以低吞吐量运行SAR ADC可以实现多种优势。通过增加转换操作之间的时间，可以放宽系统滤波器要求，增加获取输入信号及从ADC抽取数据的时间。由于ADC的采集周期是转换周期中读取数据最常用的区域，因此，延长采集周期将放宽数字主机的要求。可以采用主机输出-从机输入(MOSI)时钟速率较慢的低端处理器。例如，AD7980 16位SAR ADC的额定采样速率最高为1 MSPS。　　ADC的繁忙周期的最大额定值为710 ns，读取数据的时间只剩下290 ns。要输出16位数据要求时钟周期不超过18 ns（或者不低于55 MHz左右）。然而，如果器件运行时的吞吐量为100 ksps，结果会使采集时间（数据

一个小电路，主要用于CPU的欠压前的检测， 一般用于掉电检测，保存数据

笔记整理 代码整理 L2 范数正则化（regularization） %matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import numpy as np import sys sys.path.append(/home/kesci/input) import d2lzh1981 as d2l # L2范数正则化 def fit_and_plot_pytorch(wd): # 对权重参数衰减。权重名称一般是以weight结尾 net = nn.Linear(num_inputs, 1) nn.init

欠拟合 模型无法得到较低的训练误差（模型在训练数据集上表现出的误差），这一现象称作欠拟合（underfitting） 过拟合 过拟合得问题指的是模型在测试集上的结果不好，训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大。 解决过拟合得问题通常可以通过增加数据量，另外还可以用正则化的方法。 正则化 L2范数正则化 通常指得是L2范数正则化，是在损失函数中再加一个正则项λ2n\frac{λ}{2n}2nλ​，其中超参数λ>0λ>0λ>0，损失函数如下 J(W,b)+λ2n∣w∣2J(W,b)+\frac{λ}{2n}|w|^2J(W,b)+2nλ​∣w∣2， L2范数表示向量元素的平方和再开平方。

欠驱动五连杆双足机器人的动态模型该项目包含两个 MATLAB 函数，用于获取欠驱动五连杆双足机器人的动力学模型。 第一个文件 (Generlazed.m) 用于生成作为绝对角度函数的动态模型，绝对角度是两足动物的每个链接与垂直轴之间的角度。 第二个文件 (Relative.m) 用于获取 Biped 的动态模型，作为相对或受控关节角度的函数。 第三个文件是计算运动方程的拉格朗日方程，我从这个链接下载了这个函数（ https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/23037-lagrange-s-equations ） 绝对角为：theta1、theta2、theta3、theta4、theta5。 相对角度为：q0、q1、q2、q3、q4。 此外，还有一个名为 Biped.pdf 的文件，其中包含具有所有绝对和相对角度的 Biped

欠采样算法matlab实现代码压缩传感扩散肺MRI 该存储库包含论文中提出的新型压缩传感方法的数据，代码和结果，将信号行为的先验知识整合到重建中以加快MR扩散数据的获取。 JFPJ Abascal，M Desco，J Parra-Robles（提交出版）2017年。 所提出的方法将信号衰减的知识整合到重建（SIDER）中，以通过在空间和b值维度上进行欠采样来加速MR扩散数据的获取。 SIDER将总变化（TV）与惩罚函数结合在一起，该函数可沿b方向促进稀疏性，如下所示： 其中Nabla是通向TV的空间梯度，F是欠采样的傅立叶变换，u是通气图像，M是对b的连续值编码通气图像之间的关系的算符。 可以使用扩展的指数模型来近似此关系 其中D和alpha分别是扩散和异质性指数的估计平均值，可用于估计平均肺泡长度（Lm）。 下图显示了对照组和患者的通气图像（左上），信号衰减（右上）以及D，alpha和Lm的估计图（下）。 数据 使用三名正常志愿者和三名COPD患者（n = 8，两名患者在不同疗程进行两次采集）的完全采样扩散数据集评估方法，这些数据可从早期工作中获得[Parra-Robles等人，IS

三种用于垃圾网页检测的随机欠采样集成分类器.pdf

K-Means欠采样python实现 1. K-Means欠采样原理 为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。该方法利用K-means方法对大类样本聚类，形成与小类样本个数相同的簇类数，从每个簇中随机抽取单个样本与风险样本形成平衡样本集。K-means欠采样过程如下： Step1：随机初始化k个聚类中心，分别为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大样本xi(1,2,…,n)，计算样本到每个聚类中心uj的距离，将xi划分到聚类最小的簇，c(i)为样本i与k个类中距离最近的那个类，c(i)的值为1到k中的一个，则c(i)

欠采样或违反奈奎斯特（Nyquist）准则是 ADC 应用上经常使用的一种技术。射频（RF）通信和诸如示波器等高性能测试设备就是其中的一些实例。在这个“灰色”地带中经常出现一些困惑，如是否有必要服从 Nyquist 准则，以获取一个信号的内容。

收集整理了一些数字预失真领域关于反馈环路与采样技术的研究，主要内容涵盖近年来发表的基于混叠信号或单支路反馈信号的低成本DPD结构相关论文，对于数字预失真技术研究和系统设计有很大帮助。