一.背景 在STM32中的AD的单通道采样中可以设置成单次转换模式和连续转换模式,如何理解这两个转换模式的区别,通过程序又是怎样实现的? 二.正文 首先理解单次转换模式,即ADC进行单次转换(单样本)的单通道X(参见图1.)并停止转换完成后. 连续转换模式,即ADC在常规信道转换中连续地.无限地转换单信道,如下图所示. 在STM32的ADC库函数中主要由 ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE; 来决定AD采集工作在单次转换模式(DISABLE)

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

电流采样是FOC的基础,具体有电流传感器采样.电阻采样,电阻采样以其简单低成本的应用广泛使用. 电阻法采样有单电阻采样.双电阻采样.三电阻采样. 一． 单电阻采样 单电阻采用分时采样,在一个PWM周期中需要采样二次才能重构三相电流,采样时刻很关键 如下图,iB = -(iA + iC) 单电阻采样有一些缺陷,当定子电压要求矢量位于空间矢量的分界扇区时候,占空比会出现两长一短或两短一长,这样只能采集单相电流,另外两相电流不能重现:当在低调制区域的时候,三个占空比几乎一样,不可能测量任何相电流.解决

原文地址: http://blog.chinaaet.com/luhui/p/5100052903 大家好,又到了学习时间了,学习使人快乐.今天我们来简单的聊一聊以太网,以太网在FPGA学习中属于比较高级的内容了,有些同学肯定会感觉以太网学习起来非常不容易.其实,我可以告诉大家,前期学习的基础打扎实了,后期的学习也没那么难.总之就是说难没那么难,说容易也不是那么容易.那么,言归正传,下面让我们一起来聊一聊以太网的学习.        说起以太网,大家可能就会想到百兆以太网.千兆以太网以及万兆以太

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

如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 创作不易 谢谢支持 文章目录 1 电流采样的作用 2 硬件架构 3 采样关键 4 采样方案 5 三电阻采样 5.1 三电阻采样点 5.2 双电阻采样 5.3 双电阻采样点 5.4 单电阻采样 5.4.1 Sa Sb Sc:100 5.4.2 Sa Sb Sc:110 5.4.3 SVPWM的开关状态 5.4.4 ST方案 6 总结 7 附录 1 电流采样的作用 在FOC算法中,电流采样在反馈环节是相当

STM32的ADC使用非常灵活,采样触发方面:既支持软件触发,定时器或其他硬件电路自动触发,也支持转换完成后自动触发下一通道/轮转换.转换结果存储方面:既支持软件读取和转存,也支持DMA自动存储转换结果.STM32书籍介绍的最多的是"软件触发 + 查询法读取转换结果的方式",对采集温度.湿度这样近乎直流的信号而言,这种方法足够应付.但当应用需要提升A/D转换的采样率时,这种做法就逐渐无法满足求了:1.软件需要通过频繁的查询或中断来确定在采样间隔时到达时及时触发下一轮A/D转换,处理器的

Hi3518EV200平台ADC多通道采样流程 Hi3518EV200 ADC 本文针对Hi3518EV200平台处理器,通过ADC单次采样方式,实现对多通道(1~4通道)ADC进行采样控制.本文仅仅是对Hi3518EV200芯片ADC的用法的介绍,不涉及ADC具体的工作原理.转换原理等细节内容.废话不多说,直入正题! Hi3518EV200芯片ADC模块简介: 特性: 电源电压:3.3V 扫描频率不能高于200K/s 独立通道:4路 特点: 支持单次启动,每次扫描一个通道,不滤毛刺,提供中断以

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数(已知一堆截断高斯分布的数据,推断其参数( μ , Σ )). 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现从下面这个公式采样? 下面介绍如何为多维正态分布构

1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090 吉布斯采样算法详解 为什么要用吉布斯采样 通俗解释一下什么是sampling. sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件.举一个例子.甲只能E:吃饭.学习.打球,时间T:上午.下午.晚上,天气W:晴朗.刮风.下雨.现在要一个sample,这个sample可以是:打球+下午+晴朗...问题是我们不知道p(E,T,W),或者说,不知道三件事的联合分布.当然,如果知道的话,就没有

前言 本文仅作为个人笔记分享,又因为本章涉及多个专业领域而本人皆未接触过,所以难免出错,请各位读者注意. 对于数字图像需要区分image pixels(特定采样处的函数值)和display pixels(显示器显示值). 收集采样值,并将其转化为连续函数的过程被称为重构. 为了计算在数字图像上的离散像素值,我们需要在原始的图片函数上不断的采样. 采样与重构的过程中涉及到近似运算,而这个过程中产生的错误被称为锯齿.其产生原因为计算机无法连续对场景进行采样. 可以理解为把真实世界所得图像(人眼)当做

1. 在实际种信号是模拟连续的,但是AD采样确实离散的数字的,根据采样定理,采样频率要是模拟信号的频率2倍以上采样到的值才没问题. 2. 打开工程 unsigned ]; main() { int i; unsigned int uWork; EnableAPLL(); SDRAM_init(); InitADC(); PLL_Init(); InitCTR(); InitMcBSP(); ) { ;i<;i++ ) { ADCCTL=0x8000; // 启动AD转换,通道0 do { uWo

1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.下面我们就对MCMC的原理做一个总结. 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation,简称MC)和马尔科夫链(Markov Chain ,也简称MC).要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方

首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样

DSP基础学习-ADC同步采样 彭会锋 2015-04-28 20:31:06 在DSP28027 LauchPad学习过程中,关于ADC同步采样和顺序采样的区别稍加研究了一下,发现里面还真有些门道,所以写了这篇文章,主要针对ADC同步采样的两个不同概念进行相关的解释说明,理论和具体的理解都有在里面,较为详细,可以作为基础知识加深了解! 参考文献: http://pan.baidu.com/s/1gd1Xg6v TMS320C28X处理器在交流采样中的应用(这是一篇论文,针对多通道同步采样和交流

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2012/03/04/2379143.html 原文地址如上: 关于Hadoop中的采样器 .为什么要使用采样器 在这个网页上有一段描述比较靠谱 http://www.philippeadjiman.com/blog/2009/12/20/hadoop-tutorial-series-issue-2-getting-started-with-customized-partitioning/ 简单的来说就是解决"How

Bitmap二次采样,听着好像是一个高大上的事,其实也就那么回事,今天我们就来看看Bitmap的二次采样问题. 1.为什么要二次采样 OK,那么首先我要 解决的一个问题就是为什么我们要二次采样? 不知道大家在开发App的过程中有没有遇到过类似于图片墙这样的功能?在做图片墙的时候你有没有遇到过OOM异常呢?遇到了又是怎么解决的?再比如我现在有一张100M大的图片,我想把这张图片用一个ImageView显示出来,那么你的ImageView能够显示出来这张图片吗?上面我们说的这两种情况其实都涉及到图片

Super Sampling Anti-AliasingSSAA算是在众多抗锯齿算法中比较昂贵的一种了,年代也比较久远,但是方法比较简单,主要概括为两步1.    查找边缘2.    模糊边缘这是一种post processing的处理方法,接下来我们就看看怎么实现 查找边缘 查找边缘的原因也是因为减少消耗,这样就可以只在边缘处进行超级采样,不必为全图进行采样了.之前的文章详细说过三种查找边缘的方法Roberts,Sobel,Canny ,其中sobel最优,所以我们就是用sobel查找边缘这里