抖动的产生: 通常的按键所用开关为机械弹性开关,当机械触点断开.闭合时,由于机械触点的弹性作用,一个按键开关在闭合时不会马上稳定地接通,在断开时也不会一下子断开.因而在闭合及断开的瞬间均伴随有一连串的抖动,为了不产生这种现象而作的措施就是按键消抖. 抖动时间 抖动时间的长短由按键的机械特性决定,一般为5ms-10ms.这是一个很重要的时间参数,在很多场合都要用到按键稳定闭合时间的长短则是由操作人员的按键动作决定的,一般为零点几秒至数秒.键抖动会引起一次按键被误读多次.为确保FPGA对键的一次闭合

FPGA基础入门篇(四)--边沿检测电路 一.边沿检测 边沿检测,就是检测输入信号,或者FPGA内部逻辑信号的跳变,即上升沿或者下降沿的检测.在检测到所需要的边沿后产生一个高电平的脉冲.这在FPGA电路设计中相当的广泛. 没有复位的情况下,正常的工作流程如下: (1)D触发器经过时钟clk的触发,输出trigger信号,保存了t0时刻的信号. (2)同时由trigger通过非门输出信号,保留了当前时刻t1的触发信号 (3)经过与门输出信号pos_edge,neg_edge a) 只有t0时刻为高

一.格雷码 格雷码的优点主要是进位时只有一位跳变,误码率低. 1.二进制转格雷码 我们观察下表: 二进制码 格雷码 00 00 01 01 10 11 11 10 二进制码表示为B[],格雷码表示为G[],则有 G(i) = B(i),i为最高位 G(i-1) = B(i) xor B(i-1),i非最高位 用verilog可以这样写 :] bin; :] gray; ; always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if (!rst) gray <=

本节实验主要讲解FPGA开发中边沿检测方法,我们在设计中会经常用到.这个地方大家一定要理解. 1.1.1.原理介绍 学习HDL语言设计与其他语言不一样,HDL语言设计需要考虑更多的信号的电气特性,时序特性.我们先看一下边沿检测的基本原理. 如上图,为我们待检测信号,可以看出边沿的特性:边沿两侧信号的电平发生了变化.红色为上升沿,绿色为下降沿.上升沿之前电平为低,上升沿之后电平为高.下降沿之前为电平为高,下降沿之后电平为低. 设计思路:设计一个多位寄存器key_sfr[2:0],每当系统时钟来一次

FPGA边沿检测Verilog代码(上升沿,下降沿,双边沿) 实现思路:用两个一位寄存器直接异或可以实现 代码实现: ​ module edge_detect( input clk, input rst_n, input data_in, output raising_edge_detect, //上升沿标志位 output falling_edge_detect, //下降沿标志位 output double_edge_detect //双边沿标志位 ); //reg define reg d

按键去抖的原因及其分类就不罗嗦了. 在这里解释一段代码,代码是网上找的,看了半天没懂,无奈查了半天想了半天,终于明白了... module sw_debounce(clk,rst_n,sw1,sw2,sw3,//outputled_d3,led_d4,led_d5);input clk;input rst_n;input sw1,sw2,sw3; //Active lowoutput led_d3;output led_d4;output led_d5;// ------------------

连续学习FPGA基础课程接近一个月了,迎来第一个有难度的综合设计,图像的边沿检测算法sobel,用verilog代码实现算法功能. 一设计功能 (一设计要求) (二系统框图) 根据上面的系统,Verilog代码如下:注意的是,VGA模块的时钟输入有两个,一是50M,二是25M.PLL的IP核的输入时钟连接顶层时钟,产生的输出时钟连接各个功能模块,有两个一是50M,二是25M.50M连接串口接收,sobel_ctrl控制模块.25M连接VGA_ram的vga显示部分和RAM的读地址的时钟,50M连

用 C# 做人脸检测(EmguCV)   原发:bbs.csdn.net 作者:野比 (conmajia@gmail.com) 时间:May 2012 下载源码 准备工作 下载 EmguCV 傻瓜安装后,把 bin 目录添加到环境变量里去,比如安装在 X:\EmguCV\ 目录下,就在命令行输入这句话. 1 PATH X:\EmguCV\bin;%PATH% EmguCV 和 OpenCV(这段话来自百度) OpenCV 的全称是:Open Source Computer Vision Libr

近期在学习typescript的时候,发现ts居然可以对原生js做强检测.发现从v2.3就开始直接了.这让我感叹他的变化,又让我自己感到学习的缓慢.本文章就对他小试牛刀一下. 一.他是的使用与支持 通过阅读官网的说明,了解到他实现验证是通过jsdoc的注释结构实现.然后在.js文件头部加入如下注释标签即可: 标记 说明 // @ts-nocheck 标记此文件不做类型检测 // @ts-check 标记此文件做类型检测,但没有用--checkJS参数时 // @ts-ignore 标记后面一段不

