本篇讨论了一个由 ADC 连续模式下采样浮空引脚出现的问题，分析了其原因。

Python验证采样定理验证采样定理采样定理主要流程代码主函数Change_fs()Change_f0()完整代码 验证采样定理 采样定理 自行百度 主要流程 在同一图上画出原波形, 抽样点和抽样还原后波形, 并将不同原频率和采样频率动态更新. 代码 主函数 先设置基本参数 f0 #原函数频率 fs #抽样频率 t #横坐标时间 Change_fs() #fs变化时还原函数的变化 Change_f0() #f0变化时还原函数的变化 def main(): #输入基本参数 f0_List = np.arange(100, 1001, 50) #print(f0) fs

间歇采样直接转发干扰，带脉压和MTD

针对融合后的医学图像时常存在细节纹理不够清晰的问题，本文提出一种新的基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）的医学图像融合算法，对多模态医学影像进行融合，增强细节结构提取的能力，提高图像融合质量，为医疗诊断提供依据.首先，将已配准的源图像进行NSST分解，得到低频子带和一系列高频子带；其次，对于低频子带系数，提出利用局域平均能量与局域标准差的合成值进行子带之间选择的融合策略，有利于完整保存基础信息，对于高频子带系数，利用改进的拉普拉斯能量和（New Sum of Modified Laplacian，NSML）的方法进行融合；接着，将融合过后的低、高频子带进行NSST的逆过程变换，从而得到融合之后的图像；最后，在灰度和彩色医学多模态图像上进行大量的实验，并选择信息熵（IE），空间频率（SF），标准差（SD）和平均梯度（AG）对融合后的图像进行质量评价.仿真结果表明，本文算法在主观视觉效果以及客观评价指标上均取得较大改善.与其他算法相比，信息熵，标准差，空间频率和平均梯度的平均值分别提高了2.99%，4.06%，1.78%和1.37%，融合后的图像包含更丰富的细节纹理信息，视觉效果更好.

ffmpeg 实现音频重采样，采样率，声道，类型任意

3.1 电网电压同步信号采样电路设计 DSTATCOM 的工作与同步信号有密切的关系，所有的动作都要以同步信号 作为参考，故硬件上的同步电路是不可或缺的。同步信号的产生有多种方法。 第一种方法为最简单的过零同步，即对系统三相电压进行处理后取出一相基波 正序电压作为同步信号，把该同步信号的过零时刻作为脉冲发生器的同步点， 通过测量连续两个正向过零点之间的时间作为周期计算出同步信号的频率，因

摘要：系统采用8031单片机实现电力参数的交流采样，通过LED显示器显示频率、电压、电流的实时值，在过压30%、欠压30%时进行声光报警，并能定时打印电压、电流及频率值。实践证明，采用交流采样方法进行数据采集，通过算法运算后获得的电压、电流、有功功率、功率因数等电力参数有较好的精确度和稳定性。     关键词：单片机 交流采样 频率跟踪 电力监测 随着电力系统的快速发展，电网容量的扩大使其结构更加复杂，实时监控、调芳的自动化显得尤为重要；而在电力调度自动化系统中，电力参数的测量是最基本的功能。如何快速、准确地采集各种电力参数显得尤为重要。 在实现自动化的过程中，最关键的环节是数据采集。

从广义逆高斯 (GIG) 分布中采样的 Devroye (2014) 算法的实现。 参考： L·德夫罗耶广义逆高斯分布的随机变量生成统计与计算，卷。 24，第 239-246 页，2014 年。

sdf-polygon-2d 在二维空间中对多边形的有符号距离场进行采样 安装 npm install sdf-polygon-2d 用 var createSDF = require('sdf-polygon-2d'); var points = [ [-10, -10], [-10, 10], [ 10, 10], [ 10, -10] ]; // pass an array of polygons, including polygons with holes var sample = createSDF([points]); console.log(sample(0, 0)) // -10 console.log(sample({ x: 10, y: 0 })) // 0 console.log(sample([20, 0])) // 10 更多示例 执照

基于随机解调的压缩采样技术是一种可以突破香农采样定理进行稀疏信号捕获的新颖方法。 在基于随机解调的采样系统中的主要挑战是随机序列的产生。 在本文中，我们介绍了一种生成高速随机序列的方法，该序列可以满足压缩采样的不连贯性。 所提出的技术采用了现场可编程门阵列（FPGA）。 首先，将随机序列并行存储在FPGA的存储器中，并使用低速时钟逐字节读取随机序列。 其次，低速字节序列由电路转换为高速位序列。 该提出的方法可以动态地对随机序列进行编程，而无需对电路系统进行任何更改。 实验结果表明，该方法产生的随机序列对信号的检测是可行的，所构建的系统可以压缩采样并重建稀疏信号。