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(

一.特性参数 1.12位高速AD 2.高达40MSPS的高速AD芯片 3.噪声小 二.芯片管脚图 三.管脚功能说明 管脚名称 功能 CLK 参考时钟输入端 BIT12-1 数据输出端(1是低位,12是高位) OTR "1"超出参考电压范围,"0"表示不超出范围 AVDD 模拟电源输入端  +5V AVSS 模拟地 SENSE 参考源选择."1"选择内部的1.225V参考源,否则使用外接参考源 VREF 参考源输入端 REFCOM 参考源地 CAP

公司最近在开发微信小程序的红包功能,语音红包需要用到文字转拼音的功能. 之前介绍过怎么将中文的汉字转为拼音的,具体看下面这篇文章. 微信语音红包小程序开发如何提高精准度 红包小程序语音识别精准度 微信小程序红包开发语音红包 - 秋峰不是风 - 博客园http://www.cnblogs.com/xinweiyun/p/8213790.html 这个文章介绍的方法,在部分繁体字,或者一些生僻字方面就识别不了.所以后来就转使用其他的方法.百度搜了很多.后来找到一个其他的类库,最后这个类库还不错.一些

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

一.文本预处理 预处理通常包括四个步骤: 读入文本 分词 建立字典,将每个词映射到一个唯一的索引(index) 将文本从词的序列转换为索引的序列,方便输入模型 读入文本: import collections import re def read_time_machine(): with open('/home/kesci/input/timemachine7163/timemachine.txt', 'r') as f: lines = [re.sub('[^a-z]+', ' ', line

目录 1. 语言模型 2. n元语法 3. 语言模型数据集 4. 时序数据的采样 4.1 随机采样 4.2 相邻采样 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为\(T\)的词的序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\),语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列的概率: \[ P(w_1, w_2, \ldots, w_T). \] 1. 语言模型 假设序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)中的每个词是依次生成的,我们有 例如,一段含有4个词的

小物体检测的增强 摘要:在近些年来,目标检测已经有了长足的进步.尽管有很大改进,但是在小目标和大目标检测性能方面还是有巨大的差距.我们在具有挑战性的数据集MS-COCO上分析了目前性能最好的模型Mask-RCNN.我们发现小目标真实框和预测框的重叠部分远远小于希望的IOU临界值.我们猜测这是由于两个原因引起的:(1)只有少部分图像包含小目标;(2)尽管每张图像中都出现了小目标,但是它们表现得不够.因此我们建议过采样这些包含小目标的图像并且通过多次复制黏贴小目标来增强每张图像.这将能够让我们对检测

一直想找一个简单.清晰.明了的fir滤波器的设计,终于找到了一个可以应用的,和大家分享一下,有助于FPGA新手入门. 1.说道fir滤波器,滤波系数肯定是最重要的,因为后面程序中涉及到滤波系数问题,所以先来介绍,此处使用matlab来辅助求出. ①打开matlab中的start,toolbox,filter design,filter design & Analysis Tool,具体位置见下图. ②选择想要涉及的滤波器类型,本次以8阶fir滤波器为例. 设计参数:低通fir滤波器,采样精度是根

餐具:coffee pot 咖啡壶coffee cup 咖啡杯paper towel 纸巾napkin 餐巾table cloth 桌布tea -pot 茶壶tea set 茶具tea tray 茶盘caddy 茶罐dish 碟plate 盘saucer 小碟子rice bowl 饭碗chopsticks 筷子soup spoon 汤匙knife 餐刀cup 杯子glass 玻璃杯mug 马克杯picnic lunch 便当fruit plate 水果盘toothpick 牙签中餐:bear's

1.在调试“E:\htwang\smart2200v201\ARM嵌入式系统实验教程(二)\开发板出厂编程程序\液晶显示程序\LCM_Disp”的程序时,想使用外部RAM进行仿真调试,在将ADS1.2中的“DebugInExram Settings…->Arm Linker -> Output -> Equivalent Command Line”的“-info totals -entry 0x8100000 -scatter .\src\mem_b.scf”改为“-info total

单片机的基准电压一般为3.3V,如果外部信号超过了AD测量范围,可以采用电阻分压的方法,但是要注意阻抗匹配问题.比如,SMT32的模数输入阻抗约为10K,如果外接的分压电阻无法远小于该阻值,则会因为信号源输出阻抗较大,AD的输入阻抗较小,从而输入阻抗对信号源信号的电压造成分压,最终导致电压读取误差较大. 因此对于使用单片机读取外部信号电压,外接分压电阻必须选用较小的电阻,或者在对功耗有要求的情况下,可选用大阻值的电压分压后,使用电压跟随器进行阻抗匹配(电压跟随器输入阻抗可达到几兆欧姆,输出阻抗为

1 [单选题]航空是指载人或不载人的飞行器在地球____的航行活动. • A.高空• B.大气层内• C.宇宙• D.大气层外我的答案:B 得分: 33.3分 2 [多选题]军用飞机可分为____两大类. • A.作战飞机• B.侦查飞机• C.警戒飞机• D.作战支援飞机我的答案:AB 得分: 0.0分 3 [判断题]军机分为战斗机和侦察机两类. 我的答案:√ 得分: 0.0分 × 1.1.2节 随堂作业已完成 成绩: 100.0分 1 [单选题]航天器达到              所需要的