数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只有一小部分区域保留在原图中,这需要额外的机制来判断是否需要去掉该目标来训练模型.为此TensorLayer 1.7.0(tf>=1.4 && tl>=1.7)发布中,提供了大量关于目标检测任务的数据集下载.目标坐标处理.数据增强的API.最近的几次发布主要面向新的卷积方式(Defo

Abstract 边沿检测电路(edge detection circuit)是个常用的基本电路. Introduction 所谓边沿检测就是对前一个clock状态和目前clock状态的比较,如果是由0变为1,能够检测到上升沿,则称为上升沿检测电路(posedge edge detection circuit),若是由1变为0,能够检测到下降沿,则被称为下降沿检测电路(negedge edge dttection circuit),能够同时检测上升沿与下降沿的电路称为双沿检测电路(double

由代码可知:此边沿检测电路是由两个触发器级联而成,sign_c_r 输出是sign_c_r2的输入.并且有异步复位端没有使能端.最后输出:由触发器的输出取反和直接输出相与.如下的RTL图.

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &

本文接着上一篇<手把手教你用深度学习做物体检测(五):YOLOv1介绍>文章,介绍YOLOv2在v1上的改进.有些性能度量指标术语看不懂没关系,后续会有通俗易懂的关于性能度量指标的介绍文章. YOLOv2 论文:< YOLO9000: Better, Faster, Stronger> 地址:  https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf yolov2和v1的区别 引入了Batch Normalization  有一定的正则化效果,可以减轻过拟合,

JS有很多数据类型,对于不同数据类型的识别和相互转换也是面试中的一个常考点,本文主要讲的就是类型转换和类型检测. 数据类型 JS中的数据类型主要分为两大类:原始类型(值类型)和引用类型.常见的数据类型如下图所示: 原始数据类型存在栈中,引用类型在栈中存的是一个引用地址,这个地址指向的是堆中的一个数据对象.需要注意的是null在这里我们算在原始类型里面,但是你用typeof的时候会发现他是object,原因是就算他是一个对象,那他应该在栈中存一个引用地址,但是他是一个空对象,所以这个地址为空,也就

使用云效Flow做质量检测,保障高质量的交付速度,云效「Flow」 提供代码扫描. 安全扫描和各种自动化测试能力,支持人工测试卡点.自动化验证卡点等多种质量红线,确保业务质量.云效流水线 Flow 流水线是持续交付的载体,通过构建自动化.集成自动化.验证自动化.部署自动化,完成从开发到上线过程的持续交付.通过持续向团队提供及时反馈,让交付过程高效顺畅.   更多「云效」产品,查看:云效快速入门   「Flow」 提供代码扫描. 安全扫描和各种自动化测试能力,支持人工测试卡点.自动化验证卡点等多种

摘要:本案例将在ModelBox中使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用 本文分享自华为云社区<ModelBox开发体验Day05开发案例-使用YOLOv3做口罩检测>,作者: 孙小北. 本案例将使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用 代码:https://github.com/sunxiaobei/modelbox_gallery 代码tag:v1.5 mask_det_yolo3,v1.5.1 mask_det_yolo3_camera 开发准备 开发环境安装和部署

本文为原创作品,转载请注明出处 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring 和 http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 作者:晨凫追风 配置完Opencv,用来显示一张图片好像有点点不太过瘾,久闻Opencv大名.总得来一发看起来有点点稍微有点点好玩的应用嘛. (…………………..自行忽略…………………)Opencv由于它的开源,给我等凡人提供了非常好的机会接触世界上顶级大师的作品(…………………..自行忽略…………………

YOLOv3 论文:< YOLOv3: An Incremental Improvement > 地址: https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdfyolov3 相比之前版本的改进 网络的特征提取部分 由 Darknet-19改成了 Darknet-53,更深了,速度确有下降,但是相比ResNet来说仍然高很多.

前言: 当前准备重新在树莓派4B8G 上面搭载训练模型进行识别检测,训练采用了百度飞桨的PaddleX再也不用为训练部署环境各种报错发愁了,推荐大家使用. 关于在树莓派4B上面paddlelite的文章很多,特别是 诺亚方包 还有 耐心的小黑    的教程给了我很多指导,再此对他们表示感谢. 这次将采用最新的包进行部署,希望能将全过程记录下来跟大家做个分享 linux系统采用了官方最新的Raspberry Pi 64位系统   :Raspberry Pi OS with desktop http