这个问题之前一直理所当然，没有深究过，认为就是复位中断服务程序退出后进入到main的，实际不然。...【视频版】 https://www.bilibili.com/video/BV1Le411V7jS 【引出问题】 我们这里以MDK，IAR和GCC分别进行说明： （1） MDK的处理： main函数确实是在复位中断服务程序里面执行的...【问题分析】 经过调试会发现个细节，正常情况下这个复位中断服务程序代码应该处于handler模式，而实际测试下竟然处于Thread线程模式。...也就是说上电复位或者手动复位，此时的复位中断服务器程序就是作为普通程序来执行的，已经不再是中断式的处理机制，就是简单的函数跳转到了main里面。...参考资料： 1、https://developer.arm.com/docume ... del/exception-types 2、MDK的C库启动过程和初始化，即__main函数的执行全过程 https
它的工作原理是通过在光纤内部掺杂铒离子，然后使用特定波长的激光作为泵浦源，使铒离子从能量较低的状态跃迁至较高状态，进而吸收泵浦光的能量，并在信号光通过时将其释放出来，达到放大信号的目的。...图：EDFA放大器示意图 这里强调一下：EDFA是将泵浦源与信号光在同一段光纤中或相距较近的位置共同传输。或者说EDFA的放大器整个器件通常都是插入在同一设备上的，适用于传输距离不是太长。...，有些时候RGU还带有增益平坦滤波器，用于提高增益平坦度，减小噪声系数，改善系统传输性能。...RPOA结构与原理 远程遥泵放大器内部组成如下图所示： 图：RPOA的结构示意图 图中的环行器用来阻隔放大噪声向下游光纤传输链路的泄漏，光滤波器用来消除反射信号对泵浦光源的影响并滤除信号光周边的噪声。...另外1480nm的光发生喇曼频移后会变成1550nm波段的光，也正符合波分系统的传输窗口。 接下来我们说说RPOA放大的原理：我们知道铒离子产生光放大效应的能级有三个：激发态、亚稳态、基态。
离子注入作为半导体常用的掺杂手段，具有热扩散掺杂技术无法比拟的优势。...列表对比 掺杂原子被动打进到基板的晶体内部，但是它是被硬塞进去的，不是一个热平衡下的过程，杂质一般也不出在晶格点阵上，且离子轨迹附近产生很多缺陷。...上图是注入的参数选择窗口（Linux系统版本采用这个窗口） 例如我们模拟不同硼离子注入角度的效果 如上图，在晶向（110）的硅片上注入B离子，角度不同得到的注入深度对应的离子浓度不同。...在这里我们就可以清楚的得到，离子在哪个深度的浓度最大。...注入角度0~7°，离子能量根据选用300Kev，选用2价N+。
感受野（receptive field）是怎样一个东西呢，从CNN可视化的角度来讲，就是输出featuremap某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。...这里我们假定使用了 ReLU激活函数，那么特征 map 计算公式如下： ? 对于线性可分的特征，这个线性卷积是可以很好的解决问题的。...但是对于输入数据中高度非线性关系的特征，这种线性卷积就不能很好的解决问题。当然我们可以通过更多的线性滤波器【6】来弥补这种线性表达能力的缺陷。...CNN中下一层特征是对上一层特征抽象，所以我们更情愿在前面将特征抽象学习，而不是放到后面来。换句话来说如果我们不用这么多线性滤波器就可以把问题很好的解决，那何乐而不为呢。...多层感知器中的激活函数使用 ReLU。 多层感知器中的交叉网络连接可以从 cross channel (cross feature map) pooling 这个角度来看。
image.png 理解卷积 这里提供两个理解卷积的角度： 从函数（或者说映射、变换）的角度理解。...从这个角度看，多层卷积是在进行逐层映射，整体构成一个复杂函数，训练过程是在学习每个局部映射所需的权重，训练过程可以看成是函数拟合的过程。 从模版匹配的角度理解。...“狗头”，这是不是更美好——因为我们明确了图像中的模式，而减少了其他信息的干扰！...image.png 本篇文章将倾向于从第2个角度来理解卷积神经网络。 卷积能抽取特征 上一节中提到了“狗头”模板，如果把卷积核定为“狗头”模板会有什么问题？...这个问题，我们在下一节回答，这里先看看人工定义的卷积核是如何提取特征的。
