一.关于Delta-sigma(ΔΣ)调制器 Delta-sigma(ΔΣ)调制器是Delta-sigma转换器的核心部件.如下所示为一个简单的一阶Delta-sigma调制器,该调制器产生一个1bit比特流.将该比特流脉冲输入低通滤波器,从滤波器输出端口可以获得比特流信号的平均电平,该电平代表了调制器的输入电平. 一阶Delta-sigma调制器的实例时序如下: 在该实例中,时钟频率(此处等于采样率)为输入信号的64倍.根据采样定理,转换器需要至少2倍于有效信号最高频率的采样率,而Delta-

1.水平梯度误差产生 sigma坐标系下,笛卡尔坐标内水平梯度项对应形式为 \[\begin{equation} \left. \frac{\partial }{\partial x} \right|_z = \left. \frac{\partial }{\partial x} \right|_{\sigma} + \frac{\partial }{\partial \sigma} \frac{\partial \sigma}{\partial x} \end{equation}\] 当采用数

sigma 坐标变换 一般 \(\sigma\) 坐标转换方程为 \[\sigma = \frac{z-\eta}{D} = \frac{z-\eta}{H+\eta} \] 转换后水深 z 范围由原始的 \([-H, \eta]\) 变为 \(\sigma \in [-1,0]\),将这组坐标转换定义为 X = G(x),即 \[G(x,y,z) = (x^*, y^*, \sigma^*) \] \(\sigma\) 坐标转换后碰到最主要问题就是,在原始 z 坐标方程中各个微分项如何变化?

1. SIFT算法中一些符号的说明 $I(x,y)$表示原图像. $G(x,y,\sigma)$表示高斯滤波器,其中$G(x,y,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}exp(-(x^2+y^2)/2\sigma^2)$. $L(x,y,\sigma)$表示由一个高斯滤波器与原图像卷积而生成的图像,即$L(x,y,\sigma) = G(x,y,\sigma)\otimes I(x,y)$.一系列的$\sigma_i$,则可以生成一系列的$L(x,y,\sigma_i)

导读 你在准备一场演讲的时候,脑海可能会先被图文并茂.形象华丽的演示图稿所占据.诚然,没有人会否认一份生动形象的演讲稿所带来的积极作用.然而,并非所有的演讲都需要TED Talk的质量.更多时候,演讲稿只为传达特定的信息. 而这个,使用文本信息足以完成.在这种情况下,你的时间可以更好的花在信息的搜集和核实上面,而不是在谷歌图片搜索(Google Image)上寻找好看的图片. 在Linux的世界里,有几个不同的方式供你选择来做演讲.比如带有大量多媒体展示.视觉冲击效果极佳的Impress.js,

一.garchFit函数的参数--------------------------------------------- algorithm a string parameter that determines the algorithm used for maximum likelihood estimation. 设定最大似然估计所用的算法 cond.dist a character string naming the desired conditional distribution. Va

神经网络模型 每个node包含两种操作:线性变换(仿射变换)和激发函数(activation function). 其中仿射变换是通用的,而激发函数可以很多种,如下图. MLLib中实现ANN 使用两层(Layer)来对应模型中的一层: AffineLayer 仿射变换: output = W · input + b 如果是最后一层,使用SoftmaxLayerWithCrossEntropyLoss或者SigmoidLayerWithSquaredError:如果是中间层,则使用functio

/***********************************************函 数: main功 能: 程序入口输 入: /输 出: /描 述: /***********************************************/void main(void){  u8 i,length;  delay_ms(1000);  CLOCK_init();//时钟8分频 2M  RC  delay_ms(200);   InitializeSystem();  if

http://davidkessner.wordpress.com/2011/05/01/adc-in-an-fpga/ Geek Alert!  What follows is very technical.  It involves ADC’s, FPGA’s, and sophisticated electrical design.  If this doesn’t sound like you then you can safely skip the rest of this blog

题目简述:给定$1 \leq l \leq r \leq 10^{800}$,求一个长度为$n \leq 2000$的数字串$s$,其含有最多的[好]子串.一个串$s$是[好]的,如果将其看做数字时无前导零且满足$l \leq s \leq r$.形式化的说,就是求 $$ \arg \max_{s \in \Sigma^n} \sum_{i=1}^n \sum_{j=i}^n [s[i] \neq 0 \land l \leq s[i \dots j] \leq r] , $$ 其中$\Sigm

