从2001年DDR内存面世以来发展到2019年的今天，已经走过了DDR、DDR2、DDR3、DDR4四个大的规格时代了（DDR5现在也出来了）。内存的工作频率也从DDR时代的266MHz进化到了今天的3200MHz。这个频率在操作系统里叫Speed、在内存术语里叫等效频率、或干脆直接简称频率。这个频率越高，每秒钟内存IO的吞吐量越大。但其实内存有一个最最基本的频率叫核心频率，是实际内存电路的工作时的一个振荡频率。它是内存工作的基础，很大程度上会影响内存的IO延迟。我今天想给大家揭开另外一面，这个叫核心频率的东东其实在最近的18年里，基本上就没有什么太大的进步。
DIMM：Dual-Inline-Memory-Modules,即双列直插式存储模块。168个引脚，64位。
摘 要： 无线充电Qi协议提出发射器和接收器通过频率调制(FSK)方式进行正向通信，进而建立完整的通信状态控制。接收器可采用测宽法进行频率解调，然而由于电磁耦合变化、负载变化、载波占空比变化、测量量化等引起的误差，该方法无法满足实际应用的要求。该文针对传统测宽法抗干扰能力弱的问题，提出一种窗口滤波算法，通过参考相邻脉冲频率确定当前脉冲的有效频率，极大地提高了测宽法的抗干扰能力。经实例分析，改进后的测宽法抗干扰能力强、逻辑简单，为无线充电正向通信FSK解调提供一种可行的方法。
赫夫曼编码是一种可变长度编码方法，其原理是为出现频率高的字符分配较短的编码，为出现频率低的字符分配较长的编码，从而达到整体编码长度最短的目的。然而，在这种情况下，由于所有256个字符出现的频率大致相同，且最高频率也低于最低频率的2倍，这使得赫夫曼编码的优势无法充分展现。
稳态视觉诱发电位(Steady-stateVisual Evoked Potentials, SSVEP)属于视觉诱发电位(Visual Evoked Potentials, VEP)，是指当人眼受到一个恒定频率（通常大于4Hz）的视觉刺激时，大脑视觉皮层会自动产生与刺激频率及其谐波频率同频率的响应。
从理论课程的学习中可知，系统可以从时间域和频率域两个角度来进行研究。一个LTI系统，时域、频域之间的关系符合图7-1。
濒临秃头运维组 萌新小运维 小Q同学，数据中心暖通系统通常有哪些节能措施呢？ 小Q同学 哈哈。常见的措施有提高冷冻水温度、降低冷却水温度、降低水泵和风机的运行频率等。 萌新小运维 以上的方法或多或少都听说过，但是大都是定性分析。至于每种方法具体可以节能多少？是否会按下葫芦起了瓢呢？ 小Q同学 其实以上每一项措施背后都有强大的理论依据支撑。这样吧，今天我们通过定量分析来验证冷冻水泵变频运行的节能可行性吧。 ╮(￣▽￣"")╭ 01 水泵频率、流量、扬程、功
早期内存通过存储器总线和北桥相连，北桥通过前端总线与CPU通信。从Intel Nehalem起，北桥被集成到CPU内部，内存直接通过存储器总线和CPU相连。
内存上一般都会标注内存容量以及频率等，如果您是新购买的内存，或者台式电脑，那么就可以拿出来看看，我们可以通过看内存表面铭牌标注即可知道
内存上一般都会标注内存容量以及频率等，如果您是新购买的内存，或者台式电脑，那么就可以拿出来看看，我们可以通过看内存表面铭牌标注即可知道，如下图：
一个优良的时间频率测量系统，应该是测量仪器的高分辨率和频率标准参考的准确度等级要高，二者匹配达到测量的高精度、误差小是根据检规的要求，用频差倍增法进行频标参数测试;为保证测试数据的可靠性，参考频标指标应优于被测频标指标一个数量级。
在数据的关系中，有一种关系是频率关系，频率关系一般是各数值范围内包含了多少个数据，一种频率的数据关系在人力资源领域的应用比较多的是在人员结构上，比如我们要去算各个年龄组的分布频率，各个工龄组的分布频率，都会用到频率的数据关系，在表示这种关系的时候，我们用直方图会比较的多。
先抛出结论： 补 1 次零相当于在原始频谱图中每两个频率之间插入1个频率值，补 2 次零相当于在原始频谱图中每两个频率之间插入 2 个频率值，并且原始频率值的位置及其幅值保持不变。因此， 补零会使频谱图中的频率点的数量增加，从而使得频谱图更加的光滑连续，但是补零不能对频谱图中的频率分辨率、频率值以及幅值有所改善。
作者简介 黄玮（Fuyuncat） 资深 Oracle DBA，致力于数据库底层技术的研究，其作品获得广大同行的高度评价。 个人网站 www.HelloDBA.com 在 Oracle 12c 当中，
在 Oracle 12c 当中，优化器的一个新特性就是提供了新类型的柱状图数据，Top - N 频率柱状图和混合柱状图。优化器利用它们可以更加高效、精确地计算执行计划代价，选择最优计划。这里将探究一下 Top - N 频率柱状图在什么情况下获得、以及它如何影响优化器的选择率的计算。 12c 在线文档描述： Top - N 频率柱状图是频率柱状图的一个变种，它忽略了那些"非流行数据"(即出现频率低的数值)。例如，1000枚硬币中只有一枚面值1分的硬币，那在创建柱状图分组时，它就可以被忽略。Top - N 频率柱状图能产生一个更利于"流行数据"(高频率数据)的柱状图。
Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.06131.pdf
③ 音频数字化 : 将 模拟信号的音频 , 通过 采样 , 量化转换 为有限个 数字表示的 离散序列 ;
有朋友让我快点、马上、立刻、最先分享帕累托图的绘制方法。什么是帕累托图？主要想表达何种含义呢？让我们慢慢聊。 帕累托图（Pareto chart）由来 是以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的
AOF文件是Redis用于持久化数据的一种方式，它会记录所有的写操作命令，将其追加到AOF文件中。
当我们在处理数据压缩或者解压缩的过程中，有时会遇到一个错误消息："Cause: invalid code lengths set"。这个错误通常与Huffman编码相关，表示我们在使用Huffman编码进行数据解码时遇到问题。
模块有连续测量和单次测量两种测量模式， 通过向测量模式寄存器 WKMOD.[0]写入 1 使模块工作于连续测量工作模式， 写入 0 使模块工作于单次测量工作模式。 WKMOD.[15]用来设置是否在模块“ 忙” 时禁用数字接口，当数字接口被禁用期间，模块不会收到任何经由数字接口传输的数据或指令， 当数字接口不被禁用时，模块内部维持传感器测量优先的逻辑，收到的指令会在模块完成当次测量后得到响应。
神经网络模型被广泛应用在回归问题中。神经网络模型的回归精度与训练数据的分布有关。本文从训练数据的频域的角度来对该问题进行分析
运用采集到的若干信号样本数据， 首先估算得到一个频率值，称为“ 伪频率值” ；然后在模块异常数据剔除算法模型中， 以寄存器 CAL_PAR1 的值作为主要判定参数， 每个采样值与伪频率值进行运算，将不符合要求的异常数据进行剔除， 剩余数据被认定为“ 优质” 样本； 原始样本标准差、 优质样本标准差分别保存于寄存器 SIG_STD.[15:8]和 SIG_STD.[7:0]中， 优质样本数量更新到寄存器 HQ_COUNT 中， 优质样本质量评定值保存于寄存器 SMP_QUA 中，最终的传感器频率值和频模值分别更新到寄存器 S_FRQ 和寄存器 F_REQM。 当剩余“ 优质” 样本数量低于CAL_PAR2 限制或标准差过大时，本次测量样本质量评结果强制为 0%。
pandas中的基础时间序列种类是时间戳索引的Series；在pandas的外部则表现为Python字符串或者datatime对象。
深度神经网络在计算机视觉任务中取得了显著的成功。对于输入图片，现有的神经网络主要在空间域中操作，具有固定的输入尺寸。然而在实际应用中，图像通常很大，必须被降采样到神经网络的预定输入尺寸。尽管降采样操作可以减少计算量和所需的通信带宽，但它会无意识地移除冗余和非冗余信息，导致准确性下降。受数字信号处理理论的启发，我们从频率的角度分析了频谱偏差，并提出了一种可学习的频率选择方法，可以在不损失准确性的情况下移除次相关的频率分量。在下游任务中，我们的模型采用与经典神经网络（如ResNet-50、MobileNetV2和Mask R-CNN）相同的结构，但接受频域信息作为输入。实验结果表明，与传统的空间降采样方法相比，基于静态通道选择的频域学习方法可以实现更高的准确性，同时能够减少输入数据的大小。具体而言，在相同的输入尺寸下，所提出的方法在ResNet-50和MobileNetV2上分别实现了1.60%和0.63%的top-1准确率提升。当输入尺寸减半时，所提出的方法仍然将ResNet-50的top-1准确率提高了1.42%。此外，我们观察到在COCO数据集上的分割任务中，Mask R-CNN的平均精度提高了0.8%。
在我们的日常生活中，网络已经成为我们生活的重要组成部分。无论是工作、学习，还是娱乐，我们都离不开网络的帮助。而在这个庞大的网络世界中，网线则扮演着至关重要的角色。它们是信息在网络中传播的主要载体，没有它们，网络世界将无法正常运行。今天，我们要深入探讨的就是网线传输频率这个话题。
当读数据的速率小于写数据的速率时，我们需要先将数据缓存下来，那么我们需要开多大的空间缓存这些数据呢？缓存开大了会浪费资源，开小了会丢失数据，如何去计算最小FIFO深度是本文的重点。
要证明编码树的总代价可以表示为所有内部结点的两个孩子结点的联合频率之和，我们首先需要理解编码树的基本结构和总代价的计算方式。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
数据手册[1]博客首页[2]花了几个小时写了这篇博客，不得不说的是了解的还是皮毛而已，但尽力写的详细点，这比较适合新手，老手可以忽略繁琐的部分。注：学习交流使用！
