原始 PCM 采样的音频 , 其 比特率 = 采样频率 * 采样位数 * 音频通道数 ;
概述: 通过两个MCU(STM32F103)来模拟SPI的主从机,完成主机发送从机接收,便于理解SPI协议。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
想象一个大的黑色三角形在白色背景上缓慢移动。当一个屏幕网格单元被三角形覆盖时,代表这个单元的像素值应该在强度上线性(“平滑”两个字打不出来)下降。在各种基本渲染器中通常发生的情况是,网格单元的中心被覆盖的那一刻,像素颜色立即从白色变为黑色。标准GPU渲染也不例外。请参见图5.14的最左侧列。
先回顾下 FSR 1.0,FSR 1.0 推出于 2021 年七月,是 AMD 推出的空间域超分解决方案,高性能,易集成,比价友好的 MIT License,已经在很多游戏中被集成了。
概述: 通过Verilog代码+仿真的形式来理解SPI的时序,此处只写了主机发送,从机接收的代码,后待续。。。
LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出,由于LBP特征计算简单、效果较好,因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用,LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别和目标检测中,在计算机视觉开源库Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口,也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法,Opencv实现了LBP特征的计算,但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。
模拟图像,又称连续图像,是指在二维坐标系中连续变化的图像,即图像的像点是无限稠密的,同时具有灰度值(即图像从暗到亮的变化值)。
RGB 三个字母分别代表了 红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue),这三种颜色称为 三原色,将它们以不同的比例相加,可以产生多种多样的颜色。
输入的电压信号经耦合电路后送至前端放大器,前端放大器将信号放大,以提高示波器的灵敏度和动态范围。放大器输出的信号由取样/保持电路进行取样,并由 A/D 转换器数字化,经过 A/D 转换后,信号变成了数字形式存入存储器中,微处理器对存储器中的数字化信号波形进行相应的处理,并显示在显示屏上。这就是数字存储示波器的工作过程。
数字信号在我们生活中随处可见,自然而然地就会涉及到对于数字信号的处理,最为典型的一个应用就是示波器,在使用示波器的过程当中,我们会通过示波器测量到信号的频率以及幅值,同时我们也可以通过示波器对测量到的信号进行 FFT ,从而能够观察到待测信号的频谱,方便直观的看出信号的高频分量和低频分量,从而帮助我们去除信号中携带的噪声。而在嵌入式方面的应用,我们可以直接使用 DSP 芯片对信号进行处理,同时, ARM 公司推出的 Cortex-M4F 内核是带有 FPU ,DSP 和 SIMD 单元的,针对于这些单元也增加了专用的指令,指令如下图所示:
前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取》,用的是基本的LBP特征的提取,这次我们接着上次的代码,来看看扩展的ELBP的特征提取。
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点,用来提取图像的局部的纹理特征。
人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验。
YUV是视频、图片、相机等应用中使用的一类图像格式,实际上是所有“YUV”像素格式共有的颜色空间的名称。 与RGB格式(红 – 绿 – 蓝)不同,YUV是用一个称为Y(相当于灰度)的“亮度”分量和两个“色度”分量表示,分别称为U(蓝色投影)和V(红色投影),由此得名。
YUV是编译true-color颜色空间(color space)的种类,Y’UV, YUV, YCbCr,YPbPr等专有名词都可以称为YUV,彼此有重叠。“Y”表示明亮度(Luminance、Luma),“U”和“V”则是色度与浓度(Chrominance、Chroma)
对抗生成网络(GAN)是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下,生成新的「人造」样本的工具。这些样本几乎可以是任何的东西:手写数字、人脸图片、表现主义绘画作品,等等所有你能想出的物体。
