1、JESD204协议概述 ADC、DAC技术即模数、数模转换技术，在军用和民用领域广泛应用，如现在常用的有微信语音、网络电话、其典型数据处理流程： 语音输入->ADC采样->调制->基站->无线传输->基站->解调->DAC->语音输出 采样率在100MSPS以下的ADC芯片，通常采用LVCMOS电平的接口进行数据传
nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具，它能在系统运行过程中实时地捕捉系统资源的使用情况，记录的信息比较全面，并且能输出结果到文件中，然后通过nmon_analyzer工具产生数据文件与图形化结果。 nmon是IBM开发的，具有免费，体积小，安装简单，耗费资源低的特点。可
目录 一、算法原理 1、性质 2、主要函数 3、参考文献 二、代码实现 三、结果展示 1、网格模型 2、采样结果 3、点云中的采样结果 一、算法原理 1、性质 一个理想的 Poisson 圆盘采样点集需要满足 3 个条件: 无偏差采样性质 (采样区域的每个没有被覆盖的点都有
论文：https://arxiv.org/abs/2003.08866 代码：https://github.com/zdaxie/SpatiallyAdaptiveInference-Detection 这个论文的关键词是动态网络。如下图所示，动态网络目标是可以对 简单 和 困难 的样本分别 采用不同的网络进行推理。对于简单样本采用小网络，对于困难样本采用大网络，
论文：https://arxiv.org/abs/2003.08866 代码：https://github.com/zdaxie/SpatiallyAdaptiveInference-Detection 这个论文的关键词是动态网络。如下图所示，动态网络目标是可以对 简单 和 困难 的样本分别 采用不同的网络进行推理。对于简单样本采用小网络，对于困难样本采用大
嵌入式硬件之ADC/DAC 写在前面 这几天在做一个寒假练项目，其中涉及到了音频的处理，ADC、DAC再次进入到了我的视野，并引起了我新的思考。 1、初次相识 记得去年七月份，本科毕业刚离校，就到研究生学校这边打杂，导师让我参与了一个小项目，那个控制器电路中有一个让我印象很深的的电路——A
目录 STC8H开发(一): 在Keil5中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(二): 在Linux VSCode中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(三): 基于FwLib_STC8的模数转换ADC介绍和演示用例说明 STC8H开发(四): FwLib_STC8 封装库的介绍和使用注意事项 STC8H开发(
2021/9/28 学习汇报总结 U-Net github地址 解决什么问题？ 医学图像的分割对小数据集十分友好 U-Net使用的方法？ 整体结构就是先编码（下采样）， 再解码（上采样），回归到跟原始图像一样大小的像素点的分类。 继承FCN的思想，继续进行改进。但是相对于FCN，有几个改变的地方，U-Net是完全对
目录 接口接口的优势：接口的定义和使用： 采样和数据驱动竞争问题如何避免采样的竞争问题？接口中的clocking 测试的开始和结束为验证环境建立独立的测试盒子 调试方法库窗口仿真窗口过程窗口 查看信号和波形打印消息 设置断点和查看变量 接口 接口可用作设计，也可用作验证；在
在工业自动化控制中，经常会遇到开关量、数字值、模拟值、离散值、脉冲值等各种概念，人们在实际应用中很容易混淆这些概念。各种概念如下: 1.开关量:一般指触点的“开”和“关”状态，计算机设备中也常用“0”或“1”来表示开关量的状态。开关量分为主动开关量信号和被动开关量
目录 前言实验目的实验要求硬件电路实验步骤代码解释实验结果总结体会 前言 玖道最近在做一个开关电源项目，需要用到TI 的TMS320F28035 芯片，实现控制电路的设计。简单来说就是利用28035采集信号量，经过算法计算，得到占空比，然后利用ePWM模块输出PWM波来控制功率开关管的导通
--date: 2022/1/12 --author: longRookie --title: wav文件格式解析 Waveform Audio File Format 是微软与IBM公司所开发在个人电脑存储音频流的编码格式，在Windows平台的应用软件受到了广泛的支持。此格式属于资源交换文件格式（RIFF）的应用之一，通常会将采用脉冲编码调制的音频资
