通常我们拿到某个ECU的通信矩阵数据库文件,.dbc后缀名的文件. 直接使用CANdb++ Editor打开,可以很直观的读懂信号矩阵的信息,例如下图: 现在要把上图呈现的信号从.dbc文件中解析出来,供实现自动化仿真总线信号使用,比如使用python+支持can收发的硬件即可替代canoe实现信号仿真(性能上不够用,可满足功能测试所需). 一个标准CAN帧中包含的信息有,消息ID.报文发送周期. 报文长度.信号信息等. 开始解析前,先了解一下报文帧.下表体现了摩托罗拉字节位序的报文发送时的字节

作者:桂. 时间:2017-05-03  12:18:46 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html 前言 本文主要记录python下音频常用的操作,以.wav格式文件为例.其实网上有很多现成的音频工具包,如果仅仅调用,工具包是更方便的. 1.批量读取.wav文件名: import os filepath = "./data/" #添加路径 filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文

语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制.speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去. 官方提供了关于这个示例的语音识别教程.不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释. 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构.代码.算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格

%传统波束形成,CBF (Ps:这个程序是别人的,不是我写的,但是具体是在哪里找到的已经忘了) clear all; close all; clc; %---------初始化常量----------% c = 334;      % 声速c fs = 1000;    % 抽样频率fs T = 0.1;       % t = 0:1/fs:T;  % 时间 [0,0.1] L = length(t); % 时间长度,采样总点数:101个 f = 500;       % 感兴趣的频率,信号自

Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16  22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代码实现(Pytorch):https://github.com/tkipf/pygcn  [Introduction]: 本文尝试用 GCN 进行半监督的分类,通过引入一个 graph Laplacian regularization term 到损失函数中: 其中,L0 代表损失函数,即:gra

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

智能耳机 人机交互 智能声学终端 智能耳机 智能音箱 智能听力器 喇叭单体 动圈喇叭 新材料 DLC 石墨烯 陶瓷单位 吸音材料 智能芯片 阵列式麦克风 声纹传感器 演算法 降噪算法 智能听力保护 ANC ANC 降低噪音通常所采用的三种降噪措施,即在声源处降噪.在传播过程中降噪及在人耳处降噪,都是被动的.为了主动地消除噪声,人们发明了“有源消声”这一技术.ANC(Active Noise Control)又称为主动噪声控制,常应用在耳机降噪中, 原理:通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波,

1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网

Paper Information Titlel:<Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks>Authors:Thomas Kipf, M. WellingSource:2016, ICLRPaper:Download Code:Download 致敬  Thomas Kipf 我原以为将  GCN 发扬光大的人应该是一位老先生,毕竟能将一个理论影响全世界的人必应该有很多的知识储备(主观直觉),然后我发现自

DBC的制作对于一些人来时比较陌生,熟悉的人做他感觉浪费时间(像我这样的),于是自己用PYTHON写了一个脚本,还挺好用的,只需要填写表格就好了,省出来大部分的时间. 分享下思路, 来看下DBC的文本结构,不难看出还是有规矩可循的 关键字:“BU_”表示节点.“BO_”表示报文.”SG_”表示消息.“BS_”表示波特率(必须存在).“BA_DEF_”表示属性定义.“BA_DEF_DEF_”表示属性的初始值 其中BU_为关键字,表示通信矩阵用到的网络节点,格式中的ABS EPB BCM AWD I

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与

转载自:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式--Matlab应用(这里考虑二维矩阵,在图像中对应)两个图像模糊(边缘)操作,假设矩阵A.B,A代表源图像,B代表卷积模板,那么B的取值决定最后运算的结果. Matlab中的应用函数--conv2(二维卷积,一维对应conv) 函数给出的公式定义为: 同一维数据卷积一样,它的实质在于将卷积模板图像翻转(旋转180),这里等同于一维信号的翻转,然后将

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(

转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异

在学习MSP430的时候,总是有很多东西记不住,同时又是英文的资料,好多东西也是没怎么看透,英文虽过六级但是看英文资料还是有一种想睡的冲动啊,在学习键盘的时候,我的这块板子有些不同,矩阵键盘和独立键盘公用的,组合式的按键..这是为了节约硬件的成本啊 ... #define keyin    (P1IN & 0x0f)    //低四位保持不变,高4位清零,这个宏定义就是这个意思. 再写主函数的时候有这个语句:    P1DIR = BIT7;               //设置P1.0~P.3

天下文章大家抄,以下所有内容,有来自copy,有来自查询,亦有自己的总结(目的是总结出自己的东西),所以说原创,不合适,说是转载也不恰当,所以我称之为笔记,可惜没有此分类选项,姑且不要脸一点,选择为原创,希望各位看官冷静勿喷,能接受的赞一个,不能接受的速喷赶紧走......(转载请注明出处,没功劳也有苦劳...) 这篇介绍的是Android常用控件之ImageView,常用来显示图片内容. 先上例图,分别为不同高宽下的默认图片显示方式. 可以看到,在放大后图片是以自适应填充方式显示,但有时候我们

tianpeng <再谈矩阵与矩阵乘法> 讲的也好 矩阵乘矩阵 这个结果是怎么算出来的? 第一个矩阵第一行的每个数字(2和1),各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字(1和1),然后将乘积相加( 2 x 1 + 1 x 1),得到结果矩阵左上角的那个值3. 也就是说,结果矩阵第m行与第n列交叉位置的那个值,等于第一个矩阵第m行与第二个矩阵第n列,对应位置的每个值的乘积之和. 怎么会有这么奇怪的规则? 矩阵的本质就是线性方程式,两者是一一对应关系.如果从线性方程式的角度,理解矩阵乘法就毫无难度.

瑞蓝网络数字视频解码矩阵(简称RL-NDVM)是依据第三代开放式网络视频监控系统的实际需求,专为视频上墙显示而研制的一款新型数字解码上墙设备.RL-NDVM解码矩阵是集解码器和HDMI/DVI/VGA切换矩阵功能于一身,可将前端的信号源(如:计算机屏幕显示信息.IP网络摄像机.NVR.DVR.DVS等)通过解码输出到显示设备上,显示设备无需借助拼接控制器只需通过RL-NDVM解码矩阵就可实现任意图像的任意部分在任意显示单元以任意的方式显示,可实现拼接.漫游.跨屏.分割.放大等主流功能,真正做到了

题目链接 昨天上随机信号分析讲马氏链的时候突然想到这题的解法,今天写一下 定义矩阵A,Ans=A^n,令A[i][j]表示,经过1次变换后,第i个位置上的机器人位于第j个位置的情况数,则Ans[i][j]表示最初在第i个位置上的机器人n次变换后位于第j个位置的情况数 最后求一下任意两个机器人不在相同位置的情况数之和(注意乘法原理和加法原理的应用) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; ; ; LL