使用Edge Impulse和BalenaCloud进行图像分类 本指南将帮助您部署在Raspberry Pi上运行的图像分类系统。 使开发人员能够使用嵌入式机器学习来创建智能设备解决方案。 您将学习如何使用智能手机轻松获取图像样本，训练ML算法以及在设备上部署推理引擎。 是用于部署IoT应用程序的基于容器的平台。 概述 该项目基于出色的，可通过在容器中运行来实时播放相机的Feed。 对于我们的应用程序，我们通过在Node.js服务器内部添加另一个运行Edge Impulse Webassembly推理引擎的容器来利用Balena的多容器功能。 这两个容器通过WebSocket相互通信。 balena-cam Webapp已被修改为每秒调用推理引擎并将结果显示在网页上。 要求 Raspberry Pi：已测试v3和v4，已测试balenaFin v1.0 用手机捕捉图像样本； 或一组jp

Gearboy 是一個用 C++ 編寫的跨平台 Game Boy / Game Boy Color 模擬器，可在 Windows、macOS、Linux、BSD、iOS、Raspberry Pi 和 RetroArch 上運行。 具有即時反彙編程序、cpu 斷點、內存訪問斷點、代碼導航（轉到地址、JP JR 和 CALL 雙擊）、調試符號、內存編輯器、IO 檢查器和 VRAM 查看器的完整調試器，包括圖塊、精靈、背景和調色板. 準確的 CPU 仿真，通過 blargg 測試的 cpu_instrs.gb。 準確的指令和內存時序，通過 blargg 測試的 instr_timing.gb 和 mem_timing.gb。 具有正確時序和優先級的準確 LCD 控制器仿真，包括中間掃描線效果。

一个比较好理解的双闭环（电流内环，电压外环）BoostPFC仿真模型。

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该matlab文件，只要用了comm的工具箱的，并对DQPSK的误码率进行了分析，可在figure(4)中演示出来。代码能一次运行出来。望支持一下。

1）采用并联型APF有源滤波器； 2）谐波检测采用dq方法； 3）电压环采用PI控制，稳定性好（若稳定性较差，会影响补偿效果）； 4）电流环采用PI+重复控制； 5）调制策略采用SVPWM矢量控制； 6）APF消除谐波时，可补偿一定的无功和谐波； 7）APF消除谐波后，输入电流THD小于2%； 8）各个模块分类明确，波形完美，理解容易。

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本程序用于完成BPSK、QPSK、pi/4QPSK、OQPSK、8PSK、16QAM、32QAM、64QAM和128QAM的调制仿真。并可任意扩展到MPSK和MQAM。程序分成四个部分，fir.m对基带码元序列进行脉冲成型，可选矩形脉冲，升余弦脉冲和平方根升余弦脉冲； modal.m 为主程序，完成岁各种信号的基带星座图映射、脉冲成型和调制；pi4QPSK.m 为pi/4QPSK信号的星座图映射程序；test1.m给出一个简单的频谱显示测试。

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