经常有网友问,ModelSim仿真时,测量两个点之间的时间,想显示合适的单位怎么设置,例如下图显示的两个测量光标间的时间,是以频率为单位显示的,当希望设置为以时间显示,例如ns或者ms的时候怎么办呢? 可以通过波形窗口菜单tools/windows preferences/grid & timeline中的time units进行修改.也可以通过点击当前显示的时间的位置,右击,找到grid & timeline. 打开grid & timeline之后,勾选Show frequen

(DDS)正弦波形发生器--幅值.频率.相位可调(二) 主要关于调相方面 一.项目任务: 设计一个幅值.频率.相位均可调的正弦波发生器. 频率每次增加10kHz 相位每次增加 PI/2 幅值每次增加两倍 ROM的深度为1024.宽度为8 二.文章内容: 完成调相模块并验证功能 完成调幅模块 按结构图来连接各个模块并仿真验证 1.调相 从图像上来理解调整相位就是原函数在X轴上进行水平移动. 在本项目中函数的波形图按照顺序存在ROM中,我们只要按照比例调整读取ROM的地址,即可调相. 前文中我们使用

不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍 中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B

转载:https://segmentfault.com/a/1190000000390012 译注:这篇文章虽然比较长,但是里面的内容还是很有价值的. 像素是如何绘制到屏幕上面的?把数据输出到屏幕的方法有很多,通过调用很多不同的framework和不同的函数.这里我们讲一下这个过程背后的东西.希望能够帮助大家了解什么时候该使用什么API,特别是当遇到性能问题需要调试的时候.当然,我们这里主要讲iOS,但是事实上,很多东西也是可以应用到OSX上面的. Graphics Stack 绘制屏幕的过程中

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍 中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B

原文:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&classid=141080&view=me&from=space 复杂网络分析库NetworkX学习笔记(1):入门 NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.我已经用了它一段时间了,感觉还不错(除了速度有点慢),下面介绍我

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2)   之前我们都了解了如何对文本进行处理:(1)如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了N-Gram模型,与此同时引入了正则表达式去除一些多余的句子成分:(2)将停顿词去除:(3)一些通用的标准化处理,如大小写.提取词干等.在这一节我们将看看如何对文本中的单词进行统计,并以此来查看一个单词在特定文档中或者整个文本集中的重要性.统计单词的任务是为了给特定的词

译注:这篇文章虽然比较长,但是里面的内容还是很有价值的. 像素是如何绘制到屏幕上面的?把数据输出到屏幕的方法有很多,通过调用很多不同的framework和不同的函数.这里我们讲一下这个过程背后的东西.希望能够帮助大家了解什么时候该使用什么API,特别是当遇到性能问题需要调试的时候.当然,我们这里主要讲iOS,但是事实上,很多东西也是可以应用到OSX上面的. Graphics Stack 绘制屏幕的过程中又很多都是不被人了解的.但是一旦像素被绘制到屏幕上面,那么像素就是有3种颜色组成:红绿蓝.这3

1. 概述 语音是人类之间沟通交流的最直接也是最快捷方便的一种手段,而实现人类与计算机之间畅通无阻的语音交流,一直是人类追求的一个梦想. 伴随着移动智能设备的普及,各家移动设备的厂家也开始在自家的设备上集成了语音识别系统,像Apple Siri.Microsoft Cortana.Google Now等语音助手的出现,使得人们在使用移动设备的同时,也能够进行语音交流,极大的方便了人们的生活.但是此类助手也存在一些尴尬的瞬间,例如在一些工作场合或者聚会的场合,某人的一句“Hey Siri”就可能唤

根据系统是否有参考信号传感器可将ANC系统大致的分为前馈型和反馈型. 前馈控制是产生次级噪声之前就通过传感器测量初级噪声的频率以获取参考信号. 反馈控制不需要测得参考信号就产生次级噪声进行相消干涉 反馈型ANC系统 反馈型 ANC 系统中没有传感器来测得参考输入信号,仅通过误差传感器获取经相消干涉后的残余噪声并将其送入到反馈控制器,进而达到调节次级声源$y_n$的目的,使其发出与初级噪声幅值相等相位相反的次级噪声 反馈型ANC系统避免了对初级噪声的提取,也就不存在FM问题,反馈系统因具有一定的主

