基于GAN和多通道CNN的电力系统暂态稳定评估_时纯.pdf

Proteus仿真，ADC模拟输入巡回系统，8路通道全开，全自动采集，LCD1602通过按键翻页显示单片机从8通道转换输出的采样结果。 压缩包内包含如下资源：Protes仿真图，1602头文件，8路AD转换代码。调试良久，解压即可用。

FIR 高级应用,FIR 多通道 (四个通道用一个 FIR IP，每通道用不同的系数) https://blog.csdn.net/qq_46621272/article/details/125346332 文章有该代码详细说明 https://blog.csdn.net/qq_46621272/article/details/125292610 FIR 使用详解

在多通道设计中，独立驱动每一条通道都会消耗更多的功率、更多的元件，并占用更大的电路板空间。结果导致温度相关设计复杂化，并且在更高的成本下声音质量和可靠性却较低。

基于ADI公司的双通道、14 bit串行输出图像预处理芯片(AFE)AD9978A设计了一套CCD黑白数字摄像机电路系统。系统采用Dalsa公司的1 024×1 024帧转移面阵CCD FTT1010M作为图像传感器，采用专用集成芯片DPP2010A作为时序发生器，以FPGA 为控制核心，并应用LVDS接口完成图像输出。针对CCD双通道输出时通道间存在的不均匀性问题，使用AD9978A在电路上给出了改进，并系统研究了该芯片复杂的寄存器配置问题。经验证，该系统能在不添加任何均匀性校正算法的情况下，输出均匀性良好的双通道图像。

FC-FS-3 最新光纤通道帧信号标准协议

数据通道 将数据通道转换为流 例子 var DataChannel = require ( "data-channel" ) var pc = getPeerConnection ( ... ) , channel = pc . createDataChannel , stream = DataChannel ( channel ) stream . write ( "STREAM ALL THE THINGS" ) 安装 npm install data-channel 贡献者 雷诺斯 麻省理工学院许可

摘要本文分别考虑单层金属层、多层金属层、添加通孔约束的多层金属层三种情形下对“通道布线”问题进行优化。针对问题一，考虑单层金属层的布线优化，布线区域为二维平面，

matlab的egde源代码具有通道和空间可靠性的判别相关滤波器 DCF-CSR跟踪器的Matlab实现来自在2017年计算机视觉和模式识别会议（CVPR）会议上发表的论文，以及后来在《国际计算机视觉杂志》（IJCV）上发表的论文。 刊物 期刊出版： 艾伦·卢克希奇（AlanLukežič），托马斯·伏伊（TomášVojíř），切卡文（LukaČehovin），马塔斯（JiříMatas）和克里斯蒂安（Matej Kristan）。 ``具有通道和空间可靠性的区分性相关滤波器跟踪器''，《国际计算机视觉杂志》（IJCV），2018年。 BibTex引文： @Article {Lukezic_IJCV2018， author = {Luke {\ v {z}} i {\ v {c}}，Alan和Voj {'i} {\ v {r}}，Tom {'a} {\ v {s}}和{\ v {C}} ehovin Zajc，Luka和Matas，Ji {\ v {r}} {'i}和Kristan，Matej}， title = {具有通道和空间可靠性的歧视性相关过滤器跟踪器}， journal\n=

本文提出了一种使用OPENBCI收集两个手势数据并解码信号以区分手势的实验。 用受试者前臂上的三个电极提取信号，并在一个通道中传输。 利用巴特沃斯带通滤波器后，我们选择了一种新颖的方法来检测手势动作段。 代替使用基于能量计算的移动平均算法，我们开发了一种基于Hilbert变换的算法来找到动态阈值并识别动作段。 从每个活动部分提取了四个特征，生成了用于分类的特征向量。 在分类过程中，我们基于相对较少的样本对K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）进行了比较。 最常见的实验是基于大量数据来追求高度拟合的模型。 但是在某些情况下，我们无法获得足够的训练数据，因此必须探索在小样本数据下进行最佳分类的最佳方法。 尽管KNN以其简单性和实用性而闻名，但它是一种相对耗时的方法。 另一方面，由于支持向量机应用了不同的风险最小化原则，因此在时间要求和识别准确性方面具有更好的性能。 实验结果表明，SVM算法的平均识别率比KNN高1.25％，而SVM比KNN短2.031 s。