DAMON（Data Access MONitor）是linux kernel的内存访问频次监控框架。在5.15进入了Kernel主线。 DAMON可以做虚拟内存和物理内存的访问监控，监控的结果是数据的访问频繁程度，可以通过回调函数（比如利用MADV），对冷热内存做很多内存优化的操作，包括冷内存的swap out和将热页组织为大页等。 虚
YUV 数据格式概览 YUV 的原理是把亮度与色度分离，使用 Y、U、V 分别表示亮度，以及蓝色通道与亮度的差值和红色通道与亮度的差值。其中 Y 信号分量除了表示亮度 (luma) 信号外，还含有较多的绿色通道量，单纯的 Y 分量可以显示出完整的黑白图像。U、V 分量分别表示蓝 (blue)、红 (red) 分
蒙特卡洛积分是区别于黎曼积分的。 黎曼积分，可以找到一个导数函数，通过求原函数，下边界-上边界即得到积分面积。 如x2，原函数为1/3x3。 可有些不好表示成函数的积分怎么求？例如下图这个曲线，无法通过找原函数求面积。 蒙特卡洛积分的思想是，通过在区域内多次采样再求平均，得到近
不平衡数据集是指类别分布严重偏斜的数据集，例如少数类与多数类的样本比例为 1:100 或 1:1000。 训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，甚至导致完全忽略少数类，容易导致模型过拟合，泛化能力差。 所以，针对类别分布不均衡的数据集，一般会采取采样的方式，使得类别分布相对均衡，提升模
最近学了金融计量，老师说Kalman Filter可以填充缺失值。一般我填充缺失值，赋值-1，或者让树模型自己填充缺失值，对于nn来说，要处理一下缺失值。 这些截图来自《银行家的计量书》，SSM可以提取时间序列中的结构性变化或者不可观测的成分，Dynamic Factor Models(DFM)也属于SSM的范畴，DFM中的共
Part1.效果图 Part2.方法简介 渐变纹理是一种可以用来实现卡通渲染效果的技术，其原理十分简单，使用光照模型计算结果，在一个一维的渐变纹理上进行采样 以半兰伯特模型为例，其表达式为 0.5 * ( Normal · LightDirection) + 0.5，可以看到如果光照方向对于某顶点越接近于直射，其半兰伯特
音频基础知识 声道数（通道数） 即声音的通道的数目。很好理解，有单声道和立体声之分，单声道的声音只能使用一个喇叭发声（有的也处理成两个喇叭输出同一个声道的声音），立体声的PCM可以使两个喇叭都发声（一般左右声道有分工） ，更能感受到空间效果。 采样位数 即 采样值或取样值（就是将采样样本幅
1，从PLC 的组成来看, 除 CPU ，存储器及通信接口外,与工业现场直接有关的还有哪些接口?并说明其主要功能。 （1）输入接口:接受被控设备的信号,并通过光电耦合器件和输入电路驱动内部电路接通或断开。 （2）输出接口:程序的执行结果通过输出接口的光电耦合器件和输出组件 (继电器、 晶闸管、
通过单片机的合理的外设的使用，可以实现自定义的精准采样。 下面的示波器波形说明了可以在高电平时期进行采样动作。
云是我们日常生活中最常见到的天气现象之一。当空气中的水汽抬升达到饱和，就会在大气凝结核上形成云滴或冰晶。千姿百态、高高低低的云不仅可以点缀天空、更在气候系统的能量平衡和地球水文中发挥了关键作用。云和各波段的电磁辐射相互作用。一方面，它们能将太阳短波辐射反射会太空，
TI系列毫米波雷达存在上述一张图，这张图与诸多参数的确定存在关联。具体来看，上图的主要参数有ADC采样时间，Chirp扫频时间和Chirp重复周期。 ADC采样时间为ADC Sampling Time，可以通过1/Fs * ADC_NUM来确定，其中Fs为采样频率，ADC_NUM为ADC采样点数，通常取256； Chirp扫频时间为RAMP_TIME；Ch
语义分割是图像分割中的基本任务，是指对于图像将每个像素都标注上对应的类别，不区分个体。简单地说，我们需要将视觉输入的数据分为不同的语义可解释性类别。若是区分了个体数量，那么就是实例分割。 本文主要总结一些较为经典的语义分割模型，慢慢更新，主要是对U-Net、FCN、SegNet、PSPNet
我原来的理解： 降采样能够起到一部分去除高频噪声的作用 但看了一些资料后，仅仅是每隔几个点抽一个点来进行降采样，并不能去除高频噪声，反而会发生混叠 过采样然后加低通滤波器的方法，反而能提高信噪比 这一点不是很理解。
