文章目录 1 预备知识 2 simulink 仿真 3 simulink 运行结果 4 matlab实现 5 matlab运行结果 6 C语言实现 7 C语言运行结果 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: HPF 一阶RC高通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) LPF 一阶RC低通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) 1 预备知识 低通滤波器(LPF)可以滤除频率高于截止频率的信号,类似的还有高通滤波器,带通滤波器,带阻

一.前言 本篇主要针对牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理及应用>第六章第五节中直方图统计相关类容进行总结,包括代码实现及 基于Modelsim的仿真.书读百遍,其意自现. 2020-03-09 22:16:07 二.基于FPGA的直方图算法统计原理 设计难点: (1)统计工作至少要等到当前图像“流过”之后才能完成.此限制决定了我们不可能对统计工作进行流水统计和输出. (2)必须对前期的统计结果进行缓存. (3)在下一次统计前需要将缓存结果清零. 在直方图统计中,我们一般选择片内双口RAM作

流水线型车间作业调度问题遗传算法Matlab源码流水线型车间作业调度问题可以描述如下:n个任务在流水线上进行m个阶段的加工,每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器,并且同一阶段上各机器的处理性能相同,在每一阶段各任务均要完成一道工序,各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一台机器上加工,已知任务各道工序的处理时间,要求确定所有任务的排序以及每一阶段上机器的分配情况,使得调度指标(一般求Makespan)最小.下面的源码是求解流水线型车间作业调度问题的遗传算法通用MATLAB源码,属于

PID算法简单剖析如下: 1.首先我们来看一下PID系统的基本组成模块: 如图所示,图中相关参数的表示如下: r(t):系统实际上需要的输出值,这是一个标准值,在我们设定了之后让这个系统去逼近的一个值(随时间变化的原因是,我们对系统的需求不同才会改变!) y(t):系统当前的输出值,这个值应该需要趋近于我们设定的值,当我们没有增加PID控制模块之前,它是由被控对象通过r(t)输入直接产生的. e(t):系统由于某些扰动,导致的系统产生的偏差,实际输出的值和想要设定的初始值r(t)的差值. u(t

概念:Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的．该算法名为「Adam」,其并不是首字母缩写,也不是人名.它的名称来源于适应性矩估计(adaptive moment estimation) Adam(A

Question? Adam 算法是什么,它为优化深度学习模型带来了哪些优势? Adam 算法的原理机制是怎么样的,它与相关的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么区别. Adam 算法应该如何调参,它常用的配置参数是怎么样的. Adam 的实现优化的过程和权重更新规则 Adam 的初始化偏差修正的推导 Adam 的扩展形式:AdaMax 1.什么是Adam优化算法? Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是

随机误差是有随机干搅引起的,其特点是在相同条件下测量同一个量时,其大小和符号做无规则变化而无法预测,但多次测量结果符合统计规律.为克服随机干搅引入的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可以采用软件算法实现数字滤波,其算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强,采用汇编语言来编写. 采用数字滤波算法克服随机干搅引入的误差具有以下几个优点: (1)数字滤波无须硬件,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻抗匹配问题,尤其是数字滤波可以对 频率很高或很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的. (

前几天做了6050原始数据的串口输出和上位机波形的查看.这篇博客我们来看一下对原始数据的处理. 任务:利用STC89C52RC对MPU6050原始数据进行滤波与姿态融合. 首先我摘抄了一段别人在昨晚这个实验的写的最后总结.1.尽量不要用MPU6050内置的LPF滤波.虽然相比于原始加速度计输出,该LPF可以平滑输出,但是在FFT频谱上的表现相当差劲.2.广泛使用的窗口平均滑动滤波无论在FFT还是RMSE表现上都有不错的表现,所以一般基础应用(低速运动或四轴初学者)采用窗口平均滤波是比较明智的选择

简介 Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降(SGD)过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的. 「Adam」,其并不是首字母缩写,也不是人名.它的名称来源于适应性矩估计(adaptive moment estimation).在介绍这个

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x). 比如说,权重(W)和偏差(b)就是这样的内部参数,一般用于计算输出值,在训练

