现在开始学习CORDIC算法 学习的博文: (1)http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/8458769  三角函数计算,Cordic 算法入门 (1)很好的解释了cordic算法的思想.坐标旋转公式.推导http://www.cnblogs.com/ywxgod/archive/2010/08/06/1793609.html 顺时针旋转: x' = xcos(θ) + ysin(θ), y' = -xsin(θ) + ycos(θ); 逆时…

关于cordic的算法原理核心思想就是规定好旋转角度,然后通过不停迭代逐步逼近的思想来实现数学求解,网上关于这部分的资料非常多,主要可以参考: 1)https://blog.csdn.net/qq_39210023/article/details/77456031 2)https://blog.csdn.net/rookiew/article/details/74967394 Xinlinx自带的官方说明文档也非常值得参考,文章末尾会补充相关参考资料. 1.cordic的优化算法: 1) 2)第…

本文是用于记录在了解和学习CORDIC算法期间的收获,以供日后自己及他人参考:并且附上了使用Verilog实现CORDIC算法求解角度的正弦和余弦的代码.简单的testbench测试代码.以及在Modelsim下的仿真结果. 本文主要参考了: [1]https://www.cnblogs.com/aikimi7/p/3929592.html (cordic算法的verilog实现及modelsim仿真) [2]https://www.cnblogs.com/qiweiwang/archive/2…

最新IP地址数据库  来自 qqzeng.com 利用二分逼近法(bisection method) ,每秒300多万, 比较高效! 原来的顺序查找算法 效率比较低 readonly string ipBinaryFilePath = "qqzengipdb.dat"; readonly byte[] dataBuffer, indexBuffer; ]; readonly int dataLength; public IpLocation() { try { FileInfo fil…

最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计. 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域. 最大期望算法经过两个步骤交替进行计…

转自:http://bbs.dzsc.com/space/viewspacepost.aspx?postid=86760 摘要:逐次逼近寄存器型(SAR)模数转换器(ADC)占据着大部分的中等至高分辨率ADC市场.SAR ADC的采样速率最高可达5Msps,分辨率为8位至18位.SAR架构允许高性能.低功耗ADC采用小尺寸封装,适合对尺寸要求严格的系统. 本文说明了SAR ADC的工作原理,采用二进制搜索算法,对输入信号进行转换.本文还给出了SAR ADC的核心架构,即电容式DAC和高速比较器.…

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域. 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚.比如说食堂的大师傅炒了一份菜,要等分成两份给两个人吃,显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量,最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中,…

是采样速率低于5Msps (每秒百万次采样)的中等至高分辨率应用的常见结构. SAR ADC的分辨率一般为8位至16位,具有低功耗.小尺寸等特点. 这些特点使该类型ADC具有很宽的应用范围,例如便携/电池供电仪表.笔输入量化器.工业控制和数据/信号采集等. 顾名思义,SAR ADC实质上是实现一种二进制搜索算法. 所以,当内部电路运行在数兆赫兹(MHz)时,由于逐次逼近算法的缘故,ADC采样速率仅是该数值的几分之一. SAR ADC的架构 尽管实现SAR ADC的方式千差万别,但其基本结构非常简…

今天介绍数值计算和优化方法中非常有效的一种数值解法,共轭梯度法.我们知道,在解大型线性方程组的时候,很少会有一步到位的精确解析解,一般都需要通过迭代来进行逼近,而 PCG 就是这样一种迭代逼近算法. 我们先从一种特殊的线性方程组的定义开始,比如我们需要解如下的线性方程组: Ax=b" role="presentation">Ax=bAx=b 这里的 A(n×n)" role="presentation" style="positi…

最大期望算法:EM算法. 在统计计算中,最大期望算法(EM)是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量. 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算: 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计,计算其最大似然估计值: 第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值. M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中,这个过程不断交替进行. 总体来说,EM算法流程如下: 1.初始化分布参数 2.重复直到收敛: E步:估未知参数的…