引言  时间频率测量是电子测量的重要领域,要实现对时间频率测量,需要有一个好的频率源,在各种频率源中,尤其是对于晶体振荡器来说,稳定度问题是最使人们关注的问题,它表示对于频率稳定度的保持能力。对于稳定度不好的频率源来说,准确度调得再高也是没有意义的。本文介绍了一个基于计算机的多路数据采集、实时显示的频稳测量系统,该系统以计算机、数据采集卡为基本硬件,因此它属于虚拟仪器的范畴。虚拟仪器系统是基于计算机的数字化测量测试仪器,它由计算机、应用软件和仪器硬件三部分组成。虚拟仪器可使用相同的硬件系统,通过不同的软件就可以实现功能完全不同的各种测量测试仪器,即软件系统是虚拟仪器的核心,软件可以定义为各种仪
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使用说明: 1、百度云推送 打开AndroidManifest.xml,将百度开发者中心api_key复制value后的引号中。 打开www下的index.html文件,把api_key替掉为开者中心api_key的值 fastgoPushNotification.init("apk_key"); 2、条码扫描,启动后即可看到效果 详见http://blog.csdn.net/mansai/article/details/18910513
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matlab做信效度分析代码使用深度神经网络及其分析预测下颞(IT)多单元输出。 深度神经网络由多层组成,以处理输入图像。 以类似的方式,灵长类动物大脑的视觉皮层具有多个层,这些层处理从视神经传入的视觉刺激。 它们按以下顺序排列:V1,V2,V3,V4,IT(下颞)。 IT层类似于经过训练的DNN的最后一层,确定图像中的对象。 在该项目中,比较了灵长类动物大脑的视觉皮层(V4和IT)的5个区域中的2个区域与流行的DNN模型之间的比较。 用于比较的一些DNN模型是: HMO HMAX 像V1 像V2 克里热夫斯基等。 2012年 Zeiler&Fergus 2013 1.1)数据获取和使用 在显示测试对象(灵长类动物)测试图像的同时,从其V4和IT区域记录神经输出。 V4区域具有128个通道,通过该通道收集神经输出,而IT区域具有168个通道。 因此,灵长类动物大脑中一幅图像的IT表示是一个168维向量。 总共向灵长类动物显示了1960张图像,因此V4数据矩阵为1960x128,而IT数据矩阵为1960x168。 这是数据的链接: 这里仅使用多单位数据。 为了从DNN模型的最后一个完全连
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