测试环境:单片机:STM32F407ZGT6   IDE:Keil5.20.0.0  固件库版本:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0 第一部分:使用源码文件的方式,使用void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_radix4_instance_f32 * S,float32_t * pSrc)函数进行FFT运算. 准备空工程,配置Keil环境.使能STM32F4的FPU单元. 开启硬件浮点运算,等效于在C/C++->defin

是自定协议,用到一个bulk in ep1, 一个bulk out ep2 端点  用虚拟串口的优点显而易见,上位机的编写非常方便,就按照常规的串口功能编写就可以了,而速度确还是usb的速度  USB要提速 1.使用自定义的Bulk传输 2.增加驱动的Buffer 刚才又实验了下,现在驱动程序方面的速度瓶颈已经解决了.主要还是这个PipeMaxTransferSize的关系,这个值越大速度越快.晚上注意到这 个值很多USB设备的驱动程序都是设的很大的,连HID设备都设成4096,我的一个U盘也是

总结缺少逻辑性和系统性,主要便于自己理解和记忆 关于一维FFT的 于是复系数Cn是图像傅里叶变换的yn列向量 于是我们看到最后引入,Cn这个复系数的模来表征频率波的振幅记为Sn(即简谐波叠加的数量 然后我们将Sn变换到可视空间,即可得基础的频谱图,(然后人们常常将四个角翻折到原点

import sys from datetime import datetime import numpy as np def numpysum(n): a = np.arange(n) ** 2 b = np.arange(n) ** 3 c = a + b return c def pythonsum(n): a = list(range(n)) b = list(range(n)) c = [] for i in range(len(a)): a[i] = i ** 2 b[i] = i

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆速度计算方法. 速度计算前提 速度=距离÷时间 视频是一个连续的图片序列,我们只要分别知道目标在第

转载自http://blog.jobbole.com/58246/ 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一.没有正规计算机科学课程背景的我,使用这个算法多年,但这周我却突然想起自己从没思考过为什么FFT能如此快速地计算离散傅里叶变换.我打开一本老旧的算法书,欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中,以看似简单的计算技巧来讲解这个东西. 本文的目标是,深入Cooley-Tukey  FFT 算法,解释

Stm32高级定时器(四) 1 编码器接口模式 1.1 编码器原理 什么是正交?如果两个信号相位相差90度,则这两个信号称为正交.由于两个信号相差90度,因此可以根据两个信号哪个先哪个后来判断方向.根据每个信号脉冲数量的多少及整个编码轮的周长就可以算出当前行走的距离.如果再加上定时器的话还可以计算出速度. 增量式旋转编码器通过内部两个光敏接受管转化其角度码盘的时序和相位关系,得到其角度码盘角度位移量增加(正方向)或减少(负方向). A,B两点对应两个光敏接受管,A,B两点间距为 S2 ,码盘的光

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一.我打开一本老旧的算法书,欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中,以看似简单的计算技巧来讲解这个东西. 本文的目标是,深入Cooley-Tukey  FFT 算法,解释作为其根源的“对称性”,并以一些直观的python代码将其理论转变为实际.我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识. FFT(快速傅里叶变换)本身就是离散傅里叶变换(Discrete

完整内容迁移至 http://www.face2ai.com/DIP-2-3-FFT算法理解与c语言的实现/ http://www.tony4ai.com/DIP-2-3-FFT算法理解与c语言的实现/ 为什么需要FFT 第一个问题是为什么要创造FFT,简单的说,为了速度.我们承认DFT很有用,但是我们发现他的速度不是很快,1D的DFT原始算法的时间复杂度是O(n^2),这个可以通过公式观察出来,对于2D的DFT其时间复杂度是O(n^4),这个速度真的很难接受,也就是说,你计算一幅1024x76

对于一个数据库完整备份来说,备份的速度很大程度上取决于下面两个因素:读磁盘数据.日志文件的吞吐量,写磁盘数据文件的吞吐量. 下图是备份过程中磁盘的变化情况: 读吞吐量 读吞吐量的大小取决于磁盘读取数据的速度,而磁盘读取的速度又取决于数据文件在磁盘中的位置.因此,位于不同盘符上不同数据库文件的读取速度都不相同. 测量读吞吐量的一个方法就是进行一次数据库完整备份,然后使用Windows性能监控器(perfmon)来监控数据库文件所在磁盘的Read bytes/sec 性能计数器.保存备份文件的磁盘应

