绍了FPGA调试过程中遇到的一些基本问题的介绍，和一些问题的解决办法

FPGA中的亚稳态 毛刺 异步FIFO 介绍亚稳态、毛刺以及异步FIFO

静态技术规格中，我们探讨了静态技术规格以及它们对DC的偏移、增益和线性等特性的影响。这些特性在平衡双电阻 (R-2R) 和电阻串数模转换器 (DAC) 的各种拓扑结构间是基本一致的。然而，R-2R和电阻串DAC的短时毛刺脉冲干扰方面的表现却有着显著的不同。　　我们可以在DAC以工作采样率运行时观察到其动态不是线性。造成动态非线性的原因很多，但是影响的是短时毛刺脉冲干扰、转换率/稳定时间和采样抖动。　　用户可以在DAC以稳定采样率在其输出范围内运行时观察短时毛刺脉冲干扰。图1显示的是一个16位R-2R DAC，DAC8881上的此类现象。　　图1　　这个16位DAC (R-2R) 输出显示了7F

去毛刺的工艺并非千篇一律，去毛刺过程中，要根据金属材质、硬度、韧性、结构形状、尺寸大小等综合因素选择针对性的去毛刺方法。在机器人去毛刺加工行业中，柔性浮动较为主流的去毛刺工艺。

滤除reset上的毛刺

毛刺 未压缩图像的自动毛刺效果。 非常简单的python代码。 怎么跑 ./glitcher.py path/to-image.bmp 这将生成一个新的path/to-image-glithced.bmp处理过的图像。 例子 执照 麻省理工学院许可证 (MIT) 版权所有 (c) [2015] [Rodrigo Espinosa Curbelo] 特此授予任何人免费获得本软件副本和相关文档文件（“软件”）的许可，不受限制地处理本软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并的权利、发布、分发、再许可和/或出售软件的副本，并允许向其提供软件的人员这样做，但须符合以下条件： 上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或重要部分中。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途的适用性和不侵权的保证。 在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、

在基础知识：静态技术规格中，我们探讨了静态技术规格以及它们对DC的偏移、增益和线性等特性的影响。这些特性在平衡双电阻 (R-2R) 和电阻串数模转换器 () 的各种拓扑结构间是基本一致的。然而，R-2R和电阻串的短时毛刺方面的表现却有着显著的不同。　　我们可以在DAC以工作采样率运行时观察到其动态不是线性。造成动态非线性的原因很多，但是影响的是短时毛刺、转换率/稳定时间和采样抖动。　　用户可以在DAC以稳定采样率在其输出范围内运行时观察短时毛刺。图1显示的是一个16位R-2R DAC，DAC8881上的此类现象。　　 　　图1　　这个16位DAC (R-2R) 输出显示了7FFFh – 800

五点三次平滑算法属于平滑滤波算法的一种，在平滑滤波算法中，常用的有: 样条差值函数平滑法、平均计算平滑法和五点三次平滑法。样条差值函数平滑法采用样条插值的方式来逼近采样点，以此实现平滑，算法灵活多变，效果较好，但该方法计算过程相对复杂，在平滑幅度方面表现较差; 平均计算平滑法虽然相对简单，但滤波的效果并不好; 五点三次平滑法实现平滑滤波的原理是利用多项式最小二乘法来逼近采样点，算法十分简单，滤波效果也较好。 M文件由掌柜本人编写，保证运行。

halcon瑕疵毛刺.hdev

CT 图像中肺结节的良恶性鉴别是肺癌计算机辅助诊断研究中的关键。针对这一问题，提出了一种基于图像多维信息的肺结节良恶性鉴别方法。该方法基于三维肺结节的二维表示来进行影像学征象建模，并计算模型特征值。然后，提取结节的形状及纹理特征。最后，根据提取的所有特征，利用模糊C 均值分类器对肺结节的良恶性进行鉴别。针对130 组结节数据进行实验，肺结节良恶性鉴别的敏感性及假阳率分别达到87. 58% 及9. 52%。实验结果表明，该文提出的方法能有效地区分肺结节的良恶性，辅助医生进行临床诊断。