经典滤波器和数字滤波器 一般滤波器可以分为经典滤波器和数字滤波器. 经典滤波器:假定输入信号中的有用成分和希望去除的成分各自占有不同的频带.如果信号和噪声的频谱相互重迭,经典滤波器无能为力.比如 FIR 和 IIR 滤波器等. 现代滤波器:从含有噪声的时间序列中估计出信号的某些特征或信号本身.现代滤波器将信号和噪声都视为随机信号.包括 Wiener Filter.Kalman Filter.线性预测器.自适应滤波器等 Z变换和差分方程 在连续系统中采用拉普拉斯变换求解微分方程,并直接定义了传递函

long long本质上还是整型,只不过是一种超长的整型.int型:32位整型,取值范围为-2^31 ~ (2^31 - 1) . long:在32位系统是32位整型,取值范围为-2^31 ~ (2^31 - 1):在64位系统是64位整型,取值范围为-2^63 ~ (2^63 - 1) long long:是64位的整型,取值范围为-2^63 ~ (2^63 - 1).

总体来说你可以将Node.js开发框架归结为两类: - 精简型框架 - 全栈型框架 下面我们就对这两种框架进行探讨. 精简型框架 精简型框架提供的是最基本的功能和APIs,这类框架本身就是被设计成用来改善Node.js开发过程中的主要方面的.但是,这些框架主要关注的方向都是提供基本的MVC开发框架功能和改善编码体验,而不是Node.js本身没有的其他功能和技术的支持.下面是一些当今流行的精简型的Node.js框架. Express.js- 最流行的框架 Express.js毫无疑问是当今最受网络

FIR:有限脉冲滤波器,线性较好,用非递归算法,可用FFT,计算速度快,不用四舍五入,适合于对相位敏感的线性应用场合,设计灵活没有现成公式可用. 输出与现在和过去的输入有关. IIR:无限脉冲滤波器,采用递归算法,计算速度慢,,非线性四舍五入可引起误差和震荡,适合于对相位不敏感的线性应用场合,高通 低通 带通 带阻滤波器有现成公式可以利用. 输出不但与现在和过去输入有关,还与过去的输出有关.

对于N阶IIR的计算方程式为: 一阶 Y(n)=a∗X(n)+(1−a)∗Y(n−1) 二阶 y[n]=b0⋅x[n]+b1⋅x[n−1]+b2⋅x[n−2]−a1⋅y[n−1]−a2⋅y[n−2]

Activiti工作流集成CDI简介 activiti-cdi模块提供activiti的可配置型和cdi扩展 activiti-cdi的特性: 支持 @BusinessProcessScoped beans, 绑定到流程实例的cdi bean 流程为cdi bean支持自定义EL处理器 使用注解为流程实例提供声明式控制 Activiti可以挂接在cdi事件总线上 支持Java EE和Java SE, 支持Spring 支持单元测试 要在maven项目中使用activiti-cdi,需要添加依赖:

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∑–△型模数转换器(ADC) 1.概述 近年来,随着超大规模集成电路制造水平的提高,Σ-Δ型模数转换器正以其分辨率高.线性度好.成本低等特点得到越来越广泛的应用.Σ-Δ型模数转换器方案早在20世纪60年代就已经有人提出,然而,直到不久前,在器件商品化生产方面,这种工艺还是行不通的.今天,随着1微米技术的成熟及更小的CMOS几何尺寸,Σ-Δ结构的模数转换器将会越来越多地出现在一些特定的应用领域中.特别是在混合信号集成电路(Mixed-signal ICs,指在单一芯片中集成有模数转换器.数模转换器

数字滤波器广泛应用于硬件电路设计,在离散系统中尤为常见,一般可以分为FIR滤波器和IIR滤波器,那么他们有什么区别和联系呢. FIR滤波器 定义: FIR滤波器是有限长单位冲激响应滤波器,又称为非递归型滤波器,是数字信号处理系统中最基本的元件,它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统. 特点:  FIR滤波器的最主要的特点是没有反馈回路,稳定性强,故不存在不稳定的问题;  FIR具有严格的线性相位,幅度特性随意设置的同时,保证精确

FIR(Finite Impulse Response)滤波器 有限长单位冲激响应滤波器,又称为非递归型滤波器 特点: FIR滤波器的最主要的特点是没有反馈回路,稳定性强,故不存在不稳定的问题: FIR具有严格的线性相位,幅度特性随意设置的同时,保证精确的线性相位: FIR设计方式是线性的,硬件容易实现: FIR相对IIR滤波器而言,相同性能指标时,阶次较高,对CPU的性能要去较高. IIR(Infinite Impulse Response) 滤波器 IIR滤波器又叫IIR数字滤波器,“递归滤

