一个winform程序来来演示怎样使用内部时钟连续测量模拟量,我用到的NI采集设备是NI USB-6366。
2021-11-10 10:53:51 10.56MB winform c# NI-DAQmx
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利用STM32F407的DMA传输实现ADC 12通道交替采样,已经在项目中成功使用
2021-11-09 22:00:34 1.14MB STM32F4 ADC DMA
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PyBrella是一个脚本,旨在使用AMBER分子动力学软件包自动进行伞状采样过程。
2021-11-09 21:36:57 46KB 开源软件
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动图展示信号的采样与重建
2021-11-09 20:09:11 753KB matlab信号的采样和重建
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matlab点云体素降采样-function包含例子
2021-11-09 17:14:19 1KB matlab 点云
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路径GAN 基于采样路径规划启发式生成对抗网络的Pytorch实现 表中的内容 结构 PathGAN的总体结构由两部分组成: RRT *搜索算法和 产生性的对抗性网络,用于产生有希望的区域 搜索算法 RRT*算法: 比较RRT*和Heuristic RRT* : GAN架构 GAN整体架构: GAN架构的详细信息: 数据集 数据集 训练 结果 执照 该项目在麻省理工学院获得许可。 链接 基于生成式对抗网络的启发式算法,用于基于采样的路径规划(arXiv文章) GAN路径查找器(arXiv文章)
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− 16bit视频级联输入接口支持通过148.5MHz双沿采样实 现1路3840x2160@30fps输入; 16×1080p@30fps实时视频输入; − 每个8bit接口支持通过148.5MHz双沿采样或297MHz单沿 采样实现1路4M(2560*1440)时分复用输入,共支持 8x4M@30fps实时视频输入; − 每个16bit接口支持148.5MHz BT.1120标准模式,共支 持4×1080p@60fps实时视频输入; − 16bit视频级联输入接口支持通过148.5MHz双沿采样实 现1路3840x2160@30fps输入; 视频输出 接口 − 支持1个HDMI 1.4高清输出接口,最大输出 3840x2160@30fps; − 支持1个VGA高清输出接口,最大输出 2560x1600@60fps; − 支持1个BT.1120高清输出接口,最大可输出; 1080P@60fps; − 支持1个BT.1120视频级联输出接口,最大可输出 3840x2160@30fps; − 支持2个独立高清输出通道(DHD0、DHD1),可通过任 意高清接口(HDMI、VGA、BT.1120/视频级联口)输出, DHD0支持64画面输出,最大输出3840x2160@30fps,DHD1 支持64画面输出,最大输出1080P@60fps; − 支持1个CVBS标清输出接口; − 支持3个ARGB1555或ARGB8888的全屏GUI图形层,分别用 于2路高清和1路标清; − 支持1个HDMI 2.0高清输出接口,最大输出 3840x2160@60fps; − 支持1个VGA高清输出接口,最大输出 2560x1600@60fps; − 支持1个BT.1120高清输出接口,最大可输出 1080p@60fps; − 支持1个BT.1120视频级联输出接口,最大可输出 3840x2160@30fps; − 支持2个独立高清输出通道(DHD0、DHD1),可通过任 意高清接口(HDMI、VGA、BT.1120/视频级联口)输出, DHD0支持64画面输出,最大输出3840x2160@60fps,DHD1 支持64画面输出,最大输出1080p@60fps; − 支持1个CVBS标清输出接口; − 支持3个ARGB1555或ARGB8888的全屏GUI图形层,分别用 于2路高清和1路标清; − 1 个 HDMI 2.0 超高清输出接口,最大输出 3840× 2160@60fps; − 1 个 VGA 高清输出接口(排针),最大输出 2560× 1600@60fps; - 支持 1 个 BT.1120 高清输出接口,在 SDR 模式下最大输 出 1080P@60fps,在 DDR 模式下最大可输出 3840×2160@30fps; − 支持2个独立高清输出通道(DHD0、DHD1),可通过任 意高清接口(HDMI、VGA、BT.1120/视频级联口)输出, DHD0支持64画面输出,最大输出3840x2160@60fps,DHD1 支持64画面输出,最大输出1080p@60fps; − 支持1个CVBS标清输出接口; − 支持 3 个 ARGB1555 或 ARGB8888 的全屏 GUI 图形层,分 别用于 2 路高清和 1 路标清; 网络接口 1个千兆以太网接口: − 支持RGMII、RMII、MII三种接口模式; − 支持10/100Mbit/s半双工或全双工; − 支持1000Mbit/s全双工; 1 个千兆以太网接口: − 支持RGMII、RMII、MII三种接口模式; − 支持10/100Mbit/s半双工或全双工; − 支持1000Mbit/s全双工; − 支持 TSO,降低 CPU 开销; 2个千兆以太网接口: − 支持RGMII、RMII、MII三种接口模式; − 支持10/100Mbit/s半双工或全双工; − 支持1000Mbit/s全双工; 1 − 支持 TSO,降低 CPU 开销; 外围接口 -4 个 SATA3.0/PCIe 2.0/USB3.0 复用接口,可配置为 4*SATA、2*PCIe x2、2*SATA+2*PCIex1、 -4 个SATA3.0/PCIe 2.0/USB3.0 复用接口 可配置为 4*SATA、2*SATA+2*PCIe x1、1*USB3.0+2*SATA+1*PCIe - 2 个 SATA3.0 接口,支持 PM,支持 eSATA; - 1 个 PCIe 2.0/SATA 3.0 复用接口:可配置为 1*PCIe
2021-11-09 10:38:10 342KB Hi3536 Hi3531D Hi3531A 参数选型对比
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利用matlabGUI设计制作的GUI,可实现FLUKE万用表与单片机MCU之间的同步数据采样,并利用matlab自带工具cftool进行拟合,经测试,具有一定的数据排错能力,存在一些可以容忍的bug,同步采样速率与MCU性能有关。MCU波特率默认为115200,FLUKE为9600
2021-11-09 00:24:30 44KB FLUKE_ Matlab MCU 万用
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针对少数类样本合成过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)在合成少数类新样本时会带来噪声问题,提出了一种改进降噪自编码神经网络不平衡数据分类算法(SMOTE-SDAE)。该算法通过SMOTE方法合成少数类新样本以均衡原始数据集,考虑到合成样本过程中会产生噪声的影响,利用降噪自编码神经网络算法的逐层无监督降噪学习和有监督微调过程,有效实现对过采样数据集的降噪处理与数据分类。在UCI不平衡数据集上实验结果表明,相比传统SVM算法,该算法显著提高了不平衡数据集中少数类的分类精度。
2021-11-07 21:56:09 1.47MB 神经网络 过采样 不平衡数据 分类
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采样就是采集模拟信号的样本。通常采样指的是下采样,也就是对信号的抽取。其实,上采样和下采样都是对数字信号进行重采,重采的采样率与原来获得该数字信号的采样率比较,大于原信号的称为上采样,小于的则称为下采样。上采样是下采样的逆过程,也称增取样或内插。     本文介绍一种使用Virtex-6器件和免费WebPACK工具实现实时四倍上采样的方法。     许多信号处理应用都需要进行上采样。从概念上讲,对数据向量进行M倍上采样的最简单方法是用实际频率分量数的(M-1)倍个零填充数据向量的离散傅里叶变换(DFT)[1],然后将零填充向量转换回时域[1,2]。但这种方法计算量很大,因此不能在FPGA内
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