP have guideline to build, flash and run sample tflm_cifar10_cm33_core0, I can customize easier. I am not good at hardware, so that I like this method (If NXP support this methods, I can create Python script to creata image_data.h each time, build, flash, run and get result back to PC, save to .csv file, e.t.c). I see other many vendors which support this method (build, flash and run, get result back to PC via command line). I think that NXP also supports this method. Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? Hi @nnxxpp, The example uses the static-header approach, as you mentioned. However, establishing a pipeline that leverages mounting images via an SD card would be much more suitable for large datasets: Have the images pre-loaded on the SD card, then mount the SD card, open the image list, and for each image: - Read into an input buffer - Run NPU inference - Write result on a "results.csv" file We currently do not have a sample code that exemplifies this, but you can refer to both the tflm_cifar10_cm33_core0 that you are using, as well as sdcard_fatfs example from the SDK, which already handles the initialization and card mounting, and has all the available APIs for SD card usage. I suggest you run and understand the sdcard example, and test reading a binary image file. Then, add the sd card components to the tflm example and import the SD card initialization and FatFs code, and finally replace the static image_data.h input with a buffer containing image info read using f_read() from the SD card. Having the images already stored in the tensor format would ease the process and prevent the use of JPEG/PNG decoding. BR, Edwin. Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? I want to add more information. Currently I follow step by steps to run inference with the sample tflm_cifar10_cm33_core0: - Copy image_data.h to sample - Click Build button - Click debug button, and click continue button to run inference. I discussed with my teammates and if I can run above via command line (build, and run inference) by using commands, so it is very good. Because if it works, I can create script to change image_data.h each time, build and run inference and get inference results back to PC. Do you have any comment on that? Thank you so much. Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? I also saw that MIMRT700 has SD card, if I can easily locate images on SDcard on load image to tflm_cifar10_cm33_core0 and save inference results on SD card, so it is very good. But to be honest, I do know how to start. I am not good at hardware. Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? Hi @nnxxpp, I understand. You can run MCUXpresso SDK projects from command line and automate the process using a script. Our SDK command-line flow uses west build, and flashing can be done with west flash -r linkserver. AN14700 specifically uses CLI to compile the project as described on part 8 of section "7.3 Run the converted model". So, a general application of a script to automate this process could: 1. copy new image_data.h 2.  build using west build 3. program using west flash 4. capture UART log Although not the "conventionally recommended method", this would definitely work as well for your application. BR, Edwin. Re: How to evaluate NPU tflite model on large dataset on MIMRT700 board? @EdwinHz  Yes. Thank you so much.  I also investigated and followed this document, and I could flash an run program by using west. From here, I can build script to automate all processes. Before I used this command  west build -b mimxrt700evk examples/demo_apps/hello_world -- -Dcore_id=cm33_core0   I saw in the doc of AN14700, there is west build -p always examples/eiq_examples/tflm_label_image --toolchain armgcc --config flash_debug -b mimxrt700evk -Dcore_id=cm33_core0   I have a question about flag --  in the first command. What does it mean? and which flags I should to config when running NPU tflite model on mimxrt700evk?

Understanding Communication Flow between RD772BJBCANFDEVB, RD-K358BMU and RD33774CNC3EVB Hi NXP Team, We are evaluating the following NXP BMS evaluation boards: RD772BJBCANFDEVB (BJB) RD-K358BMU (BMU) RD33774CNC3EVB (CMU) While reviewing the available example software, we are unable to understand the complete communication flow between the BJB, BMU and CMU. We would appreciate clarification on the following: Overall communication sequence between the three boards. CAN messages exchanged between them. Signal flow from one board to another. Which software modules/files implement this communication. Whether any communication flow diagrams or architecture documents are available. Any documentation or application notes explaining the software communication flow would be greatly appreciated. Thank you. RD33774CNC3EVB , RD-K358BMU , RD772BJBCANFDEVB 

How to recover lost project config files of GUI Guider? An LCD screen with a resolution of 480*320 was used on the embedded T113 board. Initially, the UI design was carried out using the NXP GuiGuider software tool, which automatically generated a set of C codes. Later, the .guiguider project file was lost, and when I tried to open it again using the GuiGuider IDE software, it failed to load because the .guiguider project configuration file could not be found. Now, I can only modify the interface through the generated C codes, which is very non-intuitive and inefficient. I would like to ask everyone, is there any way to recover the .guiguider project configuration file from the C project code? Re: How to recover lost project config files of GUI Guider? Hi @wenzhang, Unfortunately, there is no real way of recovering the .guiguider project file from the C project code. These are technically independent from one another. the .guiguider file is used to have all the configuration that the GUI Guider application uses as input to be displayed as an editable project. On the other hand, the generated C code is GUI Guider's output, which is generated as LVGL configurations to display a GUI using this graphics library. If only some fine tuning is required, your best bet would likely be to create a new project roughly setting up the widget changes you need and then using this generated code as a reference to adjust the code on your original project. If the changes you need are more substantial, its likely a better idea to re-do the whole GUI on a new project in GUI Guider and let the tool handle the generation of the whole code once again. This would also enable you to update your GUI to the latest version of LVGL (v9.4.0) using the latest version of GUI Guider (v2.0.0). BR, Edwin.