从今天开始,我们将关注训练GAN时产生的问题,作为第一篇文章,首先从几个方面来分析一下实际训练的GAN和理论模型上的GAN不同之处以及实践中出现的问题。第一个部分将介绍最优判别器引发的梯度消失问题,第二部分使用一个例子介绍距离计算时的问题,接着第三部分将介绍优化问题的困惑以及给出模式崩溃一个简单解释,最后一部分简单谈一下参数空间的问题。
代码:GitHub - OpenGVLab/InternImage: [CVPR 2023 Highlight] InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions
作为深度学习的大牛,Bengio 对系统 1 和系统 2 是真爱,以往的演讲主题基本离不开这两个概念,今年终于换题目了!那么,Bengio 新推的人工智能算法 GFlowNets 究竟有何特别之处? 作者 | 杏花 编辑 | 青暮 2021 年 11 月 1 日至 11 月 2 日,三星在线上举行为期两天的 2021三星人工智能论坛(Samsung AI Forum 2021)。今年是论坛举办的第 5 年,主题为「未来的人工智能研究」,聚集了世界知名的人工智能领域学者和行业专家,交流思想、见解和研究成果,探
我们在讲 FFmpeg 系列的时候,有提到 YUV 的。其中包括YUV播放器、简单的YUV格式介绍。
目录 学习目标 运行结果 内容 特点 引脚 框图 模式 单次转换 连续转换 扫描模式 中断 采样时间 寄存器 配置 代码 总结 ---- 学习目标 今天我们来学习一下有关ADC模数转换的知识,STM32中并未对AD/DA做出讲解,更多的是让我们如何去配置,所以建议先学习一点有关AD的知识,再来理解一下,可能会好一点。之前51的笔记如下:51单片机——AD/DA转换 运行结果 https://live.csdn.net/v/embed/233448 ADC 内容
◆ 数字音频接口: 1、I2S 接口 I2S(Inter-IC Sound Bus)是飞利浦公司为数字音频设备之间的音频数据传输而制定的一种总线标准。在飞利浦公司的I2S 标准中,既规定了硬件接口规范,也规定了数字音频数据的格式。I2S 有3 个主要信号:
本章的内容整理自网络,主要讲解示波器的基础知识。如果初学的话非常有必要对这部分知识有一个了解。因为示波器是硬件调试必不可少的设备。
raw数据是sensor输出的原始数据,一般有raw8, raw10, raw12等,分别表示一个像素点有8bit、10bit、12bit数据。是sensor将光信号转化为电信号时的电平高低的原始记录,单纯地没有进行任何处理的图像数据,即摄像元件直接得到的电信号进行数字化处理而得到的。
async-profiler是一款采集分析java性能的工具,翻译一下github上的项目介绍:
为保证移动机器人动态环境下的运行安全性,须结合轨迹重规划实现实时绕障;针对路径重规划会带来额外的计算负担、难以保证控制系统实时性的问题,为实现高效高精移动机器人运动控制,提出考虑绕障时耗的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制器。
https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Yu_PU-Net_Point_Cloud_CVPR_2018_paper.pdf
极性,一般表示为CPOL(Clock POLarity),即SPI空闲时时钟信号SCLK的电平(0:空闲为低电平; 1:空闲为高电平)
因为ADC模块是各种控制比较重要的功能模块,基本的保护算法都要考ADC的采样数据来执行,所以ADC模块还是要熟练掌握,今天我们就来学习下飞思卡尔的ADC模块,如果有猿友使用过microchip的MCU就会发现这两种MCU的ADC模块还是有很大的不同的。 ADC模块简介 KV4x系列MCU 的ADC(Analog to Digital Converter)模块有16个通道,是双端12位的ADC,有独立的参考电压源和控制块,分为ADCA和ADCB,各有8个通道,ADCA和ADCB可以并行采样也可以串行采样,有各
现实生活中的声音是通过一定介质传播的连续的波,它可以由周期和振幅两个重要指标描述。正常人可以听到的声音频率范围为20Hz~20KHz。现实存在的声音是模拟量, 这对声音保存和长距离传输造成很大的困难,一般的做法是把模拟量转成对应的数字量保存, 在需要还原声音的地方再把数字量的转成模拟量输出。