1、Gabor滤波器 首先总是度娘出场，关键词Gabor滤波器，一大堆东西出来了，里面最多的肯定是关于OpenCv的getGaborKernel函数，这个函数的具体代码如下： /* Gabor filters...这个函数生成的卷积核的形状和参数之间的关系，很多文章都有探讨，这个不是本文的重点，比如下面这个链接：https://blog.csdn.net/Wslsdx/article/details/110728050...二、LogGabor滤波器 拿OpenCv的Gabor滤波器和Halcon的gen_gabor相比，发现他们根本不是一回事，gen_gabor直接生成了频域的数据，而不是生成了卷积核。...Gaussian组合而成，在Python那篇文章中，则有这更为明确的公式： 原文描述如下： 一个二维的L-Gaborj波器可以分解为径向滤波器和角度滤波器两部分，对应极坐标公式为:...但是，这就要求LogGabor的数据维度必须和图像是一样大小的，其实这个有个隐藏的问题，即边缘问题，因为卷积对于边缘一般来说是需要扩展的，否则会遇到一些小小意料之外的问题。
问题描述 如何有效地提高传感器的测试精度是行业的发展趋势；近来，对传感器进行实验测试过程中发现结果存在明显的工频干扰，信号中夹杂有明显噪音，具体频率为50hz，因此，近来以解决实际问题为出发点，对相关的内容进行归纳汇总...本部分从硬件的角度对信号滤波整体方案进行介绍，主要分为三方面内容：1、滤波器的种类以及相关电路，推导了二阶低通、高通滤波器的传递函数（实际中应用最广）；2、带通以及带阻滤波器具体结构；3、带通滤波器具体设计过程...；附2：同相放大器具有输入阻抗高，输出阻抗低的特性，广泛应用于前置放大级；附3：Rf电阻值不能大约2倍R1电阻值； 本部分对现实中应用最为广泛的有源二阶滤波器进行分析，其中，低通滤波器的传递函数为：...通带增益为： 高通滤波器的传递函数为： 通带增益为： 另一方面，带通、带阻滤波器可以通过基本的低通、高通滤波器串并联组成，其基本结构为： 图a表述为低通滤波和高通滤波器串并联组成带通、带阻滤波器的基本过程...本部分从算法的角度论述信号滤波的具体工作流程，主要的内容包含：1、滤波器具体的结构以及相关的参数设置，采样定理的含义；2、算法滤波后具体效果展示；具体内容如下~ 图a表述FIR滤波器的幅频特性曲线，其中
5.2 窗函数法和等波纹设计的不同之处 窗函数设计是通过最小平方积分办法来设计的，即该滤波器的误差为： ? ...（y1为用窗函数实现的与理想滤波器的差值，y2为用等波纹滤波器实现的与理想滤波器的差值）； ? ...从设计的角度考虑，由于窗函数设计法都是通过已有的窗函数对理想滤波器的改造，因此，可以用手算的办法方便的设计滤波器。...而等波纹滤波器，其实现是通过大量的迭代运算来实现，这样的方法一般只能通过软件来设计。 项数的问题由于等波纹滤波器能较平均的分布误差，因此对于相同的阻带衰减，其所需的滤波系数比窗函数的要少。...上面第一个图是用角度为单位画出来的，下面的图是用rad单位画出来的。
滤波器：抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 高通滤波器抑制或最小化低频率的波 频率：自变量单位变化期间内...随着域的不同，对同一个事物的了解角度也随之改变，因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单的处理。同时，可以从频域里发现一些原先不易察觉的特征。...傅里叶定理指出“任何连续周期信号都可以表示成（或者无限逼近）一系列正弦信号的叠加”。 时间域与频率域转换对比 时间域角度 ? 频率域角度 ? 绘制对应的时间图和频率图 ?...傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布，更多情况下是为了对频率进行过滤，通过修改频率以达到图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、压缩加密等目的。...低通滤波 低通滤波器是指通过低频的滤波器，衰减高频而通过低频 常用于模糊图像或对图像去噪（因为噪声是高频的） ?
