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1. Fir滤波器的阶数为64或128 而内插或抽取因子为:1.2或4. HB1和HB2的内插或抽取因子为1或2而HB3的因子为1.2或3 BB_LPF为:三阶巴特沃斯低通滤波器,3dB点频率可编程,频率可编程范围为:Tx: 625Khz~32Mhz, Rx : 200Khz~39.2Mhz 2.  ND_LPF为:第二级低通滤波器的频率可编程范围为2.7~100Mhz TIA_LPF为:第一级低通滤波器的频率可编程范围为1~70Mhz ADC_CLK = DAC_CLK或2*DAC_CLK <…
AD9361框图   1. Fir滤波器的阶数为64或128 而内插或抽取因子为:1.2或4. HB1和HB2的内插或抽取因子为1或2而HB3的因子为1.2或3 BB_LPF为:三阶巴特沃斯低通滤波器,3dB点频率可编程,频率可编程范围为:Tx: 625Khz~32Mhz, Rx : 200Khz~39.2Mhz 2.  ND_LPF为:第二级低通滤波器的频率可编程范围为2.7~100Mhz TIA_LPF为:第一级低通滤波器的频率可编程范围为1~70Mhz ADC_CLK = DAC_CLK或…
APR连接器的思路和bio,nio的整体架构也是类似的,可以看到下面的整体框图: 第一个区别是,对于从Acceptor线程中的socket解析这块,无论是nio还是bio都是在Acceptor线程内直接阻塞执行的,对于APR通道,搞出一个SocketWithOptions的线程,专门执行这个socket解析的工作,然后直接交给Poller线程进行poll: 其次,SSL交互和socket接收等等都是调用tomcat-native的JNI的代码来完成的. 下面通过源码分析,讲讲整个框图中比较核心的…
上一讲讲解过NIO的框图,可以看来,NIO通道是目前Tomcat7以后的默认的通道的推荐配置,在Tomcat6和以前的配置中,BIO是主流的配置: 只需要修改protocol协议部分即可,而后续还有APR协议,NIO2.0的协议,都是修改这个字段. 对于BIO的整体框图,基本和NIO保持类似,整体流程变化不大: 1.Http11Protocol 与NIO一样,这个Http11Protocol是默认的BIO的http1.1协议的处理类,Tomcat除了有NIO,BIO,其实还有两个通道: APR是…
#include "config.h" #include "CONFIG_FPGA_ALL.h" #include "xparameters.h" #include "xil_io.h" #include "sleep.h" #include "ad9361_api.h" #include "ad9361.h" #include "xil_printf.h&…
Vertx.vertx()实例 一.构造方法 1. VertxImpl构造方法 选择 transports protocol , default select 模型 if (options.getPreferNativeTransport()) { Transport nativeTransport = Transport.nativeTransport(); if (nativeTransport != null && nativeTransport.isAvailable()) { t…
:] cmd_data; :] index; begin case(index) 'h000,8'h00};//set spi -- 'h3df,8'h01};//set init -- 'h037,8'h00};//readPartNumbereadPartNumber //ad9361——ID -- 'h295,8'h14};//Power up XO path (Default) // no find --||-- 'h2A6,8'h0E};//Enable Master Bias //主…
1.声卡驱动注册完成后的框图 2.open & hw_params 完.…
基本功能点 功能点框图 功能点说明 1.Authentication:身份认证/登录,验证用户是不是拥有相应的身份: 2.Authorization:授权,即权限验证,验证某个已认证的用户是否拥有某个权限:即判断用户是否能做事情,常见的如:验证某个用户是否拥有某个角色.或者细粒度的验证某个用 户对某个资源是否具有某个权限: 3.SessionManager:会话管理,即用户登录后就是一次会话,在没有退出之前,它的所有信 息都在会话中:会话可以是普通 JavaSE 环境的,也可以是如 Web 环境…
Google TPU 揭密 转自:https://mp.weixin.qq.com/s/Kf_L4u7JRxJ8kF3Pi8M5iw Google TPU(Tensor Processing Unit)问世之后,大家一直在猜测它的架构和性能.Google的论文“In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit”让我们有机会一探究竟. 首先让我们看看摘要: Many architects believe that majo…