使用Edge Impulse和BalenaCloud进行图像分类 本指南将帮助您部署在Raspberry Pi上运行的图像分类系统。 使开发人员能够使用嵌入式机器学习来创建智能设备解决方案。 您将学习如何使用智能手机轻松获取图像样本，训练ML算法以及在设备上部署推理引擎。 是用于部署IoT应用程序的基于容器的平台。 概述 该项目基于出色的，可通过在容器中运行来实时播放相机的Feed。 对于我们的应用程序，我们通过在Node.js服务器内部添加另一个运行Edge Impulse Webassembly推理引擎的容器来利用Balena的多容器功能。 这两个容器通过WebSocket相互通信。 balena-cam Webapp已被修改为每秒调用推理引擎并将结果显示在网页上。 要求 Raspberry Pi：已测试v3和v4，已测试balenaFin v1.0 用手机捕捉图像样本； 或一组jp

[Apple官方] Impulse Responses Audio

Room Impulse Response and Noise 语音数据

ECGAnalyzer:我研究了由Edge Impulse提供支持的TinyML应用程序，以开发一种微型诊断心电图分析仪设备，该设备可放在口袋中，并且无需互联网即可独立诊断心脏病

matlab哈士奇代码ChannelImpulseResponse 描述： 该项目的目的是在您选择的用例场景中提供Chanel脉冲响应图。 该文件夹提供了Matlab函数以及使用它的示例。 “ getCIR.m”函数导入由光线跟踪器生成的CIR值。 在我们的案例中，这是Remcom的Wireless InSite。 示例文件“ exampleGetCIR.m”显示了如何将Matlab函数与该软件包中提供的少量输入文件一起使用。 Matlab功能说明： 该函数提取光线追踪器输出处提供的接收功率值和相位值，并生成两个曲线图（Rx功率与时间的关系，以及相位值与时间的关系）。 唯一的输入要求是包含这些值和接收器灵敏度阈值的文件。 到达接收器的多径分量的接收功率电平和相位值可以通过使用信道探测仪和各种天线的测量来获得，或者可以使用射线追踪器进行估算。 输入文件中的数据组织在Matlab函数“ getCIR.m”的标头中描述。 示例说明： “ exampleGetCIR.m”文件显示了如何通过应用此文件夹中传递的输入文件之一来使用“ getCIR.m” Matlab函数。 输入文件涉及室内用例场景

TinyML实现可识别自来水龙头的声音，一旦听到声音，便会触发蜂鸣器+ LED计时器。

正弦信号的matlab代码该存储库中有什么 该存储库包含用于测试Xilinx FIR编译器v6.3的Python，Verilog和VHDL文件，以及da Vinci Research Kit上用于电位计和电流信号处理的功能模块。 注意：此功能将不会在即将发布的固件版本中显示。 请等待将来的固件版本以实现稳定的实施。 实现：来自ADC模块的噪声电位器和电流信号在FirFilter模块中进行处理，然后发送回DAC。 Xilinx FIR编译器v6.3用于实现FirFilter模块。 请参阅此内容以了解如何更改此ipcore的设置。 建议使用MATLAB filterdesigner使用不同的窗口方法生成滤波器系数。 Python ：文件夹包含用于生成16位正弦波数据并在频域中绘制滤波信号的Python文件。 Verilog ：文件夹包含修改后的Verilog文件，用于对电位计和电流信号进行滤波。 请注意，这是每晚执行的操作。 Fir ：文件夹包含Xilinx ISE项目文件，Verilog和VHDL文件，用于测试FIR编译器v6.3。 如何在Fir测试过滤器实现 第一步：浏览至Python

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模拟生成房间声学冲激响应（Room Impulse Response，RIR）的方法的实现源码。由 Allen 和 Berkley 于 1979年提出的 image 方法（也可称之为镜像声源模型）是在声学信号处理这个领域应用最广的方法。因此本文重点讨论此方法，并基于此方法，利用Matlab自带的mex函数完成编写了多通道RIR生成函数rir_generator。该函数支持设定反射阶数、房间尺寸与麦克风的指向性。应用方法参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258051041

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