上一篇提到了计数排序,它在输入序列元素的取值范围较小时,表现不俗.但是,现实生活中不总是满足这个条件,比如最大整形数据可以达到231-1,这样就存在2个问题: 1)因为m的值很大,不再满足m=O(n),计数排序的时间复杂也就不再是线性的: 2)当m很大时,为计数数组申请的内存空间会很大: 为解决这两个问题,本篇讨论基数排序(Radix sort),基数排列的思想是: 1)将先按照某个基数将输入序列的每个元素划分成若干部分,每个部分对排序结果的影响是有优先级的: 2)先按低优先级排序,再按高优先级

最近,在某社团的要求下,自学了PID算法.学完后,深切地感受到PID算法之强大.PID算法应用广泛,比如加热器.平衡车.无人机等等,是自动控制理论中比较容易理解但十分重要的算法. 下面是博主学习过程中所做的笔记,笔记后面提供了4种编程语言的仿真代码(C, C++, Python, Matlab),使实现方式更加灵活,同时增强对PID的理解.(文章较长,可点击右侧目录选择性阅读) PID算法学习笔记 参考:PID基础入门教程 一.位式控制算法 1.1 位式控制算法原理 位式控制算法,通过比较SV(

梯度降级算法简介 之前如果需要求出最佳的线性回归模型,就需要求出代价函数的最小值.在上一篇文章中,求解的问题比较简单,只有一个简单的参数.梯度降级算法就可以用来求出代价函数最小值. 梯度降级算法的在维基的定义: 梯度下降法是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法. 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索 首先,复习一下之前前面的讲过求解最佳的代价函数的过程 那么如何通过梯度降级算法解决这个问题呢?首先对θ0和θ

梯度下降法 梯度下降法是训练神经网络最常用的优化算法 梯度下降法(Gradient descent)是一个 ==一阶最优化算法== ,通常也称为最速下降法.要使用梯度下降法找到一个函数的 ==局部最小值==,必须想函数上当前点对应的==梯度==(或者是近似梯度)的反方向的规定部长距离点进行==迭代==搜索. 梯度下降法基于以下的观察:如果实值函数$f(x)$在a点处==可微==并且有定义,那么函数$f(x)$在点a沿着==梯度==相反的方向$-\nabla f(a)$下降最快 $$\theta

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖 近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此殊荣. 鬲融 2004 年从河北省保送至清华大学计算机系,是首届清华姚班毕业生,普林斯顿大学计算机科学系博士,曾在微软研究院新英格兰分部做博士后,2015年至今在杜克大学担任助理教授. 斯隆研究奖自1955年设立,每年颁发一次,旨在向物理学.化学和数

卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力. 一.基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例,主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进,从理论上讲,反向传播算法可以用于训练卷积神经网络.卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题. 2.CNN网络结构 卷积神经网络是一种多层前馈网络,每层由多个二维平面组成.每个平面由多个神经元组成. 网络输入为二维视觉模式,作为网络中间层的卷积层(C)和抽样层(S)交替出现.网络输出层为前馈

TestBench的主要目标是: 实例化DUT-Design Under Test 为DUT产生激励波形 产生参考输出,并将DUT的输出与参考输出进行比较 提供测试通过或失败的指示 TestBench产生激励的三种方式: 直接在testbench中产生 从矢量中读入 从单独的激励文件中读入 比较流行的做法是使用matlab产生激励文件,由testbench读入该激励文件并将激励馈送到DUT,DUT产生的相应输出以文件的形式存储,由matlab读取并与理想的响应作比较. 下面以一个简单的同步加法器

PANGU是由英国dundee邓迪大学开发的一款行星.小行星自然环境仿真软件 https://www.star-dundee.com/products/pangu-planet-and-asteroid-natural-scene-generation-utility 该软件真的很强大,可以生成任意需要的环境下的视场图像,对于航天领域的算法仿真非常有帮助 However,遗憾的是,该软件是收费,价格比较昂贵,目前国内好像还没有人使用过(根据搜索结果,不一定可靠) 不知何时国内才能出来大家都可用的

最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似). Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用

声明:本文参考< 大数据:Spark mlib(三) GradientDescent梯度下降算法之Spark实现> 1. 什么是梯度下降? 梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法. 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索. 先来看两个函数: 1.  拟合函数:为参数向量,h(θ)就是通过参数向量计算的值,n为参数的总个数,j代表的是一条记录里的一个参数