首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

你能在没有NI光学编码器的情况下使用DAQmx吗?

在没有NI光学编码器的情况下,可以使用DAQmx进行数据采集和控制操作。DAQmx是National Instruments(NI)提供的一套用于数据采集和控制的软件开发工具包。它提供了丰富的API和函数库,可以与各种硬件设备进行通信,包括传感器、执行器、信号调理器等。

虽然NI光学编码器是一种常用的设备,用于测量旋转或线性位置,但在没有该设备的情况下,仍然可以使用DAQmx进行数据采集和控制。DAQmx支持多种传感器和执行器,可以通过不同的接口(如模拟输入/输出、数字输入/输出、计数器/定时器等)与这些设备进行通信。

在使用DAQmx进行数据采集时,可以通过配置通道、采样率、采样模式等参数来获取所需的数据。在控制方面,可以使用DAQmx提供的函数来发送控制信号,实现对执行器的控制。

虽然没有具体提及腾讯云相关产品,但腾讯云也提供了一系列与云计算相关的产品和服务,如云服务器、云数据库、云存储等,可以用于搭建和部署云计算应用。具体产品和服务的介绍可以参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NI采集卡USB-6361多通道模拟输入采集报错解决方案

前言 折腾一块 USB-6361 采集卡很久了,之前都是单通道采集模拟信号,突然接到要使用双通道采集模拟信号,本想着就新增加一路 Analog Input task 即可,但事情总没有想象那么简单,因此记录一下解决方法...一、现有例程 其实官方给我们提供了很多范例方便我们对 NI 板卡进行开发,我这里要用到是 电压-连续输入例程,相关范例路径在:帮助 -> 查找范例 -> 硬件输入与输出 -> DAQmx -> 模拟输入...-> 电压-连续输入 注:这里有 DAQmx 前提是已经安装了 DAQmx 驱动,具体安装方法这里不赘述,去 NI 官网可以找得到 1、前面板 2、程序框图 二、采集测试 1、单通道采集...在 NI 官网经验贴看到了类似的问题,受限于硬件,每个设备模拟输入和模拟输出任务数只有1个 ②、正确做法 使用 channel expansion 方式,在同一个 Analog Input task...1)前面板 将之前 Dev/ai0 改成 Dev/ai0:1 2)程序框图 其他位置不做修改,DAQmx 读取这里稍作修改,模式改成模拟1D波形N通道N采样,并将输出内容使用索引数组控件将

94410

Nature新研究:摄像头是天生神经网络,速度超越传统方法千倍

Choi等 机器之心编译 机器之心编辑部 摄像头 CMOS 会成为新一代 GPU ?...这是 CV 最常规范式,也最符合我们直觉,但是会发现有两大问题。 首先,从镜头传递信息给处理单元,这一步并不简单,尤其是在使用云计算情况下,这都怪视觉信息太丰富了。...传统计算机视觉技术通常能在每秒处理 100 帧,可能一些更快系统能够每秒处理 1000 帧。Mennel 表示,相比之下,「我们系统差不多能每秒处理 2000 万帧。」...a 为训练分类器与自编码器实验配置,b 为用于测量 time-resolved 实验设置,c 为光学实验近景照片。 Mennel 提到,系统运行速度只受限于芯片中电子速度。...除了字母识别与分类模型,研究者在实验中还测试了自编码器模型。该模型在存在信号噪声情况下,传感器计算阵列也可以学习图像关键特征,并解码以构建接近原始图像生成图。

45830
  • 光学预处理与计算机视觉结合,UCR学者用漩涡实现混合计算机视觉系统

    Luat Vuong 表示:「本研究中漩涡编码器表明,光学预处理可以消除对 CNN 需求,比 CNN 更具鲁棒性,并且能够泛化逆问题解决方法。...使用漩涡编码可以训练小脑对图像进行去卷积操作,其速度比使用随机编码方案快 5 至 20 倍,且在存在噪声情况下获得了更大优势。...最终,研究者证明了使用漩涡编码器进行傅立叶光学预处理在达到相似准确率情况下,速度比卷积神经网络快 2 个数量级。 漩涡知识可以扩展为理解任意波型。...Vuong 还表示:「光学漩涡独特优势在于其数学和边缘增强功能。在本文中,我们证明了,光学漩涡编码器能够以类似于一种小脑神经网络从其光学预处理模式快速重建原始图像方式生成目标强度数据。」...归根结底,该研究有三项主要创新:(1)用漩涡透镜进行光谱特征边缘增强;(2)在没有相似学得数据集情况下对图像进行快速逆重建;(3)取决于层激活抗噪声能力。

