◆ RGB 输入：支持 24 位 RGB 和 BT656/BT1120 输入，支持 SDR 和 DDR 数据采样，可编程上升/下降沿时钟， 支持 1.8V 和 3.3V 输入电压电平。 ◆ MIPI I DSI 发送：符合 DCS1.02、D-PHY1.1 和 DSI1.02 ，1 条时钟通道和 1~4 条可配置数据通道， 每车道 1.5Mb/s 数据，分辨率高达 1920×1080@60Hz，数据通道极性交换，支撑 RGB666、RGB888，RGB565，16 位 YCbCr4:2:2，24 位 YCbCr 4:2:2 视频格式。 ◆ MIPI 2 CSI-2 发送：符合 D-PHY1.1 和 CSI-2 1.0 ，1 条时钟通道和 1~4 条可配置数据通道 ，每通道 1.5Mb/s ，像 素高达 2M@60Hz ，数据通道极性交换 ，支架 RGB565、RGB666、RGB888，8bitYUV422 视频格式。

本pdf文档针对sony IMX系列sensor中涉及到的知识点进行细分。是sensor设计不可或缺的参考技术文件。与大家分享，共同学习。

%############################################## ########################% %# 程序员 : MOHAMED SAJEER IBN AZAD MODAVAN #% %# 日期：03.09.2013（最后修改时间：01:12:2015）#% %# 摘要：此代码用于从 Matlab 运行 SAP2000 以查找 #% %# 固有频率。 此代码可以帮助您调整 #% %# 材料属性以匹配固有频率 #% %# 模型与固有频率的实际值。 %# %# 您也可以使用带有此代码的优化工具 #% %# 寻找最佳设计属性。 #% %#================================================ ========================#% %# 可能需要修改#% %#==============

引言　　现有的关于多电平变流器的研究工作主要是针对电压型变流器（Vohage Source Inverter，简称VSI），对电流型变流器（Current Source Inverter，简称CSI）研究还较少。这不仅是因为通常的电力能源例如发电机，电网，电池等均属电压源，而且VsI中的储能元件电容器与CSI中的储能元件电感器相比，储能效率和储能元件的体积、价格都具有明显的优势。但是，随着超导技术的发展，将解决电流型变流器中电感的储能效率问题。和VSI相比，CSI也具有自己的特点，它便于实现四象限运行，而且工作更加稳定，输出电流更加容易控制等。因此，在有源滤波（APF）、无功补偿（SVG）以及

CSI-2协议标准pdf

matlab除噪声代码深度分割 这些是论文的代码和数据：，IEEE物联网杂志，2020年。 DeepSeg旨在细分活动以基于WiFi通道状态信息（CSI）的活动识别。 引文 @ARTICLE {DeepSeg2021， 作者= {肖春京和雷蕾，马永森，周凡和秦志光}， journal = {IEEE物联网杂志}， title = {DeepSeg：基于深度学习的基于WiFi的活动识别活动细分框架}， 年= {2020}， 音量= {}， 数字= {}， 页数= {1-1}， doi = {10.1109 / JIOT.2020.3033173} } 数据集 我们从原始CSI数据中提取的用于实验的数据可以从百度网盘或Google云端硬盘下载： CSI振幅数据：Data_CsiAmplitudeCut 百度网盘：（密码：k8yp） Google云端硬碟： 手动标记的CSI幅度数据标签：Label_CsiAmplitudeCut 百度：（密码：xnra） 谷歌： （1拳; 2挥手; 3捡起; 4举手; 5跑步; 6推; 7蹲; 8拉O; 9步行; 10拉X） 同样，我们收集的原始CSI数据也

现有的动态分簇算法大多假设系统知道完全的信道状态信息（CSI）, 但这在实际系统中较难实现。针对这一问题, 提出了一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法。在每个基站已知一定地理区域内基站CSI的情况下, 利用协同度设计输入矩阵, 通过近邻传播的方式在全网内传播吸引度及归属度; 然后, 通过协作证据积累过程, 生成多个协同簇。仿真结果表明, 该算法的分簇性能接近于完全CSI下的利益树分簇算法, 算法的收敛速度受系统内基站数的影响较小, 收敛速度快, 适用于实际系统。

Mobile Industry Processor Interface-Camera Serial Interface 2，现在的图像传感器接口大多数是这种，开发图像采集必备资料。

信道状态信息（CSI,channel state information）可以提供更详细具体的子载波信息，在室内定位技术领域引起研究人员的关注和重视。针对传统室内定位方法在复杂室内环境下准确性及稳定性方面的不足，提出了一种可以用于复杂室内环境的定位方法，命名为 ComLoc。主要解决了复杂环境中无线信号多径效应和噪声干扰对定位精度的影响，并讨论了CSI信号存在的误差，分析CSI相位信息对室内环境的敏感性，提出可信载波链路的思想，通过相位差选取可靠、稳定的链路信号来减少对位置的误判，同时对CSI的相位误差进行校准，提取信号变化的特征。实验结果分析表明，ComLoc在室内复杂环境下的定位结果具有高效性和有效性。

MIPI Alliance Specification for Camera Serial Interface 2 (CSI-2) Version 1.01.00 Revision 0.04 – 2 April 2009 Further