一.摘要 为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题,社交网络或项目属性等辅助信息被用来提高推荐性能. 考虑到知识图谱是边信息的来源,为了解决现有的基于嵌入和基于路径的知识图谱感知重构方法的局限性,本文提出了一种端到端框架,它自然地将知识图结合到推荐系统中. 与水上传播的实际涟漪类似,RippleNet通过在知识图谱实体集上传播用户兴趣,从而自主迭代地沿着知识图谱中的链接来扩展用户的潜在兴趣. 因此,由用户的历史点击项激活的多个“涟漪”被叠加以形成用户相对于候选项目的偏好分布,该偏好分布可用于预测最终

以下四幅图都是关于串口中断的问题,串口中断需要一个接收或者发送数据的触发. 图一:因为由串口小助手发送的数据达到了单片机串口,所以引起了串口的中断. 图二:图一的大图. 图三:因为由串口小助手发送的数据达到了virtual terminal,没有到达串口,所以没有引起串口的中断. 图四:图一和图三的综合,也不行 main.c #include "os_cfg.h"#include "task0.h"#include "task1.h"#inclu

作为 Linux 运维工程师,进入大公司是开启职业新起点的关键,今天马哥 linux 运维及云计算智囊团的小伙伴特别分享了其在网易面试 Linux 运维及云计算工程师的题目和经历,希望对广大 Linux 运维及云计算的求职者有一个帮助. 首先我们来看下网易 Linux 运维工程师招聘岗位要求: [岗位定义]高级系统工程师(应用运维) [岗位薪资]15K-25K [职位描述] 1. 负责公司运维体系的建设,组织在线移动APP和业务系统以及自建私有云的监控.维护, 推进自动化运维: 2. 建立和完善

一.Play it again: reactivation of waking experience and memory(Trends in Neurosciences 2010) SWR发放模式不仅反映了环境,而且反映了行为,这进一步表明来自以下事实:在以后的睡眠中,访问频率较高的地方会更强烈地重新激活.结果表明,在随后的睡眠过程中,编码特定位置的细胞的发放同步性随着在先前探索期间在该位置花费的时间而增加.因此,重新激活的模式偏向访问量最大的地方. 总之,这些发现表明,与探索有关的发放模式在

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017 (AAAI 2018) Abstract 深度强化学习社区对DQN算法进行了一些独立的改进.但是,尚不清楚这些扩展中的哪些是互补的,是否可以有效地组合.本文研究了DQN算法的六个扩展,并通过经验研究了它们的组合.我们的实验表明,该组合在数据效率和最终性能方面均提供了Atari 2600基准测试的最新性能.我们还提供了详细的消融研究结果,显示了每个组件对整体性能

1. FOC基本概念 参考:https://www.sohu.com/a/432103720_120929980 FOC(field-oriented control)为磁场导向控制,又称为矢量控制(vector control),是一种利用变频器(Variable-frequency Drive,VFD)控制三相交流马达的技术,利用调整变频器的输出频率.输出电压的大小及角度,来控制马达的输出.其特性是可以分别控制马达的磁场及转矩,类似他激式直流马达的特性.由于处理时会将三相输出电流及电压以矢量

目录 空间滤波(Spatial Filtering) 基于距离的高斯滤波 双边滤波(Bilateral filtering) 联合双边滤波(Joint Bilateral filtering)[2017] 一些改进及优化 加速 filtering: 可分离的高斯滤波 加速 filtering: a-trous wavelet jittering outliers removal 时域滤波(Temporal Filtering) Temporal Filtering 一些改进及优化 clampin

[引]: I/O口输出模式下,有3种输出速度可选(2MHz.10MHz和50MHz),这个速度是指I/O口驱动电路的响应速度而不是输出信号的速度,输出信号的速度与程序有关(芯片内部在I/O口的输出部分安排了多个响应速度不同的输出驱动电路,用户可以根据自己的需要选择合适的驱动电路).通过选择速度来选择不同的输出驱动模块,达到最佳的噪声控制和降低功耗的目的.高频的驱动电路,噪声也高,当不需要高的输出频率时,请选用低频驱动电路,这样非常有利于提高系统的EMI性能.当然如果要输出较高频率的信号,但却选用

啊哈.没办法.外国人的芯片就喜欢用英文来命名,所以中文的:通用输入/输出  就用GPIO来代替..谁叫哥们都不是外国人呢.好啦.胡扯了一下,借用唐伯虎点秋香的话:小小书童,可笑可笑... 知道了GPIO的含义了吧..还是老规矩:不知道的,拉出去调戏十分钟.知道的.再赏美女十个.不介意吧. 在STM32中,根据“葵花宝典”中第STM32篇参考手册中,GPIO有以下几种模式: typedef enum { GPIO_Mode_AIN = 0x0, //模拟输入 GPIO_Mode_IN_FLOATI