2020和2021年，最火的计算机视觉技术非Transformer莫属。而除Transformer之外，最受欢迎也最有趣的技术我想应该是ECCV 2020的神经辐射场 (Neural Radiance Field, NERF) ，其核心点在于非显式地将一个复杂的静态场景用一个神经网络来建模。在网络训练完成后，可以从任意角度渲染出清晰
崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（1）概率论与数理统计基础_今天也是睡觉的一天的博客-CSDN博客 崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（2）蒙特卡洛法与贝叶斯滤波_今天也是睡觉的一天的博客-CSDN博客 粒子滤波原理 粒子滤波是基于蒙特卡洛仿真的近似贝叶斯滤波算法。 我们可以从贝叶斯
Essentially, for our network to upsample a point cloud, it should learn local geometry patterns from the objects. 对于上采样点云网络而言，他应该去学习局部几何模式从原有的对象当中。 我们的目标是针对点云的下游任务，做上采样。对于点云任务的上采样网络而言，他本身应该
Eformer是进行低剂量CT图像重建的工作，它第一次将Transformer用在医学图像去噪上，ICCV2021的paper，值得一读。 知乎同名账号同步发布。 目录 一、架构和贡献二、主要细节2.1，Sobel Convolution2.2, 下采样和上采样2.3，损失函数 三、实验 一、架构和贡献 和Uformer一样，将LeWin
ADC笔记——采样方式 为了使采样信号的频谱不发生混叠，采样频率至少为信号频率或一组信号中频率最大值的两倍，刚好满足采样定理的采样频率称为信号的奈奎斯特频率，当采样频率低于奈奎斯特频率时，称为欠采样，反之，当采样频率高于奈奎斯特频率时，称为过采样，当采样频率恰好等于奈奎斯特频率
FPN （CVPR 2017） 论文地址；参考博客1；参考博客2 1.概述 名称：特征图金字塔网络FPN（Feature Pyramid Networks） 解决问题：物体检测中的多尺度问题（？） 效果：简单改变网络连接，不增加计算量，但提高对小物体的检测性能 独特之处：低层的特征语义信息较少，但目标位置信息准确；高层的特征语义信息
在直接采样 RF 设计中，数据转换器的特征通常是 NSD、IM3 和 ACLR 参数，而不是 SNR 和 ENOB 等传统指标。 在软件定义无线电和类似的窄带用例中，量化落入感兴趣频段的数据转换器噪声量更为重要； 遗留数据转换指标不适合这样做。 本白皮书首先介绍了传统 ADC 参数（SFDR、SNR、SNDR (
2022新年啦，今年准备每天读一篇论文（大概）。由于个人能力问题，阅读过程可能是粗读，因为有的地方看不懂，看不懂的地方我就标记一下挖个坑，以后能力长进的时候我再来填坑（大概）。因为怕读完就扔掉了，所以还是在这里记录一下，以后常来复习。 第一篇就读过一段时间可能会考的计算机视觉课里提到
背景介绍 U-Net可以说是当今时代下一个炙手可热的网络模型，作为分割领域的一种基础网络，其代表了一种高性能的基础网络设计架构，很多网络为了延续U-Net的核心思想，加入了新的模块或者融入其他设计理念设计而成。如今，所有的图像分割问题，人们都会尝试着用各种U-Net网络架构看看效果
（1）采样与走样 采样不只是发生在不同的位置，也可以是不同的时间，比如视频、动画，把一系列的图按一定的时间放映出来，动画实际上就是在时间中进行的采样，因为本质上说，我们没有连续意义上的动画。 采样是广泛存在的，同样，采样造成的问题也是广泛存在的，叫做 Artifacts（图形学中的黑话，不希望看
类别不平衡问题 类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码 前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后，我们才能据此选择具
一、概述 ffmpeg音频参数主要有如下四个： 1、声道数（nb_channels）：常见的有单声道，双声道，5.1环绕立体声道。 2、采样频率（nb_samples）：每秒钟取得声音样本的次数。如下图所示，把音频文件放大，实际上都是一个一个的点，一秒钟有多少个横坐标的点，就是该音频的采样频率。 3、采样深度 （sampl
