还有几天就要交文章终稿了,三年的研究生生活也快要结束了,时间飞快,岁月如梭,但学习技术的热情仍然不能松懈,不懂的东西太多,需要实时保持奋斗!!过些天会继续更新<FPGA全程进阶---实战演练>内容,此电子书是笔者三年所做过的一些项目总结,又有擅长记录的习惯,于是整理成博客. 过些天会更新的内容有C++学习初步,友晶科技 DE1-Soc板卡学习笔记,Altium Designer画板技巧,在去下一家之前尽量更新完毕. 今天讲一下Signal Tap II的使用. 1 基础知识讲解 本章主要是讲解

原因golang代码编写是允许在同一个for select代码结构中使用相同的变量名,这样会造成运行时chan发送的内容出现乱码现象,乱码率大概在98%左右,所以这是一个坑,希望大家别重复踩坑.以下是代码说明: var DelHubs chan string = make(chan string)var DelHub chan string = make(chan string) go func() { Deller.DelHub <- key}()   //会出现乱码的代码,我在两个不同的ch

先简单介绍一下ILA(Integrated Logic Analyzer)生成方法.这里有两种办法完成Debug Core的配置和实现. 方法一.mark_debug综合选项+Set Up Debug设定ILA参数. 1.在信号(reg或者wire)声明处加mark_debug选项,方法如下: // spi_mosi信号标记为需要ILA观测的信号 (* MARK_DEBUG = “TRUE” *) wire spi_mosi; mark_debug用法的详细说明请看Xilinx文档UG901_S

MAC IP核的主要作用是:实现数据链路层协议,分为TX方向与RX方向,TX方向实现的是在原包文的前面加上7个55和1个D5,RX方向则相反.在使用这个 MAC IP核之前,首先确认下自己使用的网卡是支持千兆网卡还是百兆网卡,我自己的电脑是百兆网卡,百兆网卡只支持百兆速率的传输,要按照百兆网卡进行管脚配置. (1)进行管脚配置: 根据数据手册P54.P55进行硬件管脚引出: 千兆网连接模式 千兆网的PHY芯片数据接收与发送管脚txd与rxd均是8bit,需要用pll倍频125M给PHY芯片的gt

1.在SignalTap II Logic Analyzer(stp)观测信号,需要将待观察寄存器.网络节点的综合器属性设为synthesis noprune和synthesis keep,防止综合器将这些信号省略.删除掉(因为这些信号可能是Fanout Free的,不驱动顶层文件输入输出). 2.在编译过程仔细看警告(Warning)和特别警告(Critical Warning)信息,有的设计上的失误可能导致信号无法观测.比如Verilog赋值语句中等号左边的信号位宽是21位,而等号右边信号位

对于非平稳信号,由于傅立叶变换核心函数-正弦函数具有无限性,因此选用短时窗来分析局域信号: 需要注意的时,选取完滑动的时间窗一般是中心对称而且为奇数,这时被分析的时间点正好是滑动窗的中点. 因此,时域窗法就是用一个中心对称的滑动窗函数截取某段观测信号,并对不同时刻的短时信号进行傅立叶变换,最后得到由各段信号构成的时变频谱. 需要注意的频率分析范围:根据前面的傅立叶分析,最小频率为1/(Nw*dt),最大频率为1/(2*dt).也就是说,我们只需分析1/(2*dt)之前的频率成分即可. 同时,对于

作者:桂. 时间:2017-06-03  15:06:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937635.html 原文链接:http://pan.baidu.com/s/1pKOYuiJ 前言 本文的算法就是在阵列信号增强中非常经典的Frost's Algorithm.上个世纪70年代的技术了,梳理一下该算法的思路. 一.理论框架 首先交代理论模型.噪声为加性噪声: X为带噪信号,L为理想信号,N为噪声信号,目的是希望利用一组滤波器,实现特定信号

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

第13章 利用 PCA 来简化数据 降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛,在电视的显示器上有一个球. 显示器大概包含了100万像素点,而球则可能是由较少的像素点组成,例如说一千个像素点. 人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像,该图像就给出运动场上球的位置. 在这个过程中,人们已经将百万像素点的数据,降至为三维.这个过程就称为降维(dimensionality reduction) 数据显示 并非大规模特征下的唯一难题,对数据进行简化还有如下一系列的原因: 使得数据集更容易使用

看了一篇IEEE Trans上的关于CS图像重构的OMP算法的文章,大部分..看不懂,之前在看博客的时候对流程中的一些标号看不太懂,看完论文之后对流程有了一定的了解,所以在这里解释一下流程,其余的如果以后有用到的话再学习看看. 文章中有这么一段话: 这句话的意思是说,压缩感知中的信号重构和稀疏近似,也就是稀疏分解的原理其实是一样的.在CS恢复中∵s只有m个非零项,所以观测向量v是字典Phi中m列的线性组合.在稀疏分解说我们说v在字典Phi中有m个展开项. 接着说说论文中的OMP算法流程: 之前学

