FPGA的應用領域包羅萬象，我們今天來看看在音樂科技領域及醫療照護的智能巧思。

重慶大學通信工程學院何偉老師是電子系統設計及嵌入式系統的專家，也是亞洲創新大賽的元老和常勝軍，最近，由何偉老師指導的學生何林林、唐雪、連嘉銳，設計了一款基于FPGA的「智能自動調音器」，創意地將 FPGA 運用于樂器調弦中，在Innovate FPGA創新大賽中獲得一等獎。這款調音器利用 FPGA 實時性數據傳輸處理、以及 DE10-Nano 多樣接口的優勢，不但讓當今的演奏者能在極短時間對樂器精確的調弦，同時也開啟了新一世代 FPGA 在音樂科技應用的新一扇窗口！

首先麥克風將采集到的琴弦音信息傳遞給WM8731 音頻芯片對琴弦音進行采樣，采樣后的數據傳遞給DE10-Nano-SoC 核心處理板，完成當前琴弦音信號的端點檢測和基音頻率檢測。然后核心處理板把頻率比較信息用于規劃電機的轉動，電機控制模塊根據接收到的信息對步進電機進行速度、位置的控制，完成自動調弦。

FPGA的低功耗優勢，結合縮小的物理尺寸與架構上的優化，可提高醫療設備可靠性的經驗，進一步縮小醫療產品的體積，非常適合發展可穿戴式醫療檢測、監控的相關應用，造福全球無數的人們。

Lasarrus醫療研究中心的科學家們針對中風患者開發出了一套非侵入式的智能感應手套，讓患者能夠從事機器人輔助復健治療，提高復健中重復鍛煉運動的效率，從而使患者的大腦能夠進行自我重組，并重新建立手部控制意志運動的神經通路。

此項目的硬件設計包含了一個利用柔性材料做的3D打印特制手套，里面載有DE10-Nano, 慣性測量單元(IMU)傳感器，壓力傳感器，可以獲取手掌的移動狀況以及掌心的壓力數據。另外還配上一個帶有傳感器的棉質手套，可以測量和獲取手指的彎曲和力量運動。

戴上這套系統，患者的手部各種動作產生的數據將會透過DE10-Nano處理后傳送入PC主機，實時的顯示在主機上運行的GUI并與患者互動。系統可以執行許多的手部復健練習如球體握力、滾球練習、杯體搖動等動作，并透過傳感器的數據判斷動作是否完成，如此一來，患者可方便又實時的與GUI互動，觀看每個練習的動作是否有效完成，達到最有效的復健目的。