本文打算对MSAA(Multisample anti aliasing)做一个深入的讲解,包括基本的原理、以及不同平台上的实现对比(主要是PC与Mobile)。为了对MSAA有个更好的理解,所以写下了这篇文章。当然文章中难免有错误之处,如有发现,还请指证,以免误导其他人。好了,废话不多说,下面我们开始正文。
在此我们简要总结一下ADC的各种指标如何理解,以及从硬件到软件都有哪些可以采用的手段来提高ADC的转换精度。
图1. 含主机和从机的SPI配置。 4线SPI器件有四个信号: 时钟(SPI CLK, SCLK) 片选(CS) 主机输出、从机输入(MOSI) 主机输入、从机输出(MISO)
ARGB颜色模型:最常见的颜色模型,设备相关,四种通道,取值均为[0,255],即转化成二进制位0000 0000 ~ 1111 1111。
在开始作业前需要使用rtk对当地区域坐标系统高程进行固定差改正或者高程拟合,也可以在数据后处理阶段进行。但需要测得固定差值或者高程拟合参数。
我们从视频的信号表示方法开始讲起,逐步深入到视频压缩编码的原理。我们主要从下面几个要点来讲解或者加深记忆。
最近有个需求:对音频裁剪时,裁剪条的纵坐标必须是音频音量,以帮助用户更好的选择音频区域,所以就需要快速准确的提取出音频的音量列表。本文主要介绍下从mp4文件中提取音轨音量的方式,以及相关的知识点。
上一篇我们了解了FFmpeg解码流程、关键函数和结构体,实现了视频解码器。这篇我们来实现下音频的解码器。解码流程和视频的基本一致。FFmpeg解码的音频裸数据是PCM格式,android上播放PCM音频数据可以通过AudioTrack和OpenSL ES来实现。
该项目是基于正点原子精英板制作的一个简易示波器,可以读取信号的频率和幅值,并可以通过按键改变采样频率和控制屏幕的更新暂停。
RANSAC是 RANdom SAmple Consensus 的缩写,中文翻译叫随机采样一致。它可以从一组观测数据中,找出符合某些数学模型的样本集,并且估计出这个数学模型的参数。举个例子,如下图所示,这些点是观测数据,给定的数学模型是圆形和直线,我们想从这些观测数据中找出圆形和直线,并且估计出它们的几何参数。
论文提出可变形卷积核(DK)来自适应有效感受域,每次进行卷积操作时都从原卷积中采样出新卷积,是一种新颖的可变形卷积的形式,从实验来看,是之前方法的一种有力的补充。
本文Reparameterized Sampling for Generative Adversarial Networks被ECML-PKDD 2021接收,并获得Best (Student) Machine Learning Paper奖。
今天来分享一个开源项目——DSLogic,它是一款基于FPGA的逻辑分析仪,是由国内的梦源实验室(DreamSourceLab)做出的开源软硬件产品,从FPGA源代码、MCU固件到Qt上位机都是完全开源的,文章末尾查看资料获取方式。
如果在计算机加上相应的音频卡—就是我们经常说的声卡,我们可以把所有的声音录制下来,声音的声学特性如音的高低等都可以用计算机硬盘文件的方式储存下来。反过来,我们也可以把储存下来的音频文件用一定的音频程序播放,还原以前录下的声音。
前段时间看到了几篇有意思的文章,也参考了一些相关的讨论,这里想对CNN中的平移和尺度的不变性和相等性,以及CNN对于目标相对和绝对位置、深度的预测原理进行探讨。这些内容对于一些特定任务很重要,比如目标检测、目标分割、深度估计、分类/识别以及单目标跟踪中的置信图预测等。
Facebook人工智能实验室Alexander Kirillov、吴育昕、何恺明、Ross Girshick等研究人员近日发表新论文,提出一种高效、高质量的目标和场景图像分割新方法。
视频播放器播放一个互联网上的视频文件,需要经过以下几个步骤:解协议,解封装,解码视音频,视音频同步。如果播放本地文件则不需要解协议,为以下几个步骤:解封装,解码视音频,视音频同步。他们的过程如图所示。
我最近兼职赚了点小钱,就想买个玩具。我年前有点想买佳能,为了ML的相机固件,我把目光聚焦到5D2,虽然1k8可以买到一个相机,但是是单机身而已,而且说实话是这个机器实在是太老了。。。最气的是,我买相机用来干什么?肯定没人找我拍照的,我就是未来折腾而已。后面就把目光聚集到Sony的阿尔法1代,后面还是很尴尬,因为,我这个钱就是可以买机身,还是很麻烦,而且我是一直想使用Sony的SDK。所以这个选项也就打消了,直到看到RX0M2的时候,眼前一亮,小小机身,塞进这么多的功能。重点是USB摄像头,SDK控制的功能,我真的爱了,一直就想买个测试机。看了一些缺点也很明显,不过作为一名工程师,岂是可以难的住我的。
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