为了提高遥感图像语义分割的效果和分类精度,设计了一种结合ResNet18网络预训练模型的双通道图像特征提取网络。将多重图像特征图进行拼接,融合后的特征图具有更强的特征表达能力。同时,采用批标准化层和带有位置索引的最大池化方法进一步优化网络结构,提升地表目标物的分类准确率。通过实验,将所提方法与多种神经网络方法进行准确率和Kappa系数比较。结果显示,所提的网络结构可以在小数据量样本下取得90.68%的总体准确率,Kappa系数达到了0.8595。相比其他方法,所提算法取得了更好的语义分割效果,并且整体训练时间大幅缩短。

声明:该设计来自阿莫论坛，设计资料仅供学习参考，不可用于商业用途。 这个版本的PCB是根据一款市售的通用壳体设计的，也就是有“外壳”，如果能用阿莫的机器给开孔那就解决了很多网友（包括我）头疼的外壳问题！ 本来这个版本的示波器是使用PSP的液晶屏，试验下来发现功耗要比现在所使用的这款3.5寸的大，其实这个屏的分辨率要略高于PSP的480*272，现实更加细腻，只是没有4.3寸的屏看起来爽。 FPGA双通示波器作品实物图展示: FPGA双通示波器性能参数: 通道数:2通道 模拟带宽:30MHz 采样率:双通道，每125Msps 垂直精度:8bit 存储深度:每通道不小于8KB 电压灵敏度:10mv/div~5v/div（1:1探头） 扫速范围:100ns/div~5s/div FFT功能:1024点FFT X-Y功能 触发方式:单次、正常、自动，触发电压可调并带有超前触发功能 480*320/3.5寸高分辨率液晶显示器。 工作电压:6.2V~9V，推荐使用8V稳压电源 最大电流消耗:350mA（8V），因为数字部分使用DC/DC稳压电路，所以电流消耗与供电电压有一定关系。 按键功能: s0:模式选择（选择示波器和FFT） s1:通道选择（分别为:通道1,通道2,双通道和X-Y模式即李莎育图） s2:触发方式选择（分别为:自动上升沿，自动下降沿，正常上升沿，正常下降沿） s3:触发通道选择（触发通道在单通道时默认为当前通道，不能选择，只有在双通道和X-Y模式下可选） s4:存储深度选择（分别为:1000点，2000点，4000点，8000点每通道选择）注:在低扫速下使用地存储深度可以获得较好的实时性 s5:输入耦合选择（分别为交流耦合AC和直流耦合DC两种方式） s6:上下键功能选择（设置上下键的功能，分别为灵敏度ATT、基线位置Level、触发电平TrigY） 注:s12和s10为1通道的上下键，s13和s11为2通道的上下键 s7:左右键功能选择（设置左右键的功能，分别为扫速控制Speed和触发水平位置设置TrigX）注:s14和s15为左右键 s8:单次触发（单次触发功能，只有触发模式为正常情况下可以用，自动模式下不可用） s9:运行停止键

基于IAR的STM8L152的USART+ADC(双通道)带DMA+RTC定时唤醒+外部中断唤醒+低功耗HALT模式（源码）

电子-双通道DAC.zip,单片机/嵌入式STM32-F0/F1/F2

这是本人自己写的一个STM32L0系列的ADC电压采集程序，分享给大家参考，使用的HAL库

5G双通道通讯光伏数据采集器的制作方法.docx

实现STM32 双通道采集ADC，利用DMA存储采集的数据，通过lcd显示

双通道ADC采集DMA转换..

用一个ADC0832测试两路电压，在1602上显示出来！

双通道、16位 nanoDAC+，内置2 ppm/°C基准电压源和SPI接口