来源:http://hancool.blog.51cto.com/1836252/1352228 事情的缘由 因上级公司的信息化主管部门经常被投诉说是各种业务应用系统反映系统使用慢的问题,而都把问题归结于网速不给力.而业务系统一部份是总公司一级部署的,其它很多都是各个业务部门各自为政建设的,不知道从哪里找来的各种小公司,搞的五法八门的技术路线,没得统一标准.技术平台,所以水平就参差不齐.人少的时候还好点,业务和使用人一多,系统慢得象蜗牛.而网络基础设施这几年来改造.提升得差不多了,都是百兆桌面.

原文:http://www.52nlp.cn/python-网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多

reference: http://www.52nlp.cn/python-%e7%bd%91%e9%a1%b5%e7%88%ac%e8%99%ab-%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%a4%84%e7%90%86-%e7%a7%91%e5%ad%a6%e8%ae%a1%e7%ae%97-%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0-%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%8c%96%e6%8e%98 一.Python网页爬虫工具集 一个真实的项目,一定是

号称世界上最快的关系数据库的VoltDB与2014年1月29号(美国东部时间)公布下一代数据库4.0版本号.新的版本号有非常多地方的改进,大步挺高系统性能.在过去的13年,VoltdDB号称自己公司较12年,年收入增长298%,预定额增长368%,客户数量增长94%. 当中有几个重要的亮点: 1. 提高内存实时分析数据的能力, 实时地接受大量(tons of thousands)client链接,并实时訪问数据和做各种分析计算.速度提升至多10倍左右. 2. VoltDB4.0加入了尖端的分布式

用http协议来下载网络上的文件,通常我们需要获取文件的下载进度和下载的速度来给用户等待过程的一个交代,那么在windows phone 7下可以使用WebClient类来实现这一功能,HttpWebRequest类也可以用于下载网络上的文件,不过HttpWebRequest类不能够直接地获取你http请求的完成情况. 使用WebClient.DownloadProgressChanged事件来异步获取http协议下载文件的进度情况: 使用WebClient.DownloadStringComp

spark优势在于基于内存计算,速度很快,计算的中间结果也缓存在内存,同时spark也支持streaming流运算和sql运算 Mesos是资源管理框架,作为资源管理和任务调度,类似Hadoop中的Yran Tachyon是分布式内存文件系统 Spark是核心计算引擎,能够将数据并行大规模计算 Spark Streaming是流式计算引擎,将每个数据切分成小块采用spark运算范式进行运算 Spark SQL是Spark的SQL ON Hadoop,能够用sql来对数据进行查询等功能 Graph

1.1.Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码.使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们.当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行! 开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le.在armv

转载自:http://blog.csdn.net/aeecren/article/details/67644363:个人觉得写的很详细,值得一看 在数字信号处理中,FFT变换是经常使用到的,在DSP中自己编写的FFT变换函数通常会存在计算效率太慢的问题,有时需要调用DSP函数库自带的变换函数.但是,DSP在对FFT运算效率优化的同时,对于函数的调用方式也就有了比较多的要求,下面结合自己的调试经验做一下简单的介绍. 1.准备工作 DSP的数字信号处理的一系列函数都在C28x_FPU_Lib.lib

服务端.实时.大数据.AI计算,各种各样的计算,计算机本质是什么,计算机的本质是 利用compute的计算速度为人提供更优的计算结果. 所以实时也好,准实时.离线.AI本质上是两个维度,实时准实时强调计算的速度,大数据 AI强调数据量以及速度. 1.实时计算,扩量的两个方式多线程多核计算,以及多个机器.每个机器多线程多核计算. 2.大数据.AI强调数据量更多多机器进行计算,来处理多个机器计算.

对于STM32的32位CRC,如果假定它的一个主要目的是为了校验往内部FLASH存储数据的可靠性,那么(余数)初值是全1当然是比较合理的.由于STM32的32位CRC是纯32位,即每次必须输入32位的数,所以如果数据不到32位,应该往低位用1来填充比较合理: 另外,如果输入数据是 "1234"-0x31 0x32 0x33 0x34, 那么输入的CRC数据是 0011-0100 0011-0011 0011-0010 0011-0001 :: 0x34333231 由于STM32的32

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