在有些要求高的场合,需要用到定时器采样.本人在网上没找到合适的源码,于是将自己的思路分享出来,欢迎大家提出意见. 确定ADC采用的通道对应的通道 确定采样对应的引脚(这个在规格书的引脚定义部分可以找到) ADC开启DMA传输 确定ADC采样通道对应的DMA的stream和channel,(这个在英文Reference manual中可以找到) 设定DMA的传输方向,还有DMA缓冲区的大小, 配置DMA中断 在ADC的触发源,选择定时器触发,并配置定时器的频率等参数. --------------

文件路径: 滤波算法main.m: %% 测试函数 %NLM滤波及滤波与 clc,clear all,close all; ima_ori=double(imread('F:\Users\****n\Documents\MATLAB\TestImages\标准图像\lenna.bmp'));%原图 ima=imresize(ima_ori,0.5,'nearest'); [wid,len,channels]=size(ima); search=;%搜索窗半径大小= patch=;%匹配窗半径大小

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前

adc采集到的信号对低频有一定的衰减.因为要确定衰减的程度.通过da输出到示波器上观察. 数据如下: 输入 输出(enable) 输出(disable) 1v(20hz) 1v 0.88v 1v(10hz) 0.76v 0.76v 1v(8hz) 0.6v 0.68v 1v(5hz) 0.4v 0.5v 1v(3hz) 0.25v 0.35v 1v(2hz) 0.15v 0.25v 1v(1hz) 0.05v 0.12v 在8hz以下还是有比较到的衰减.这是使用示波器观察还是经过dac的于是想直

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description

转自 基于C#的波形显示控件的实现[附完整源码下载] 编者记: 09年暑假正好在学院实验室呆了一段时间,做了个完整的上位机软件(具体实现:根据下位机的指令,实现通过串口来操纵下位机进行实验,并将采集的数据进行处理和保存,并以图形的方式显示),整个项目边学C# WinForm边设计,这个波形显示控件就是项目中的一部分,也花了自己绝大多数时间.此外,顺便将该波形显示控件当作自己毕业设计的内容,下文实际上是节选自自己的本科毕业论文,希望对大家能有所帮助.代码以及文章有疏漏.错误.不妥之处在所难免,欢迎

编者记: 09年暑假正好在学院实验室呆了一段时间,做了个完整的上位机软件(具体实现:根据下位机的指令,实现通过串口来操纵下位机进行实验,并将采集的数据进行处理和保存,并以图形的方式显示),整个项目边学C# WinForm边设计,这个波形显示控件就是项目中的一部分,也花了自己绝大多数时间.此外,顺便将该波形显示控件当作自己毕业设计的内容,下文实际上是节选自自己的本科毕业论文,希望对大家能有所帮助.代码以及文章有疏漏.错误.不妥之处在所难免,欢迎交流欢迎转载,但请注明出处http://www.cnb

采样定理在1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理. 1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理. 1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理. 奈奎斯特采样定理解释了采样率和所测信号频率之间的关系. 阐述了采样率fs必须大于被测信号感兴趣最高频率分量的两倍. 该频率通常被称为奈奎斯特频率fN.即: 首先,我们要明确以下两点:

FL Studio采样预览栏在采样设置窗口的最底端,它能很好地显示 出载入采样的波形也可以将波形显示改为频谱显示.它里面显示出的是经过预处理效果栏处理后的波形或频谱图.我们在波形显示器下面还可以看到波形属性.具体的知识我们将在下文为大家详细的讲解,一起来看看吧! 首先我们来看一下波形属性的图标是什么的样的,如下图: 我们是不表点击波形显示器会弹出一个和通道设置窗口附加菜单中的Sample子菜单相同的菜单,如下图所示: 点击"选项--常规设置",我们在打开的常规设置窗口中选中激活传统预处

双头比例阀驱动电路,采用单片机输出2路PWM,分别驱动功率器件(U100的2和4脚),经过U100的8和10脚输出供电电源的高压PWM波形,这个高压PWM经过R104和R114分别采样后经过电流放大器U101和U111输出电压.以上侧为例,放大倍数由R106和R105确定,A=10/0.2=50,输出电压I-PVO1的值等于R104上的电压也就是Is*50,最后经过滤波电路R107和C104输出,现在的问题是R107左右两侧的波形都有尖刺出现. 比例阀线圈接在PVOx与GND,x=1和2对应上下

1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示. 图中xa(t)是输入信号,e(t)是量化引入的噪声,xd[n]是最终得到的数字信号,包含分量xda和xde. 对于M倍过采样,信号与量化噪声的功率谱如下图. 从上图可以看出,M越大,信号与噪声之间的重叠部分就越少. 现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器,信号功率不受影响,而PI/M之外的量化噪声将被滤除.再经过M倍降采样后,信号与量化噪声的功率谱就变成下面的样子(量化噪声只有滤波降采样前的1/M): 计算表明(