USB全称Universal Serial Bus(通用串行总线),目前USB 2.0接口分为四种类型A型.B型.Mini型还有后来补充的Micro型接口,每种接口都分插头和插座两个部分,Micro还有比较特殊的AB兼容型,本文简要介绍这四类插头和插座的实物及结构尺寸图,如果是做设计用途,还需要参考官方最新补充或修正说明,尽管USB 3.0性能非常卓越,但由于USB 3.0规范变化较大,真正应用起来还需假以时日,不管怎样,都已经把火线逼到末路,苹果公司极其郁闷但也爱莫能助. 注意: 1.本文封装

1.目的 实现採样率fs=50MHz,通带为5MHz~15MHz.阻带衰减60dB的IIR带通滤波器 2.方案 採取直接型 3.具体设计 (1)确定滤波器的系数,系数和滤波器输出量化位宽 先依据要求的fs,fc1,fc2以及阻带衰减确定系数,当初假设设置截止频率f1=5MHz,f2 = 15MHz.实际的截止频率差非常多.如图1.因此改动为f1 = 2.6MHz和f2 = 19.3MHz就能满足真正的通带为5MHz~15MHz.如图2满足要求后,再对系数量化.一定要确定好系数和输出数据的位宽,不

第8章 预测数值型数据:回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 回归(Regression) 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据,而回归则是对连续型的数据做出处理,回归的目的是预测数值型数据的目标值. 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值.

目录 目录 软件环境 Python变量调用的过程 数值型 删除一个数值类型对象 布尔型 Bool 标准整型 Int 长整型 双精度浮点型 Float 复数 数值类型对象的内建功能函数 absNumber 求Number的绝对值 coercex y 将x y转换为同一种数值类型 divmodx y 除法-取余运算的结合 pow 指数运算或将结果取余 round 浮点型的四舍五入运算和求精度 仅用于整型对象的函数 数值型相关模块推荐 软件环境 系统 CentOS 7 软件 Python 2.7.5

滤波器在2017年IC前端的笔试中,出现频率十分的高.不论今后是否会涉及,还是要记住一些会比较好.接下来就将从这四个方面来讲解,FIR数字滤波器的工作原理(算法)与verilog实现. ·什么是FIR数字滤波器 ·FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的对比 ·从sobel算法.高斯滤波算法着手,讲解FIR滤波器算法 ·FIR数字滤波器的几种verilog代码实现 一.什么是FIR数字滤波器 FIR滤波器的全称是Finite Impulse Respond Filter.中文全称是有限脉冲响应滤波器

1.首先,八种基本数据类型分别是:int.short.float.double.long.boolean.byte.char:   它们的封装类分别是:Integer.Short.Float.Double.Long.Boolean.Byte.Character.   数据类型  包 装 类 字节长度 默 认 值 int Integer 4 0 short Short 2 0 long Long 8 0l或0L byte Byte 1 0 float Float 4 0.0F或0.0f doubl

Libfilth使用说明 winshton 2009年2月 (*本文大部分翻译自libfilth,还有一部分是个人使用实践 *时间水平均有限,翻译的不完整,尤其第二章可以忽略) 版本历史修改记录 版本 作者 日期 备注 V1.0 winshton 2009-2-1 创建               目 录 版本历史修改记录    1 1. 概述    5 2. 库文件分析    5 2.1. filth.h/filth.c    6 2.1.1. quantize()    6 2.1.2. f

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

上一次简单的总结了一下DAC方面的知识,好吧,这次再来总结一下ADC方面的东东.ADC即Analog-to-Digital Converter的缩写,指模/数转换器或者模拟/数字转换器.现实世界是由模拟信号组成的,关于为什么要用模数转换器,这大概与现在数字存储技术有关吧,例如温度.压力.声音或者图像等只有转换成数字量才能方便的存储在硬盘.U盘等数码存储介质中,或许某天我们的技术发展了,数字存储可以用某些模拟量存储,也许我们就用不着这么麻烦的转来换去了.好了,闲话不多扯,来简单总结一下ADC的原理

过去十几年,通信与多媒体技术的快速发展极大地扩展了数字信号处理(DSP)的应用范围.眼下正在发生的是,以更高的速度和更低的成本实现越来越复杂的算法,这是针对高级信息服更高带宽以及增强的多媒体处理能力等需求的日益增加的结果.一些高性能应用正在不断发展,其中包括高级有线和无线音频.数据和视频处理. 通信和多媒体应用的发展,如互联网通信.安全无线通信以及消费娱乐设备,都在驱动着对能够有效实现复数运算和信号处理算法的高性能设备的需求. 这些应用中需要一些典型的DSP算法包括快速傅里叶变换(FFT).离散