为验证基于dSPACE的SVPWM调制方式的可行性与实用性，搭建了以dSPACE和IPM为核心的异步电机变频调速系统实时仿真实验平台。利用simulink的RTW功能可将Matlab/Simulink中建立的电机控制模型下载至DSP芯片中，实现了对异步电机的SVPWM调制实时控制，同时也验证了dSPACE实时仿真系统的快速性及高效性。

视音频编辑器 前言 有时候我们想对音视频进行加工处理，比如视频编辑、添加字幕、裁剪等功能处理，虽然 Github 上开源了一些比较不错的项目，但是如果我们想在此项目上进行二次开发，比如我想拿到该项目的动态库基于 OpenH264 来进行对 YUV 编码，这个时候有可能该动态库没有集成 OpenH64 库，所以为了扩展性，我就自己弄了一套万能的库，基本上包含了所有常用的音视频处理库，你不用再去进行编译。编译完成的头文件和动态库可以在该项目的 core/cpp 目录自行获取(已完全开源)。 ##介绍 视音频编辑器 主要移至 **FFmpeg v4.4-dev + libx264 + freetype + fontconfig + fribidi + openh264 +libfdk-aac + gnutls + speex + libwebp + lame +opus + opencore-

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在正交频分复用(OFDM)系统中，综合利用时、频域信息的二维差分解调算法(2-DDD)，更有利于对抗时频双选信道衰落。该文研究了基于M进制差分幅度相位键控(M-DAPSK)的2-DDD算法，该算法使得基于无编码的64DAPSK-OFDM系统在加性Gauss白噪声信道误码率10-4处可获得1．35 dB的性能增益。为降低2-DDD中最优路径搜索的复杂度，提出了5种可能的解决途径，并分析时间复杂度和空间复杂度。仿真结果表明，采用本文的广度优先存储式算法和深度优先存储式算法，使搜索算法复杂度降低约98％。

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Tensorflow实施论文“快速，准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”（CVPR 2017） 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库： $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行： $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行： $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到

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