基于深度学习的图像超分方案在已知退化方式的数据上取得了卓越的效果，然而这些方法在真实场景中性能急剧下降(主要原因在于：理想的退化方式与真实退化方式的偏离)。这种退化方式方面的偏移可以通过频率密度观测到，这种频率密度方面的差异启发了作者去探索如何缩小不正确退化导致的偏离。
尖峰能量™（后面简称为SE，也就是Spike Energy的缩写）测量最初是为了检测受损滚动轴承产生的一些冲击信号。
X=FFT(x)； X=FFT(x，N)； x=IFFT(X); x=IFFT(X,N)
今天给大侠带来基于FPGA的任意波形发生器设计，附源码，获取源码，请在“FPGA技术江湖”公众号内回复“ DDS设计源码”，可获取源码文件。话不多说，上货。
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
内存条的作用 我们的系统，软件，游戏都是存放在硬盘里的， 那么内存是用来做什么的呢？ 通俗的说，内存相当于一座桥梁，用以负责诸如硬盘、主板、 显卡等硬件上的数据与处理器之间数据交换处理。 所有电脑
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。
(1) 改变晶体管的静态偏置,观察对振荡器的振荡频率、输出幅度和波形的影响,并将结果填入自行设计的表格内。
我个人很喜欢设计特殊数据结构的问题，毕竟在工作中会经常用到基本数据结构，而设计类的问题就非常考验对基本数据结构的理解和运用。
3.什么是ＲＣ串、并联电路的选频特性？当频率等于谐振频率时，电路的输出、输入有何关系？
调试系统或者开发产品或者产品在客户使用过程中，我们经常需要调整DDR频率来进行运行测试或者发现DDR频率太高导致一些问题需要调整DDR频率，但是全志平台只能通过刷机来修改DDR频率，这在测试过程中或者用户使用过程中非常不方便，特别是机器到用户手上不可能拆机寄回重新刷机，那有没有办法通过安装应用来修改DDR频率呢？方法是有的，而且很简单。
在讲解如何去计算FIFO深度之前，我们来理解一个术语burst length，如果你已经了解了可以跳过。要理解数据的突发长度，首先我们来考虑一种场景，假如模块A不间断的往FIFO中写数据，模块B同样不间断的从FIFO中读数据，不同的是模块A写数据的时钟频率要大于模块B读数据的时钟频率，那么在一段时间内总是有一些数据没来得及被读走，如果系统一直在工作，那么那些没有被读走的数据会越累积越多，那么FIFO的深度需要是无穷大的，因此只有在突发数据传输过程中讨论FIFO深度才是有意义的。也就是说我们一次传递一包数据完成后再去传递下一包数据，我们把一段时间内传递的数据个数称为burst length。在维基百科中，burst transmission是这样解释的：In telecommunication, a burst transmission or data burst is the broadcast of a relatively high-bandwidth transmission over a short period。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.12416.pdf
如 : 采样频率为 44100 Hz , 采样位数是 16 位 ( 单个采样 2 字节 ) , 采样的通道数是 双声道立体声 , 则 该音频的比特率 为 :
转自：https://blog.csdn.net/m_052148/article/details/51322260
频率计也叫频率计数器，通常包含数字频率计数器、微波频率计等，一般专业用来对被测设备产生的频率信号进行测量的电子测量设备。频率计数器通常主要由时基（T）、电路、输入电路、控制电路以及技术显示电路等四个主要部分组成。
所谓频带，指代的是一个频率的范围或者频谱的宽度，即无线解码器的最低工作频率至最高工作频率之间的范围，单位是Hz。为了方便起见，在LTE中，使用数字1-43来表示不同的频带（36101-V10.21.0版本协议），从而指代不同的频率范围。
傅里叶变换是将按时间或空间采样的信号与按频率采样的相同信号进行关联的数学公式。在信号处理中，傅里叶变换可以揭示信号的重要特征（即其频率分量）。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
RFM 分析是一种用于洞悉客户价值和行为的强大工具，广泛应用于市场营销和客户关系管理。本文将介绍 RFM 分析如何在数据产品不充分的情况下实现以及如何利用RFM分析来优化营销策略，提高客户满意度，增加业务收益。
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