该方法有3个参数： data:需要降采样的数据 period:以period个数据点为单位进行降采样，比如以取中间值的方式对period为3进行降采样话：[5，8，6，9，7，3]得到[8,7] operation:降采样采用的方式 mean:平均值 median:中间值 each:就是这个period末尾的那个值。比如以EACH方式，period为2对[5，8，6，9，7，3]
差分运算放大电路，对共模信号得到有效抑制，而只对差分信号进行放大，因而得到广泛的应用。 1、如下图是差分电路的电路构型 目标处理电压：是采集处理电压，比如在系统中像母线电压的采集处理，还有像交流电压的采集处理等。 差分同相/反相分压电阻：为了得到适合运放处理的电压，需要将高压信
知识点来源课程PPT 数据准备 加载数据 step 1：导入数据，使用 read.table() 方法。 d<-read.table(paste('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/german/german.data',sep=''),stringsAsFactors = F,header=F) step 2：根据说明文档，设置列名 colnames(d)
在实际工程中采集的许多数据都需要滤波、这里参考查阅了网上资料，总结了常用的滤波算法，原文链接见文章结尾处。 1、限幅滤波法 名称：限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A，则
时域混叠和频域混叠 含义 混叠（英语：Aliasing），在信号频谱上可称作叠频；在影像上可称作叠影，主要来自于对连续时间信号作取样以数字化时，取样频率低于两倍奈奎斯特频率。 如上图，以相同的采样周期对一个高频信号和低频信号进行采样，采出的数字序列相同，此时发生混叠。 解释一下奈奎斯特频率
很多网络上采样的时候使用的是插值方法，比如最近邻/双线性等，但是在模型部署的时候，部署框架不一定支持插值方法，需要使用替代方法，比如SNPE中ONNX转dlc的时候不支持插值操作。 转置卷积的棋盘效应 参考 1。反卷积和上采样+卷积的区别？ 2。deconv-checkerboard; 完
1 Continuous-Time Dynamic Network Embeddings Abstract 描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架，该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入 Conclusion 描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架。该框架为推广现有的基于随机游走的嵌入方法提供了基础，用于从连续时
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, (2022) 同组工作 Abstract 神经形态视觉传感器是近年来出现的一种新的仿生成像范式。它使用异步脉冲信号代替传统的基于帧的方式来实现超高速采样
在数字通信中，很重要的一步是做pulse-shaping（脉冲成形）。通常使用FIR滤波器实现成形滤波器。本文首先利用Matlab filterBuilder工具计算滤波器参数，之后利用Xilinx FIR compiler实现了滤波器，最后，通过配置FIR compiler的Parallel Channel 和 Interpolation 实现了对RF data converter
一、 关于时域采样和频域采样定理 1、A→D 理想时域采样信号的频谱是原模拟信号的频谱沿着频率轴，每间隔采样频率Ωs重复出现一次，并叠加形成的周期函数。（周期性延拓） （从信号传输的角度理解：要求信号最高频率不超过采样频率的1/2，才不会产生频谱混叠） （从信号A/D设计（匹配接收恢复等）的角
DeepLab V3 这是2017年发表在CVPR上的文章。相比于V2而言，主要不同之处有三个：引入了Multi-grid、改进了ASPP结构、移除CRFs后处理。 解决多尺度问题的几种办法： 在DeepLab V3中作者提出了两种结构：cascaded model以及ASPP model： DeepLabV3的几个模块与ResNet50的conv层相对应。 在c
数字信号处理 2022，我也是今天刚刚才想明白的！ 1、回顾 ： 归一化的数字角频率 w= (2*pi) f/Fs, （1-1） 其中w 是数字角频率，一般取值范围是[0，2Π] f 是信号的最高频率 Fs 是信号的抽样频率 2、根据奈奎斯特采样定理：采样频率Fs应该大于信号最高频率 f 的2倍，所以当归一化频率=
