matlab代码影响基于自动编码器的单图像超分辨率 介绍 单图像超分辨率（SISR）是计算机视觉中的不适定问题，并且在视频编码的背景下显示出其潜力。 自从SRCNN [1]模型首次提出以来，训练基于深度学习的模型来执行超分辨率已成为该领域的当前研究重点。 基于深度学习的超分辨率的当前流程如图1所示。首先使用双三次/ SHVC方法将原始图像降采样为低分辨率图像，然后通过插值方法将低分辨率图像放大。 插值图像用于深度学习模型的训练和测试。 图1：当前基于深度学习的SISR模型的一般结构。 在该项目中，发现不同的下采样方法对基于深度学习的SISR模型的训练和性能有深远的影响。 使用几乎没有别名的下采样和内插方法进行训练对网络恢复高一半频率的信息没有帮助。 基于这些结论，设计了一种可以同时学习下采样和上采样操作的自动编码器模型，希望该自动编码器模型可以学习适当的下采样方法，以便在上半频率范围内获得更多信息。可以恢复的。 测试结果表明，与VDSR [2]模型相比，该自动编码器模型可以实现更高的PSNR值。 自动编码器模型的结构如图2所示。图2：基于自动编码器的SISR模型的结构。 表1给出了测试

利用Modbus-RTU通信协议实现欧姆龙PLC和松下伺服驱动器之间的串口通讯，从而获取松下伺服绝对式编码器多圈数据和单圈数据， 从而计算出轴的实际位置，可直接应用与轴控运动中的绝对式位置坐标获取。 该功能已经经过实际平台测试，可直接应用与实际项目。

数字通信原理

配置定时器为编码器模式时，库版本的配置代码，希望能和大家一起分享，能帮助大家快速进步

电工电子技术基础

1.自编码器简介，包括（1.1什么是自编码器，1.2自编码器有什么用，1.3怎样构建自编码器，1.4自编码器及其变体） 2.稀疏自编码器(SAE)，包括（2.1为什么要有稀疏自编码器，2.2稀疏自编码器介绍，2.3稀疏自编码器原理，2.4与自编码器的区别） 3.收缩自编码器(CAE)，包括（3.1 预备知识，3.2 CAE目标，3.3 CAE构造） 4.去噪自编码器(DAE)，包括（4.1什么是去噪自编码器，4.2去噪自编码器的结构） 5.变分自编码器(VAE)，包括（5.1为什么用变分自编码器，5.2变分自编码器的结构）

官方JM86编解码器，解码器部分源代码有详细注释，还有为解码器提供的测试文件：H264码流。

关于编码器测速方法的总结，与思考；详细分析MT法测速和位置细分方法

详细描述正交编码器的测试原理，包括M法测速，T法测试以及M/T法测试。并且基于TI的28335芯片的EQep模块开发了测速的例程源码。

Easypro绝对值编码器（单圈绝对值编码器或多圈绝对值编码器），具有RS485输出接口，可以与市场上所有PLC的通讯RS485接口连接，读取编码器数据，而不再需要高速计数模块，也可以与单片机的通讯连接直接读取编码器数据。