包括ahb apb axi各个桥之间的转换接口，Verilog语言实现

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走进FPGA SoC设计—京微雅格FPGA芯片及开发板使用剖析

行业分类-设备装置-动态时钟控制模块及基于该模块的面向多媒体感知网络SoC的动态时钟控制系统.zip

20210822-华西证券-全志科技-300458-AIoT时代已至，智能SoC步入高速增长期.pdf

针对利用平方根无极卡尔曼算法估算电池SOC时,因噪声协方差为常量带来的误差,在平方根无极卡尔曼滤波(SR-UKF)算法的基础,改进了算法,把每次测量的输出值残差的协方差作为噪声的协方差,得到自适应平方根无极卡尔曼滤波算法,使得噪声协方差随时间的更新而更新,解决了噪声协方差为常量带来的误差。实验表明,利用自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对在常温下电池放电过程的SOC估计,精确度在总体上得到了提高,在电池工作区间0.2≤YSOC≤0.9内估计误差在1.5%以内。自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对电池常温放电过程的SOC估计能满足电动汽车电池SOC估计的实际要求。

五、余弦函数的傅里叶变换 F [cos（2πu0x） ] 其中 u0 = 1 / Τ Τ 为周期 [ ] exp] [cos dxux2jxu2 0 ππ −•= ∫ ∞ ∞− [ ] exp ] )exp(-)[exp( dxux2j xu2jxu2j 2 1 00 π ππ −• += ∫ ∞ ∞− [ ])()( 00 uuuu2 1 ++−= δδ 1/2 -u0 u00 u F (u) 结论:余弦函数的傅里叶变换是 δ 函数组合 8

基于人工智能的锂电池SOC监测技术研究与应用

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