1)分辩率(Resolution) 指数字量变化一个最小量时模拟信号的变化量,定义为满刻度与2n的比值.分辩率又称精度,通常以数字信号的位数来表示.     2) 转换速率(Conversion Rate)是指完成一次从模拟转换到数字的AD转换所需的时间的倒数.积分型AD的转换时间是毫秒级属低速AD,逐次比较型AD是微秒级属中速AD,全并行/串并行型AD可达到纳秒级.采样时间则是另外一个概念,是指两次转换的间隔.为了保证转换的正确完成,采样速率(Sample Rate)必须小于或等于转换速率.因

Ambient Occlusion简称AO,中文没有太确定的叫法,一般译作环境光遮蔽.百度百科上对AO的解释是这样的:AO是来描绘物体和物体相交或靠近的时候遮挡周围漫反射光线的效果,可以解决或改善漏光.飘和阴影不实等问题,解决或改善场景中缝隙.褶皱与墙角.角线以及细小物体等的表现不清晰问题,综合改善细节尤其是暗部阴影,增强空间的层次感.真实感,同时加强和改善画面明暗对比,增强画面的艺术性.AO简单来说就是根据周围物体对光线的遮挡程度,改变明暗效果.AO具体理论原理在网上都可以找到,感兴趣的可以去

也称为Degenerate pdf, 退化概率密度函数. 未经考证的解释是: 当正态分布的\(\sigma \to 0\)时, 正态分布就退化为这个分布了. 定义 \[ \delta(x) = \begin{cases} 0, x \neq 0 \\ \infty, x = 0 \end{cases} \] 因为是由正态分布退化而来的概率密度函数: \[ \int _{-\infty}^{+\infty} \delta(x) dx = 1 \] (不知道如何严格的证明) Sifting Prop

1.π (Pi; periphery/周长) March 14 marks Pi Day, the holiday commemorating the mathematical constant π (pi), written numerically as 3.141592+. Since mathematic notation is a language that uses symbols from a multitude of alphabets and typefaces, it seem

题目链接:https://vjudge.net/problem/HDU-3723 Delta Wave Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1468    Accepted Submission(s): 483 Problem Description A delta wave is a high amplitude brain

7.3 脉冲宽度调制器建模 我们现在已经达成了本章开始的目标,为图7.1推导了一个有效的等效电路模型.但仍存在一个细节,对脉冲宽度调制(PWM)环节进行建模.如图7.1所示的脉冲宽度调制器可以产生一个能够控制功率晶体管开关或导通的逻辑信号\(\delta(t)\).该逻辑信号\(\delta(t)\)是周期性的,且其频率为\(f_{s}\),占空比为\(d(t)\).脉冲宽度调制器的输入是一个模拟控制信号\(v_{c}(t)\).脉冲宽度调制器的功能为产生一个正比于模拟控制电压\(v_{c}(t

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4297181.html   数据源的增量处理方式表:ROOSOURCE 增量处理的属性表:RODELTAM 上图中OBJVERS表示数据源的版本,有两种取值,A表示激活版本,即可用的激活版本,可以

delta中性交易 delta中性交易——外行话 delta中性交易就是构造一个含有期权头寸的组合,使其不受标的股票或指数价格小幅变动的影响.换句话讲,无论标的价格是涨还是跌,组合的市值始终保持不变.在期权交易中,有时这也被称为delta中性对冲.delta中性交易或delta中性对冲是期权交易的重要交易策略.它们的成功应用反衬出期权交易的重要性. delta中性交易不仅仅可以消除小的方向性风险,同时如果头寸的gamma值为正,还可以利用股票或指数价格向上或向下的突破而盈利.因此delta中性交

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=109329#problem/C   题目在文末 题意:1~n (n:1~1012)中,因子和为偶数的有几个.题解: 因子和 Sum=(p1^0+p1^1….p1^e1)*(p2^0+p2^1…p2^e2)……(pn^0+…pn^en); = (p1^0+p1^1….p1^e1),(p2^0+p2^1…p2^e2),……(pn^0+…pn^en)中只要有一个是偶数,因子和sum就为偶数.所

Sigma Function Time Limit:2000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice LightOJ 1336 Description Sigma function is an interesting function in Number Theory. It is denoted by the Greek letter Sigma (σ). This fu

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客:( 博/客/园www.cnblogs.com)www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4296586.html "增量更新Delta Update"区:存储的是至上次提取之后到时目前所有增量的数据:每次抽取之后(不管是从"增量更新Delta Update"