    31010

    应用LabVIEW和CompactRIO开发腿轮混合式移动机器人

    解决方案: 使用NI LabVIEW和CompactRIO以及各种I / O模块将机械、电子及软件开发快速集成到功能型机器人原型。...相对而言,用腿移动时腿部以周期性方式运动,在髋关节和地面接触点之间没有特定几何配置;因此腿部在运动中相对位置具有周期性频繁变化特点。...其他需要高速信号交换算法以10 kHz循环率在FPGA上运行。 包括直流电动机、编码器读数以及基于PWMRC伺服命令比例-积分-微分(PID)控制。...站立起来后机器人可以执行各种行为,包括步行、小跑、跨步、跨越障碍和爬楼梯。 NI软硬件益处 在一般情况下,机器人属于高自由度复杂系统。...能在Windows,RTOS和基于FPGA目标上使用相同图形化开发环境也极其有帮助。 由于开发控制器软件时我们不必花时间学习底层编程语法,因而能够花更多时间专注于我们设计机械部分。

    1.1K60

    De Bruijin序列与魔术(二)——魔术《De Bruijin序列》

    光学工程,模拟电路?...可问题来了,难道每个位置是哪张牌,真的要靠纯记忆?...不过,如果实在懒得去背这些公式,直接把这个表打印下来去现场秘密地查找也可以,不过得想个理由,比如这里有上帝写给我密码,或者偷偷地看。...不知道大家看了这个牌序花色点数递推公式有没有些感觉,虽然这里写成了二进制递推关系,但本质上也是一个牌序递推关系,不妨我们从牌序本身角度来理解下这个递推关系,我们有: N_(i + 1) = Ni...但这总归不完美,我希望能够找到一个接近51~55以内长度De Bruijin序列,满足核心一一对应性质,并有简单递推公式递推以及容易计算编码和解码公式能够计算牌值,方便记忆和使用

    22610

    由浅入深了解进程(4)---优先级,命令行参数,环境变量

    权限问题是决定能不能,但是有优先级了,也就是说明已经能够有权限了。...例子: 假如你带着饭卡去食堂排队,这说明什么,已经拥有饭卡,拥有能够在食堂吃饭权利,所以才有等待排队过程,如果连饭卡都没有的话,那么也就相当于直接没有权限。...例子: 就还像是学校食堂一样,如果说学校有一万个学生,难道就要开一万个窗口给每一个学生都是私人窗口,私人厨师?...所以NI值不能随意调整,只能在范围内调整。因为要保证调度公平! NI可调整范围是[-20,19]—40个数 每一次调整优先级,都是从80开始。...如果默认情况下没有找到的话,就会报错。找到的话就会进行加载和执行程序。 那我们如果也想像系统一样,我们自己写出来程序也能够直接让bash直接找到并运行的话,我们该怎么做呢?

    7010

    收藏 | 医学图像分割:UNet++

    来源:AI公园 深度学习爱好者 作者:Jingles(Hong Jing) 本文约1900字,建议阅读8分钟 本文为介绍使用一系列网格状密集跳跃路径来提升分割准确性。...为医学成像设计算法必须在数据样本较少情况下实现高性能和准确性。获取这些样本图像来训练模型可能是一个消耗资源过程,因为需要由专业人员审查高质量、未压缩和精确注释图像。...该数据集包含101幅视网膜图像,以及用于检测青光眼光学disc和光学cupmask标注。青光眼是世界上致盲主要原因之一。50张图片用于训练,51张用于验证。...类似于Dice系数,这个度量指标的范围是从0到1,其中0表示没有重叠,而1表示预测与地面真实之间完全重叠。...测试首先通过模型处理一些没见过样本,来预测光学disc(红色)和光学cup(黄色)。这里是UNet++和U-Net测试结果对比。

    76320

    医学图像分割:UNet++

    为医学成像设计算法必须在数据样本较少情况下实现高性能和准确性。获取这些样本图像来训练模型可能是一个消耗资源过程,因为需要由专业人员审查高质量、未压缩和精确注释图像。...(绿色显示),以弥补编码器和解码器子路径之间语义差别。...该数据集包含101幅视网膜图像,以及用于检测青光眼光学disc和光学cupmask标注。青光眼是世界上致盲主要原因之一。50张图片用于训练,51张用于验证。...类似于Dice系数,这个度量指标的范围是从0到1,其中0表示没有重叠,而1表示预测与地面真实之间完全重叠。...测试首先通过模型处理一些没见过样本,来预测光学disc(红色)和光学cup(黄色)。这里是UNet++和U-Net测试结果对比。 !