长期以来，核聚变一直受着一个「幽灵」的困扰——等离子体不稳定性问题。 而最近，普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态，这个时间，就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸！...图2：AI撕裂规避系统对托卡马克的控制和等离子体的反应 实际上，我们可以把它理解成一个「避障问题」，其中的障碍物便是迫使实验终止的风险因素。...为了实现这一目标，研究人员通过强化学习方法训练了一个Actor模型，设计了一个奖励函数R来衡量等离子体在可接受的撕裂风险下能达到多高的压力。...因此，控制智能体会优先考虑保持T在安全阈值k以下，而不是单纯追求提高β_N。 通过充分的强化学习训练，Actor最终可以找到一种平衡策略，既能追求等离子体的高压力，又能确保撕裂指标保持在安全范围内。...这表明，AI不仅能够成为控制核聚变反应的有效工具，还能作为一种新的教学资源，帮助我们从不同角度理解和探索聚变科学。
根据图形分析判断滤波器设计的正确性。通过本次课程设计熟悉利用 flattopwin窗函数法设计FIR滤波器的过程[2]。增强自己独立解决问题的能力，提高自己的动手能力。...出现的问题及解决方法 在本次课程设计中我遇到的问题如下： 1、对Flattopwin窗不是很了解，对用Flattopwin窗函数设计FIR滤波器的设计步骤很生疏。...2、 语音文件的格式有问题，不知道如何修改。 3、不知道如何调用函数，对MATLAB的使用不熟悉。 4、对滤波器一些参数以及通带阻带等概念不是很清楚。...5、在采用Flattopwin窗函数设计的FIR滤波器时得不到理想的滤波器，因而信号的恢 复不是特别理想。...还有让我看到了自己的不足，自己对本专业的相关知识掌握的还很少，还有很多知识都没掌握，还让我认识到解决问题的方法、途径很多，做事要开阔自己的思维，看待问题要从多个角度看。
该文的主要贡献包含以下几点： 作者从频率角度分析了SISR与RealSR的本质区别，并回答了为何常规SISR方法不能很好的处理RealSR问题； 基于前述分析，作者提出了ORNet用于RealSR，它包含两个技术创新...首先需要对增强的低频/中频/高频特征进行concat融合，描述如下: 此外，作者还构建了一种核函数池 ,这里 分别表示滤波器个数、输入通道数、输出通道数以及核函数尺寸；然后将 送入嵌入层以得到系数张量...；最后采用该系数张亮对前述核函数池进行加权得到自适应动态滤波器： 基于所提自适应动态滤波器，我们可以得到区域自适应注意力特征图，计算方式如下： 最后的最后，集成的全频率特征可以通过如下方式得到：...在网络结构方面，FD的三个频率通道分别为128(低频)、128(中频)、64(高频)；RFA中的核函数尺寸为5。...动态滤波器部分则采用MSRA的DynamicConvolution方式，其巧妙之处在于所提的是注意力图而不是特征。
从概念上讲，这不是问题；二维DCT变换是可分解的，而且因为我们可以独立地运行行和列变换，所以我们可以简单地为每个长度的行和列使用不同大小的一维DCT变换，如上图所示。...Daala（以及其他编解码器）中的定向变换可能是失败的，但这一研究恰好回答了之前提出的问题：如何在没有高昂代价的重采样步骤的情况下快速沿边缘滤波？答案是：不重新采样。通过沿最近的整像素移动来估算角度。...主滤波器沿选定的滤波器方向运行，二级滤波器以45°角穿过所选方向。块中的每个像素都被相同地滤波。 滤波器以通常在像素之间放置理想抽头位置的角度运行。...过滤后的像素以灰色显示。 实践中，主滤波器和二级滤波器并不是单独运行的，而是组合成一步运行的单个滤波器内核。...约束函数 CDEF使用约束低通滤波器，其中每个滤波器抽头的值首先用约束函数来处理（公式见下），参数如下：抽头系数和被滤波的像素的残差d，滤波器强度S和滤波器阻尼参数D： 约束函数会弱化或者完全排除那些与被滤波像素差异过大的像素
尽管托卡马克 (Tokamak) 的聚变实验取得了显著成功，但障碍仍然存在，其中等离子体中断是 ITER 成功长脉冲运行必须解决的最关键问题之一。...如今，随着深度强化学习 (DRL) 技术在非线性、高维度驱动问题中显示出的高性能，人们也开始探索将其引入核聚变研究中。...强化学习控制路径 强化学习模型使用一个奖励函数 (reward function) 来实现这一避障问题 (obstacle-avoidance problem)。...AI 控制的优势 在编号 193280 实验中（下图蓝线），采用 AI 控制对束流功率和等离子体三角度进行自适应控制，确保预测的撕裂度不超过 0.5 的阈值。...等离子体必须被保持在足够高的温度和压力下，以维持必要的聚变反应速率，而这要求极为精确的磁场控制技术。 2.材料问题： 目前还没有能够承受长期高温、高中子流照射且不显著降解的材料。
