猫叔Rex

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  • 进入IP Core的时钟,都不需要再手动添加约束么?

      在FPGA的时序约束中,主时钟约束是第一步就要做的,主时钟通常有两种情形:一种是时钟由外部时钟源提供,通过时钟引脚进入FPGA,该时钟引脚绑定的时钟为主时钟...

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  • false path和asynchronous的区别

      在FPGA的开发中,对于两个异步时钟,如果我们可以在RTL的设计中保证这两个时钟域之间的处理都是正确的,那就可以让工具不分析这两个时钟域之间的交互。如果不设...

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  • Xilinx FPGA的DNA是什么?

      对于Xilinx的FPGA,每一片都有一个专门的ID,就像我们的身份证号一样,每个都不一样,Xilinx也形象的把这个ID叫做DNA。7系列以及之前FPGA...

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  • Xilinx Ethernet MAC IP调试的小坑

      本篇文章要写的是调试Xilinx网络IP时踩到的一个坑,也是控制PHY芯片时的一个坑,板卡上的PHY芯片是非常经典的88E1111,使用MDIO接口控制。

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  • 管脚约束问题导致生成bit时报错 如何在不重新Implentation情况下生成bit?

      像上面这个图中,由于在约束中忘记指定mdc和mdio的电平,再经过了长时间的综合和实现后,最后的Generate Bitstream报错了。

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  • matlab教程之符号运算

    说到符号运算,我们首先想到的应该是wolframalpha,这是一个很强大的符号运算工具,可以帮我推公式、验证公式的正确性。wolframalpha的主...

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  • 如何用Python复现吉布斯现象?

      在信号处理中,有很多很有意思的现象,比如由于栅栏效应引起的频谱泄露,和我们这一讲要讲到的吉布斯现象。

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  • 自适应滤波器(一)LMS自适应滤波器

      在很多信号处理系统中,并没有信号的先验统计特性,不能使用某一固定参数的滤波器来处理,比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等,均采用了调整系数的滤...

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  • Matlab中CIC滤波器的应用

      CIC(积分梳状级联)滤波器是工程上经常用的滤波器,因为CIC滤波器不需要乘法,CIC滤波器往往在级联抽取滤波器的第一级和级联插值滤波器的最后一级。这一节我...

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  • SLAM后端:非线性优化

     我们要求其最小值,当然是对目标函数进行求导,但通常目标函数是非线性的,因此我们需要通过以下步骤对目标函数进行求解:

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  • VINS后端非线性优化目标函数

     vins在后端优化中,使用了滑动窗口,其状态向量包含窗口内的n+1个相机的状态(位置,旋转,速度,加速度计bias及陀螺仪bias)、相机到imu的外参、m+...

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  • VSLAM:IMU预积分公式推导

     传统的递推算法是根据上一时刻的IMU状态量,利用当前时刻测量得到的加速度与角速度,进行积分得到当前时刻的状态量。但是在VIO紧耦合非线性优化当中,各个状态量都...

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  • VSLAM:预积分公式推导(一)

     传统的递推算法是根据上一时刻的IMU状态量,利用当前时刻测量得到的加速度与角速度,进行积分得到当前时刻的状态量。但是在VIO紧耦合非线性优化当中,各个状态量都...

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  • VSLAM前端:双目极线搜索匹配

     3. 对于空间中同一个点,被相邻两帧拍到,亮度值变化很小。但由于位姿是假设的一个值,所以重投影的点不准确,导致投影前后的亮度值是不相等的,不断进行迭代优化。

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  • VSLAM前端:金字塔光流跟踪算法

     像素点在二维图像中的运动被定义为光流,其在相邻帧图像中存在有位移运动,即存在像素的光流。我们的目的是计算出光流,计算要满足几个前提假设:1.灰度不变性:同一个...

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  • VSLAM前端:图像特征提取

     视觉里程计主要是通过图像对运动进行估计。一副中等分辨率的图像就是一个维度巨大的矩阵,我们无法对矩阵直接进行估计,其面临的将是海量的计算,因此我们有必要对图像进...

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  • VIO中的IMU积分

    的表达式,只能对其进行离散采样,然后使用离散积分逼近真实的连续积分。通常近似的思路为:认为

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  • slam标定(一) 单目视觉

    常见的单目相机主要有两种模型:即pinhole(针孔相机)与fisheye(鱼眼相机)模型,之前我已经介绍过视觉坐标系转换原理,不管单目相机模型是什么,其内参模...

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  • slam标定(二) 双目立体视觉

    生活中,存在最多的就是单目相机,不过现在双摄,三摄手机基本取代了单目手机,我们先来说一下单目相机的缺点。单目相机在使用中存在尺度问题,先来看看下面这种图片。

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  • slam标定(三) vio系统

    vio由双目相机及imu构成,两者分别对应camera坐标系与body坐标系,我们需要对两个坐标系之间的位姿矩阵和图像与imu数据时间偏移进行标定。

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