    1.4K30

    苹果Meta都在冲Pancake技术,中国VR团队YVR竟抢先交出产品答卷

    萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 听说过Pancake? 不是最新蛋糕品类,而是时下VR行业最受关注和期待光学技术,甚至被称为“划时代方案”。...有消息指出,VR领域巨头Meta对于Pancake光学方案兴趣浓厚,将在今年下半年最新款VR产品上搭载使用; 苹果也一连申请了好几个专利,其中XR系列产品就与Pancake光学方案有关;谷歌虽未宣传,...值得一提是,YVR 2光学镜组透过率达到了19%,高透光性能下,清晰度达到了全新水平。据悉,目前业内平均水平约为13-16%。 然而,Pancake方案并没有听起来那么容易实现。...例如,目前VR/AR产品中普遍存在渲染GPU算力不足问题。 此前,业界普遍使用基于眼动注视点渲染技术(眼动追踪光学方案)来解决这一问题。...从生态角度来说,这是一个难得创新机遇,企业只有从一开始就掌握软硬件方面的自研能力,才能在VR行业中拥有更大自由度和自主权。

    33110

    医学图像分割:UNet++

    为医学成像设计算法必须在数据样本较少情况下实现高性能和准确性。获取这些样本图像来训练模型可能是一个消耗资源过程,因为需要由专业人员审查高质量、未压缩和精确注释图像。...在UNet++中,增加了重新设计跳跃路径(绿色显示),以弥补编码器和解码器子路径之间语义差别。 这些卷积层目的是减少编码器和解码器子网络特征映射之间语义差距。...该数据集包含101幅视网膜图像,以及用于检测青光眼光学disc和光学cupmask标注。青光眼是世界上致盲主要原因之一。50张图片用于训练,51张用于验证。...类似于Dice系数,这个度量指标的范围是从0到1,其中0表示没有重叠,而1表示预测与地面真实之间完全重叠。...测试首先通过模型处理一些没见过样本,来预测光学disc(红色)和光学cup(黄色)。这里是UNet++和U-Net测试结果对比。 !

    1.4K21

    采用MEMS优化移动机器人导航性能

    反馈检测和控制 每个车轮均有一个传动轴,通过变速箱以机械方式耦合至传动马达,同时通过另一个变速箱耦合至光学编码器,即测程反馈系统输入端。转向轴将车轴耦合至另一伺服马达,该马达负责确立车轮转向角度。...转向轴还将通过变速箱耦合至第二个光学编码器,也即测程反馈系统另一个输入端。 导航系统使用一个扩展卡尔曼滤波器,通过整合多个传感器数据来估算行程图上机器人姿态。...Seekur上测程数据从车轮牵引和转向编码器(提供转换)和MEMS陀螺仪(提供旋转)获得。 测程 测程反馈系统利用光学编码器对传动和转向轴旋转测量结果来估算机器人位置、驶向和速度。...图3提供了将传动轴光学编码器旋转计数转换成线性位移(位置)变化图形参考和关系。 ?...最新Seekur导航技术正是针对这一环境而开发,它使用MEMS惯性测量单元(IMU)提高了精度,并且能在未来不断采纳地形管理和其他功能领域新技术成果。

    91470

    AI实时筛查癌细胞,普通显微镜简单改装就能用,谷歌新突破登上Nature子刊

    相比从前天荒地老显微镜下地毯式搜查,AI能瞬间抓捕癌细胞,堪比生物界安防摄像头。 而需要这样大运算量,竟然还能在本地完成。无需联网、无需接入云端,在终端即可完成。...本体就是一个普通明场光学显微镜,这里用到是Nikon Eclipse Ni-U。 △ Nikon Eclipse Ni-U显微镜 看起来跟中学生物课堂上用差不多是不是?...并且,整套系统可以方便迁移到各种普通显微镜上。 神经网络使用是1000×1000尺寸,但显微镜视野更大,达到了5120×5120,因此,需要滑动窗口来逐步处理整张大图。...这篇论文是今年6月19日向Nature提交,7月2日确定被接收了,从提交到接收只经历了18天,接收速度令网友感叹了一把。 此前,也不是没有过智能显微镜研究。...先别走,谷歌智能显微镜,也有机会自己动手DIY一个,官方已经放出了其中模型架构和工具代码。

