在使用STM32的ADC进行检测电压时必须回涉及到电压值的计算,为了更高效率的获取电压,现在有以下三种方法: 你得到的结果是你当前AD引脚上的电压值相对于3.3V和4096转换成的数字.假如你得到的AD结果是ADC_DR这个变量,他们存在以下关系: ADC_DR/当前电压值 = 4096/3300毫伏如果你反过程想得到当前电压值,可以如下计算:unsigned long Voltage;Voltage = ADC_DR; //---假设你得到的AD结果存放到ADC_DR这个变量中;Voltage

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,具体如下图所示,算法流程如下. (1)对于少数类中每一个样本x,以欧氏距离为标准计算它

原文链接:https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)参数:in_channels(int) – 输入信号的通道out_channels(int) – 卷积产生的通道

Sampler (GLSL) Sampler通常是在Fragment shader(片元着色器)内定义的,这是一个uniform类型的变量,即处理不同的片元时这个变量是一致不变的.一个sampler和一个texture对应,类型也是对应的,比如sampler2D 的sampler对应的就是GL_TEXTURE_2D类型的纹理对象.Sampler是个变量,但是它是没有值的,或者說是特殊的一种类型,讨论其数值没有意义,只要明确其同一个texture对应即可.sampler变量在shader内使用的地

为什么要写统计信息 最近看到园子里有人写统计信息,楼主也来凑热闹. 话说经常做数据库的,尤其是做开发的或者优化的,统计信息造成的性能问题应该说是司空见惯. 当然解决办法也并非一成不变,“一招鲜吃遍天”的做法已经行不通了(题外话:整个时代不都是这样子吗) 当然,还是那句话,既然写了就不能太俗套,写点不一样的,本文通过分析一个类似实际案例来解读统计信息的更新的相关问题. 对于实际问题,不但要解决问题,更重要的是要从理论上深入分析,才能更好地驾驭数据库. 统计信息基础 首先说一个老掉牙的话题,统计信息

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

PV.EV.AC.BAC.EAC.ETC等计算公式含义 PV Planned Value:计划值 应该完成多少工作, (按照计划截止目前应该花费的预算) AC Actual Cost:实际成本, 完成工作的实际成本是多少 (截止目前实际的花费) EV Earned Value:挣值 完成了多少预算的工作 (实际完成的工作,按照预算标准应该有的花费)以上三个指标是成本管理最基本的三个概念: BAC Budget cost at completion:完工预算 全部工作的预算是多少?按照原计划,完成

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

1.背景         此实验建立在STM32F429核心板基础上,对于深刻了解STM32Cube使用具有深刻意义.利用DMA进行ADC采样,具有速度快,极大减少CPU消耗的优势,对于数据采集系统具有很大的优势,特别是其单路2.4MSPS采样速度,三路组合可以达到惊人的7.2MSPS采样速度,对于一般应用均可满足. 2.STM32Cube配置      2.1 工程建立在前面均与简述,这里不做赘述,系统时钟180MHz.        2.2 ADC参数配置              Scan

高驰涛 云智慧首席架构师 据云智慧统计,APM从客户端采集的性能数据可能占到业务数据的50%,而企业要做到从Request到Response整个链路中涉及到的所有数据的准确采集,并进行有效串接,进而实现真正的端到端,绝非一件易事. 那么云智慧是如何进行APM数据采样的,又是如何在“端到端”应用性能管理中满足用户对业务数据的高性能分析的呢?在2016年9月全球运维大会的APM专场上,云智慧首席架构师高驰涛先生为你揭晓APM背后的大数据奥秘. 高驰涛(Neeke Gao),云智慧首席架构师,PHP/

一开始见到PID计算公式时总是疑问为什么是那样子?为了理解那几道公式,当时将其未简化前的公式“活生生”地算了一遍,现在想来,这样的演算过程固然有助于理解,但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定看法后再进行演算则会理解的更快! 首先推荐白志刚的<由入门到精通—吃透PID 2.0版>看完一.二章之后,建议你先通过实践练习然后再回来看接下来的所有章节,这样你对这本书的掌握会更加牢固.节省时间. PID就是对输入偏差进行比例积分微分运算,运算的叠加结果去控制执行机构.实践练习中,如何把这一原理转化为程

转载自:http://www.pinzhi.org/thread-7762-1-1.html Minitab中相关系数R-Sq和修正的相关系数R-Sq(adj)的意思,计算公式和区别 在Minitab做回归方程,或类似的运算中,经常会碰到多元相关系数R-Sq和修正的多元相关系数R-Sq(adj),那么,这2个是什么意思?具体的计算公式和区别是什么? 拟合的总效果多元全相关系数(Multiple correlation coefficient) R²(即R=Sq)和修正的多元相关系数(Adjust

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个例子: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC具体方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs采样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),课上讲详述. 下面三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

给初学者的一直有很多人问我阻抗怎么计算的. 人家问多了,我想给大家整理个材料,于己于人都是个方便.如果大家还有什么问题或者文档有什么错误,欢迎讨论与指教!在计算阻抗之前,我想很有必要理解这儿阻抗的意义. 传输线阻抗的由来以及意义传输线阻抗是从电报方程推导出来(具体可以查询微波理论)如下图,其为平行双导线的分布参数等效电路: 从此图可以推导出电报方程 取传输线上的电压电流的正弦形式 得 推出通解  定义出特性阻抗 无耗线下r=0, g=0 得 注意,此特性阻抗和波阻抗的概念上的差异(具体查看平面波

使用体素化网格方法实现下采样,即减少点的数量,减少点云数据,并同时保持点云的形状特征,在提高配准.曲面重建.形状识别等算法速度中非常实用. PCL实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格(可把体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合),然后在每个体素(即,三维立方体)内,用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素就内所有点就用一个重心点最终表示,对于所有体素处理后得到过滤后的点云.这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢,但它对于采样点对应曲面的表示更为准确. 所

系统要创建一个物化试图,用到很多张表,执行的时候报错:   ora-01445:无法从不带保留关键字的表的连接视图中选择ROWID或采样   网上搜了下,有多种原因和解决方法,最终我选择先尝试一下修改系统隐含参数:   SQL> alter system set "_COMPLEX_VIEW_MERGING"=FALSE;   系统已更改.   SQL> alter system set "_SIMPLE_VIEW_MERGING"=FALSE;   系

1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示. 图中xa(t)是输入信号,e(t)是量化引入的噪声,xd[n]是最终得到的数字信号,包含分量xda和xde. 对于M倍过采样,信号与量化噪声的功率谱如下图. 从上图可以看出,M越大,信号与噪声之间的重叠部分就越少. 现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器,信号功率不受影响,而PI/M之外的量化噪声将被滤除.再经过M倍降采样后,信号与量化噪声的功率谱就变成下面的样子(量化噪声只有滤波降采样前的1/M): 计算表明(