1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC

Bitmap二次采样,听着好像是一个高大上的事,其实也就那么回事,今天我们就来看看Bitmap的二次采样问题. 1.为什么要二次采样 OK,那么首先我要 解决的一个问题就是为什么我们要二次采样? 不知道大家在开发App的过程中有没有遇到过类似于图片墙这样的功能?在做图片墙的时候你有没有遇到过OOM异常呢?遇到了又是怎么解决的?再比如我现在有一张100M大的图片,我想把这张图片用一个ImageView显示出来,那么你的ImageView能够显示出来这张图片吗?上面我们说的这两种情况其实都涉及到图片

一.典型方法 典型方法即双锁存器法,第一个锁存器可能出现亚稳态,但是第二个锁存器出现亚稳态的几率已经降到非常小,双锁存器虽然不能完全根除亚稳态的出现(事实上所有电路都无法根除,只能尽可能降低亚稳态的出现),但是基本能够在很大程度上减小这种几率.最后的一个D触发器和逻辑电路组成的是一个采沿(上升沿,修改一下就能采集下降沿)电路,即当第二个锁存器的输出中出现1个上升沿,那么最后的逻辑输出就会产生1个clock的高电平脉冲 二.结绳法 1.结绳法1:利用数据的边沿作时钟(例子中上升沿).(可以将脉冲无

为什么要对Android中的图片进行采样缩放呢? 是为了更加高效的加载Bitmap.假设通过imageView来显示图片,很多时候ImageView并没有图片的原始尺寸那么大,这时候把整张图片加载进来后再设给ImageView是没有必要的,因为ImagView并没有办法显示原始的图片. 所以我们可以使用BitmapFactory.Options按照一定的采样率加载缩小后的图片,将缩小后的图片在ImageView中显示,这样就能降低内存占用,在一定程度上避免OOM,提高bitma加载时候的性能.

点云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样. 这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个点生成新的点云. 新点云即为下采样后的点云. 这里使用斯坦福兔子作为测试点云. 小兔子pcd下载地址. 原始点云: 采样后点云: matlab代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pcshow(pc); pc_point = pc.Location; xlimit = pc.XLimits; yl

图像的降采样与升采样(二维插值) 1.先说说这两个词的概念: 降采样,即是采样点数减少.对于一幅N*M的图像来说,如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像.降采样很容易实现. 升采样,也即插值.对于图像来说即是二维插值.如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分.二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值. 插值的方法分为很多种,一般主要从时域和频域两个角度考虑.对于时域插值,最为简单的是线性插值.除此之外,Hermite插值,样

我只是感觉好玩,写了这样一段程序. 原理就是先随机生成两个点,然后根据这两个点画直线,最后在直线上的像素保留,没在直线上的像素丢弃就行了. 最后生成了一幅含有很多空洞的图像. 当然,对含有空洞的图像是可以用修复算法修复的. 我也尝试修复了一下,用的算法我过去也写过,可以看这里. 这一次就不贴修复代码了,那段程序中的输入图像img.mask和这里的输出图像img.mask是一模一样的. 原图: 采样后: 修复后: matlab代码如下: main.m: clear all; close all;c

在三维渲染的过程中,锯齿总是让人讨厌的东西.抗锯齿的一种采用方式是多重采样,本文主要小记一下FBO与多重采样的关系.——ZwqXin.com 首先,关于FBO(Frame Buffer Object),想必都已经十分熟悉了.可以参考本博客(zwqxin.com)之前的几篇文章: [学一学,FBO]  [OpenGL怎样近似进行同时到FBO和屏幕的渲染] [联结FBO与Texture Array] 另外,本人以前也写了些关于全屏幕反锯齿(FSAA)的文章: [全屏反锯齿 - 多重采样Ⅰ]  [全屏

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31529643 在CTR预估中,负样本采样是一种常见的特征工程方法.一般CTR预估的原始正负样本比可能达到1:1000~1:10000左右,而要获取好的效果,一般需要采样到1:5~1:15之间(VC维可推导). 我们详细分析采样对于pCTR的影响. 设采样前CTR为  ,采样后CTR为  ,正样本数为  ,负样本数为  ,正样本采样概率为  ,负样本采样概率为 ,其中 $n=m/l$. $ p = \frac{a}{a + b}$

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76063768 前言 这篇论文被 ICCV 2019 接收为 oral presentation.之前我们主要研究物体检测(例如 Hybrid Task Cascade,Guided Anchoring,Libra R-CNN 和 Prime Sample Attention),这次尝试跳出单纯的物体检测框架,解决一些通用模块和算子的问题.上采样操作是各种网络结构里广泛使用的运算之一,我们提出了一个轻量级的通用上采样算子 CARA