    77520

    CVPR 2022 | OVE6D:用于基于深度6D对象姿势估计对象视点编码

    我们模型是使用ShapeNet呈现纯合成数据进行训练,与大多数现有方法不同,它在没有任何微调情况下可以很好地概括新真实对象。...2) 我们提出了一种视点编码器,该编码器能够在不受摄像机光轴面内旋转影响情况下,稳健地捕捉物体视点。...然后,使用采样视点和对象3D网格模型渲染合成无噪深度图像{V syn i}Ni=1。...最后,使用视点编码器从这些图像中提取视点表示{vi}Ni=1(如第3.2节所述进行预处理),并与对象网格模型一起存储到代码本数据库中,如图5所示。...然而,OVE6D获得了有竞争力结果,尤其是与纯合成数据训练方法相比。在没有ICP细化情况下,OVE6D对LM和LMO召回率分别为86.1%和56.1%。

    78720

    思科Webex与下一代视频会议

    最后,我想谈谈AV2在实时通信中作用。我们还能在这一领域进行更多创造? #1.视频会议发展 首先是视频会议迅猛发展。 ? 我觉得我们这一年过得很不平凡,大家应该都有同感。...这意味着我们要检查我们视频处理线,但也意味着要有新编解码器,在编解码器方面我们已经使用了H264很长一段时间了。 ? 不过关于最近疫情经验,我们要问一个问题是“这是新常态?”。...或者可能在浏览器中播放混合视频,这是计算机设计应用之外东西。...我认为最大挑战是达到AV1对CPU影响,与H264比起来非常小,这并不意味没有影响, 也不意味着我们不使用更多CPU,更不意味着我们不能在有更多可用CPU情况下使用更多CPU,但这确实意味着我们在某些情况下的确需要最少...但这也不是完全灾难,因为智能编码器可以避免一部分这类复杂性,无法避免工具复杂性增加,这是无法避免或者不想避免,因为它们非常有用,这也就意味着预分析和机器学习之类东西,对编码器管理这种复杂性来说将变得越来越重要

    43420

    从灯泡振动中恢复声音侧信道攻击

    电压是使用 24 位 ADC NI-9234 卡从光电传感器获得,并在编写 LabVIEW 脚本中进行处理。光电传感器内部增益设置为 50 dB。...(1)在静默中表征光信号 首先学习没有声音播放时光信号特性。 实验设置:当实验室没有播放声音时,从光电传感器获得了 5 秒光学测量结果。 结果:从光学测量中提取 FFT 图如下图所示。...此外,受害者无法安装专门机制来检测 Lamphone 使用,因为它实施并没有提供任何关于其应用指示,这与激光麦克风不同,可以使用专用光学传感器来检测其使用情况。...或者,可以使用没有窗户内部房间进行敏感对话,或者房主可以安装围栏以增加他/她与潜在窃听者距离并减轻攻击。...对于未来工作,建议研究如何通过集成语音处理和去噪(例如,使用自动编码器高级算法来改进 OAT,以及如何应用通过使用更紧凑设备进行攻击。

    1.5K41

    让互联网更快协议,QUIC 在腾讯实践及性能优化

    本文主要介绍 QUIC 协议在腾讯内部及腾讯云上实践和性能优化。 写在前面 如果 App,在不需要任何修改情况下就能提升 15% 以上访问速度。...特别是弱网络时候能够提升 20% 以上访问速度。 如果 App,在频繁切换 4G 和 WIFI 网络情况下,不会断线,不需要重连,用户无任何感知。...如果这个新兴协议,它名字就叫做“快”,并且正在标准化为新一代互联网传输协议。 愿意花一点点时间了解这个协议愿意投入精力去研究这个协议愿意全力推动业务来使用这个协议?...这里需要注意是,如果需要单独使用 openssl API 进行 AES 对称加解密,最好使用 aes evp API,这样才会默认开启 AES-NI 指令。...当然,如果手机端支持 AES-NI 指令的话,chacha20 就没有优势了。 Openssl 在 1.1.0 版本中正式支持了 chacha20-poly1305。