一.networkx 1.用于图论和复杂网络 2.官网:http://networkx.github.io/ 3.networkx常常结合numpy等数据处理相关的库一起使用,通过matplot来可视化图 二.绘制图 1.创建图 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G=nx.Graph()#创建空图,无向图 # G1=nx.DiGraph(e)#创建空图,有向图 # G = nx.Graph(name='my graph')

作为一个基本的图像压缩方式,JPEG 已经得到了广泛的运用,但 JPEG 相关的基本原理,却经常被忽视,或解释得很不确切.这里我们详细讨论一下 JPEG 的编码原理,并结合实例来给出一个更加感性的认识.JPEG 编码的详细过程有着诸多的信息可以给我们巨大的启发,我们在这里讨论的就是要对这些信息做一个具体细致的分析,通过我们的讨论,大家会对 JPEG 编码过程中出现的内容有一个确切的了解,并且能了解到这些内容的来龙去脉. 一.系统架构 本文以一个实际的产品为例,来说明 JPEG 在其中的应用.  

一.直方图 用于统计图片中各像素值: # 画一个图像各通道的直方图 def draw_hist(img): color = ('b', 'g', 'r') for i, col in enumerate(color): hist = cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256]) # print(hist.shape) plt.plot(hist, color=col) plt.xlim([0, 256]) plt.show() 计算直方图时使用ma

close all; clc; %clear; %点数 %point=40960; fft_point=200; show_point=200; end_point=1024; FS=30.72;%%MHZ %转换为频率 f=((2:fft_point)-1)*FS/fft_point; %换算成实际的频率值 w=boxcar(fft_point-1); %读取ila ila_data_get_I=ci(2:4:end_point,1); ila_data_get_I(1)=0; ila_dat

原文链接:http://www.sharetechnote.com/html/5G/5G_FrameStructure.html 在学术界和3GPP中对帧结构进行了长时间的讨论,现在我们就NR(5G)无线电帧的外观达成了非常明确的协议.在本页中,我将描述3GPP规范(38.211)中规定的NR帧结构.如果您对这些长期讨论和历史记录感兴趣,这些规范出于个人兴趣和研究而出现,请参阅5G帧结构候选页面. 1 Numerology –子载波间隔 2 Numerology– slot时隙 3 Numero

梅尔刻度 梅尔刻度(Mel scale)是一种由听众判断不同频率 音高(pitch)彼此相等的感知刻度,表示人耳对等距音高(pitch)变化的感知.mel 刻度和正常频率(Hz)之间的参考点是将1 kHz,且高于人耳听阈值40分贝以上的基音,定为1000 mel.在大约500 Hz以上,听者判断越来越大的音程(interval)产生相等的pitch增量,人耳每感觉到等量的音高变化,所需要的频率变化随频率增加而愈来愈大. 将频率$f$ (Hz)转换为梅尔$m$的公式是: $$m=2595\log_

一.前言 针对牟新刚编著的<基于FPGA的数字图像处理原理及应用>中第五章系统仿真中关于视频捕获模拟的例子进行补充和仿真验证,简言之,吊书袋子. 2020-02-27 21:09:05 二.视频捕获原理 假定输入视频分辨率为640*512*24Bit RGB数据,传输数据位宽为8位,扫描频率为60Hz,那么每一帧的像素数为pixel_total = 3*640*512*60.设h_total = 2000, v_total = 600:那么1s之内的数据总量为pixel_total = 60

Json数据转换为ADO.NET DataSet其实方法有很多,Newtonsoft.Json也提供了DataSet的Converter用以转换Json数据.但是有些情况下DataSet Converter并不管用,而且也不一定能够满足项目需要.这里介绍另一种简单有效的方法,能够方便快速地将Json数据转为ADO.NET DataSet. 设计 事实上Newtonsoft.Json已经提供了一套完整的Json数据文档结构,Newtonsoft.Json.Linq命名空间下提供了这种文档结构的对象

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