如何使用chipscope 参考: https://www.cnblogs.com/liujinggang/p/9813863.html Xilinx FPGA开发实用教程---徐文波 田耘 1.ChipScope Pro工作原理 ChipScope Pro是一款在线调试软件,可以观察FPGA内部的任何信号,触发条件,数据宽度和深度等.不足在于速度和数据量. ChipScope用于在测试过程中观察芯片内部信号.便于调试. 将逻辑分析仪.总线分析仪.虚拟IO小型软件核直接插入到用户的设计当中,信号

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原

1.使用FPGA做为外部控制器的总线译码时,将总线时钟接在全局时钟脚上(MRCC),就算接在了局部时钟(SRCC)上,也要通过BUFG转为全局时钟走线,否则会因为local clk到各部分的时延较大引起各种问题(时序不稳.观测信号无法正常加载等,血泪教训!) 2.VIO使用时要注意IO及信号走向要在同一时钟域,一个VIO的信号跨时钟域会带来不可预知的问题(时序.时序!!!) 3.使用XDC文件可以改变FPGA启动时的时钟频率和压缩生成的bit文件大小,可大幅加快逻辑加载 4.每个always语句

0 卡尔曼OPENCV 预测鼠标位置 卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件.对于每个时刻的系统扰动和观测误差(即噪声),只要对它们的统计性质作某些适当的假定,通过对含有噪声的观测信号进行处理,就能在平均的意义上,求得误差为最小的真实信号的估计值. 因此,自从卡尔曼滤波理论问世以来,在通信系统.电力系统.航空航天.环境污染控制.工业控制.雷达信号处理等许多部门都得到了应用,取得了许多成功应用的成果. 卡尔曼滤波器会对含有噪声的输入数据流(比如计算机视觉中的视频输入)进行递归操作,并产生

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,

转自:findbill 本文讨论白化(Whitening),以及白化与 PCA(Principal Component Analysis) 和 ZCA(Zero-phase Component Analysis) 的关系. 白化 什么是白化? 维基百科给出的描述是: 即对数据做白化处理必须满足两个条件: 使数据的不同维度去相关: 使数据每个维度的方差为1: 条件1要求数据的协方差矩阵是个对角阵:条件2要求数据的协方差矩阵是个单位矩阵. 为什么使用白化? 教程给出的解释是: 假设训练数据是图像,由

降维技术 对数据进行降维有如下一系列的原因: 使得数据集更容易使用 降低很多算法的计算开销 去除噪音 使得结果易懂 在以下3种降维技术中, PCA的应用目前最为广泛,因此本章主要关注PCA. 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 通俗理解:就是找出一个最主要的特征,然后进行分析. 在PCA中,数据集从原始坐标系转换为新的坐标系.新的坐标系选择由数据本身决定.第一个新轴选择数据中方差最大的方向.第二轴与第一轴正交,且具有最大方差的方向.对于原始数据中的所

随着网络带宽的日益增加和便携式设备,如智能手机或平板电脑处理能力的增强,基于互联网的实时通信已经成为热点. 虽然视频会议已商用了多年,特别是SKYPE这样的视频应用在互联网上已有10年时间,但针对实时音视流高效传输的内部控制标准却是空白.所以标准化组织IETF和W3C准备解决这个问题(2011-2013年). IETF的RTCWeb 想法是把用于实时媒体流的网络拥塞控制算法标准化成协议. W3C的WebRTC想法是标准化一套HTML5的API用于网络浏览器的实时流媒体. CISCO向IETF提出

目录 1. 什么是ECO 2. 操作步骤 参考文献: 我们做项目,进入找bug阶段时,需要用ILA捕获相关的信号.之前我做项目,每改动一次探针(debug probes),都要重新综合.实现,通常要花掉1个小时,一天下来调试不了两下就过去了,效率极其低下,因此也吐槽过vivado的编译时间问题.这两天无意从高老师的公众号中看了高效的方法,有种相见恨晚的感觉.因为从原来的1个小时,提升到了5-10分钟,感激涕零. 根据高老师的公众号的介绍,我自己手动操作一遍,记录一下相对详细的操作方法. 1. 什

参考资料: 1.https://www.bilibili.com/video/av24132174/?p=4 2.<数学之美>-吴军 3.<统计学习方法>-李航 HMM(Hidden Markov Model)中的Markov正是随机过程里面的马尔可夫假设的那个Markov. 一.引入 时间序列(数据)Series和集合(数据)Set是不一样的,时间序列数据中的不同两个数据点不能互换,而集合中的任意两个数据点 假设股市中的价格涨跌(观测值)背后有隐状态(牛.熊.平台),那么我们可以

1.多个always语句不能对同一变量赋值. 2.assign语句只能进行阻塞赋值,用来描述组合逻辑. 3.verilog描述方式:结构描述(门级描述和模块调用).数据流描述(assign,wire型).行为描述(initial.always,reg型). 4.数据流描述根据信号(变量)之间的逻辑关系,采用连续赋值语句描述逻辑电路的方式,称为数据流描述.狭义理解:将传统意义上的“逻辑表达式”,运用VerilogHDL中的运算符,改变成连续赋值语句(assign语句)中的表达式. assign 连