    4.6K81

    旋转编码器工作原理图_编码器工作原理图解

    一般情况下绝对值编码器测量范围为0~360度,但特殊型号也可实现多圈测量。...在这种情况下,处理给伺服电机信号所需带宽(例如编码器每转脉冲为10000)将很容易地超过MHz门限;而另一方面采用模拟信号大大减少了上述麻烦,并有能力模拟编码器大量脉冲。...四、常用术语 ■输出脉冲数/转 旋转编码器转一圈所输出脉冲数发,对于光学式旋转编码器,通常与旋转编码器内部光栅槽数相同(也可在电路上使输出脉冲数增加到槽数2倍4倍)。...■光栅 光学式旋转编码器,其光栅有金属和玻璃两种。如是金属制,开有通光孔槽;如是玻璃制,是在玻璃表面涂了一层遮光膜,在此上面没有透明线条(槽)。...槽数少场合,可在金属圆盘上用冲床加工或腐蚀法开槽。在耐冲击型编码器使用了金属光栅,它与金属制光栅相比不耐冲击,因此在使用上请注意,不要将冲击直接施加于编码器上。

    1.4K31

    【Linux系统编程】进程优先级

    这是优先级概念 我们之前学习过权限,权限决定是能不能问题。比如你想对某个文件进行修改操作,那要看你有没有对应权限,有的话,才能做。 而优先级呢是在能做基础上,决定谁先谁后问题。...那排队这些学生,它们都可以打饭,但是要有一个先后顺序,那正常情况下排在前面的同学它打饭优先级就高,可以先打;排在后面的同学优先级就低。 2. 为什么存在优先级 那为什么会存在优先级呢?...查看系统进程 在Linux上,使用ps -l命令可以查看当前正在运行进程列表,并提供关于这些进程详细信息: 我们很容易注意到其中几个重要信息,有下: UID : 代表执行者身份 PID...我们可以切换成root;或者可以使用sudo提升top命令权限 所以我们这次输入sudo top 然后同样操作 这次就成功了。 当然还有一点就是上面说NI 范围是 -20~19。...那如果我们设置时候超出了这个范围,可以? ,输入值可以超出这个范围比如-30,但是最终结果还是按-20。不会超过这个范围。

    24310

    期刊影响因子越高越难发?

    p=30444期刊影响因子越高越难发?期刊影响因子代表了期刊近两年论文引用数据,影响因子越高说明这本期刊收录论文被引次数高,进一步说明了这本期刊学术影响力就高。...正常情况下,想学术含金量高就发核心级别期刊,如果还想更高,就发SCI期刊,SCI期刊是影响因子越高,就越难发。  ...,然后平均等分(各25%):  Q1:前25%  Q2:25%~50%  Q3:50%~75%  Q4:75%~100%  以上内容就是关于期刊影响因子越高越难发介绍,另外还介绍了SCI分区是如何划分...关于分析师在此对Xianfeng Ni对本文所作贡献表示诚挚感谢,他在南京水利科学研究院完成了博士学位,熟练使用 C#进行 GIS 相关开发、水文模型编写、算法优化改进。...RMST比较两条生存曲线分析肝硬化患者7.分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集8.PYTHON深度学习实现自编码器AUTOENCODER神经网络异常检测心电图ECG时间序列9.

    90610

    教程 | 如何使用变分自编码器VAE生成动漫人物形象

    VAE 是不是只能在 MNIST 数据集上生成有意义输出?在本文中,作者尝试使用 VAE 自动生成动漫人物头像,并取得了不错结果。 ? 以上是通过变分自编码器生成动画图片样本。...在 MNIST 数据集上有太多变分自编码器(VAE)实现,但是很少有人在其他数据集上做些不一样事情。这是因为最原始变分自编码器论文仅仅只用 MNIST 数据集作为了一个例子?...我们还应该继续... 从哪里获得数据? 很不幸,在网络上没有可以得到标准动漫形象数据集。但是这不能阻止像我这样的人去寻找它。...变分自编码器 VAE 本文假设已经阅读了大量关于变分自编码器帖子。...这就是为什么看到 KL 散度实现是一个近似的解。不明白

    2K60
    领券