，质的变化无论正向还是负向都是值得关注的，最怕的是没变化；同时，一些问题的延展从广义角度来看，带来不同的特征组合、网络结构设计思考等也是解决业务问题非常重要的思想源泉。...从深度学习角度来看，可以把类mel频谱当做一种网络层计算，log、cubic root等非线性操作当做激活函数。...从这个角度来看，针对不同的业务，激活函数的不同选择设计，对模型的训练和结果的影响有可能是天翻地覆的，在研发业务中是很值得关注测试的一个点。 各种刻度 1....当然不是，有些情况mel频谱不一定是最优的。...不同的窗 针对Filter bank的计算，难道就只有三角窗函数法，当然不是，可以使用Rect，Hann，Hamm等等这些窗函数，Gammatone也是一种特殊的窗函数，某种角度上讲甚至可以不计算，下面是几种不同窗下
下面，我们要定义一个损失函数，这个损失函数将用于最大化某个指定滤波器的激活值。以该函数为优化目标优化后，我们可以真正看一下使得这个滤波器激活的究竟是些什么东西。...这种正规化能够使梯度上升的过程平滑进行。 根据刚刚定义的函数，现在可以对某个滤波器的激活值进行梯度上升。...滤波器随着其利用的空域信息的拓宽而更加精细和复杂， ? 可以观察到，很多滤波器的内容其实是一样的，只不过旋转了一个随机的的角度（如90度）而已。...神经网络学习到的东西完全达不到人类的“看见”的意义，从科学的的角度讲，这当然也不意味着我们已经解决了计算机视觉的问题。想得别太多，我们才刚刚踩上计算机视觉天梯的第一步。...但是，人类对视觉信号的滤波、分层次、处理的本质很可能和我们弱鸡的卷积网络完全不是一回事。
这些方法主要从空域的角度设计图神经网络来处理异常，但并没有人从谱域的角度考虑过该问题。...另辟蹊径：谱域视角下的图异常检测 为了填补现有研究的空白，本文希望回答这样一个问题：如何为图神经网络量身定做一个频谱滤波器用于异常检测？...遗憾的是，现有的图神经网络大多属于低通滤波器或者自适应滤波器，它们无法保证带通性质。其中自适应滤波器虽然具有拟合任意函数的能力，但在异常检测中同样可能退化为低通滤波器。...通过借鉴 Hammond 图小波理论，他们基于 Beta 函数设计了新的小波核作为图神经网络的频谱滤波器。...相比于常用的热核 (Heat Kernel) 函数，Beta 函数作为小波核不仅符合带通滤波器的要求，还具有更好的频域局部性与空域局部性。下图对比了热核小波与 Beta 核小波的区别。
的论文，分析了用于学习带有 ReLU 激活函数的卷积滤波器的（随机）梯度下降算法的收敛，整个过程没有依赖输出分布的任何特定形式，论证也只用到了 ReLU 定义，这与先前受限于标准高斯分布的工作相反。...尽管目标函数具有非常高的非凸性，简单的一阶算法（如随机梯度下降及其变体）通常可以成功地训练这样的网络。另一方面，卷积神经网络的成功从优化角度来考虑仍然是难以捉摸的。...这些分析的一个主要问题在于它们依赖于高斯分布的专门分析，因此不能推广到非高斯情况下（真实世界的分布情况）。对于一般输入的分布而言，我们需要新的技术。...因为对于卷积滤波器，我们只需要关注补丁而不是输入，在下面的定义和定理中，我们将 Z 作为输入，并将 Z 作为 Z 的分布：（σ(x) = max(x, 0) 是 ReLU 激活函数）。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.06129 摘要：我们分析了用于学习带有 ReLU 激活函数的卷积滤波器的（随机）梯度下降算法的收敛行为，整个过程没有依赖输出分布的任何特定形式
第一种是刺入脑组织的全植入式神经传感器。从脑神经组织的角度看，这些传感器绝对是外来物。胶质细胞会很努力的将这些外来物和神经元们隔离开，从而保护好神经元们。...而第三种非植入式传感器，比如从头皮外边采集电信号的 EEG电极所获得的脑信息量又太低，这主要是因为颅骨和头皮构成低通滤波器，把信息丰富的高频神经信号过滤掉了。...而且传到头皮外的电信号已经非常弱了，而贴在头皮上的传感器受到的环境干扰却很大，因此信噪比极低。相对低的信息量和低信噪比严重限制了EEG信号在需要较高脑信息量的脑机接口应用中的表现。...通过在脑皮层表面贴敷的传感器获取高时空分辨率的神经信号并用于高性能脑机接口场景就是他们的一个重要努力方向。 传统的神经电信号传感器是惰性金属制成的，感应神经元产生的电压信号。...而神经元是生活在有胞外基质填充的离子环境中的，神经发送的信号也是离子流的形式。传感器表面如果具有类似胞外基质的驻留离子的功能，会有很大可能增强传感器的容性感应。
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