摘要 TSL256x是一种高速、低功耗、宽量程、可编程灵活配置的光强传感器芯片。本文简要介绍了TSL256x的基本特点、引脚功能、内部结构和工作原理，给出了TSL2561的实用电路、软件设计流程以及核心程序。       关键词 光强传感器 TSL256x I2C总线 积分式A/D转换器       1 TSL256x简介     　TSL2560和TSL2561是TAOS公司推出的一种高速、低功耗、宽量程、可编程灵活配置的光强度数字转换芯片。该芯片可广泛应用于各类显示屏的监控，目的是在多变的光照条件下，使得显示屏提供最佳的显示亮度并尽可能降低电源功耗；还可以用于街道光照控制、安全照明

随着人工智慧物联网(AIoT)应用的蓬勃发展，不仅给我们的生活带来了便利，也改变了过去使用者的习惯。以“智慧家电”为例，根据资策会网购智慧家电的调查，有高达61%网友曾购买小型智慧家电，像是扫地机器人、智慧电视、智慧音箱、电扇、电子锅等都是近年智慧家电的人气商品。 有鉴于此，瑞萨(Renesas)电子作为全球领先的半导体解决方案供应商，在这波浪潮中也推出许多的解决方案作为产品的开发。如今随著语音辨识的高度应用成长，瑞萨(Renesas)电子携手赛微科技(Cyberon Corp.)推出新一系列的语音控制应用方案，即使在没有联网的环境下，依旧能享受智慧家庭的乐趣。在此次的开发中，分别采用两款MCU作为应用的选择:一款是RA系列的RA6M1，另一款是Synergy系列的S5D5。 采用瑞萨(Renesas)电子MCU - RA系列的RA6M1/Synergy系列的S5D5，搭配流量计感测器(FS1023)的智能饮水机语音控制技术，透过I2S界面接收DMIC麦克风音讯，并经由算法来撷取相对应的指令动作，当启动饮水机进行给水的过程，流量计感测器(FS1023)透过A/D界面回传流量值给主控制芯片，举例: 当下达语音指令 -“我要100CC水”，执行饮水机给水动作，经计算水量到达100CC即停止出水。此两款的MCU所搭载的语音辨识的算法是由赛微科技(Cyberon Corp.)所提供，其特色包括: 1.低功耗，高安全性和灵活的软件包（RA-FSP/Synergy-SSP）。 2.本地语音识别算法。无需网络连接，无需进行网络延迟即可执行实时控制。 3.全球语言支持:现在全球范围内多达34种语言支持。 4.语音识别算法所需的硬体资源较少: CPU运行于CM4@60DMIPS，ROM:?256KB闪存，?50KB SRAM。 这取决于有多少命令支持。 5.高精度:?98％（每200个命令）。 6.每个命令所需要的硬体资源如下表: 7. 语音辨识表现的状况: 核心技术优势 全球语言支持多达34种，且所需的硬体资源较精简  赛微科技的语音辨识引擎，提供了优异的抗干扰性  瑞萨所提供的FSP(Flexible Software Package) 和 Synergy Software Package(SSP) 快速的实现语音控制应用 方案规格RA6M1 MCU 规格:  处理器:120MHz Arm:registered: Cortex:registered:-M4F， 512KB Flash ROM， 256KB SRAM  工作温度:-40℃ 至 + 105℃  支援界面:UART界面、PMOD 界面  烧录方式:J-Link SWD 界面  开发环境:Renesas e2studio with FSP (请参阅博文: Renesas RA e2studio 与 FSP 下载安装及程序编译) Synergy S5D5 MCU 规格:  处理器:120MHz Arm:registered: Cortex:registered:-M4， 512KB Flash ROM， 384KB SRAM  工作温度:-40℃ 至 + 105℃  支援界面:UART界面、PMOD 界面  烧录方式:J-Link SWD 界面  开发环境:Renesas e2studio with SSP 方案来源于大大通。

压缩感知图像matlab代码压缩传感 使用压缩感测的图像压缩。 概括 此存储库正在开发，这是UC Berkeley的EE227BT凸优化课程的班级项目的一部分。 作者是加州大学伯克利分校EECS系的研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 组织 该存储库中的文件组织如下。 compressed_sensing/presentation目录包含幻灯片组的副本，以及幻灯片中使用的一些图像。 compressed_sensing/writeup目录包含最终报告的副本。 compressed_sensing/data目录包含三个示例图像。 实际上，幻灯片和报告中的所有示例均使用lenna.png图像。 compressed_sensing/reconstructions目录包含两个子目录： matlab figures和python figures ，这两个子目录（并不令人惊讶地）包含分别由用MATLAB和Python编写的测试脚本创建的压缩和重建结果。 compressed_sensing/src目录还包含两个子目录。 matlab子目录包含我们最新的代码库。 这

我们提出了一种简单有效的迭代加权算法通过压缩感测提高图像重建的恢复性能（CS）。 数值实验结果表明，所提出的新方法与标准相比，在图像质量和计算复杂度方面均胜过最小化1 l以及其他迭代加权的1 l算法CS中的图像重建。

最新一代的指纹感测器是采用主动式垂直射频技术，其利用半导体感面积型测接收器，接收微小的人体手指发出指纹影像讯号，使能侦测手指3D影像，以辨识表 面指纹的脊和谷的深度3D图形。

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