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示波器上FFT功能的基本原理和具有什么功能作用;大多数示波器上都有个FFT功能，也叫快速傅立叶变换，但很多人不了解这个功能是做什么用的，百度以后又会遇到各种各样的高数公式，看的一头雾水，遂而......
加的电压不呈线性关系，就形成非正弦电流，即电路中有谐波产生。谐波频率是基波频率的整倍数，根据法国数学家傅立叶（M．Fourier）分析原理证明，任何重复的波形都可以分解为含有基波频率和一系列为基波倍数的谐波的正弦波分量。因此......
设计难度增大，在观察时域波形无法定位故障时，可以通过 FFT(快速傅立叶变换)方法进行时频转换，将时域电源噪声波形转换到频域进行分析。电路调试时，从时域和频域两个角度分别来查看信号特征，可以......
极同步电机中，通常主极磁场沿电枢表面圆周分布是一个平顶波，如图1所示，假设定子表面光滑不开槽，则把这个平顶波做傅立叶分解就会得到基波和一系列谐波，由于每个磁极都是相对于其中心线对称的，而且N极和S极又......
DSP进行浮点快速傅立叶变换剖析;前言 本文目的是演示如何使用STM32F30x 内部的DSP 进行浮点快速傅立叶变换（FFT），为联系实际应用，使用ADC 对波形发生器进行ADC 采样，然后......
也比较高。当代的矢量信号检测仪也使用迅速傅立叶变换，下列详细介绍他们的不同点。 频谱分析和谈FFT颁谱分析议 传统式的频谱分析仪的线路是在一定网络带宽内可自动调谐的接收器，输入......
州大学伯克利分校的机器人工程师Ken Goldberg表示，根据实验结果显示，比起需要透过随时间变化，来进行建立模型的「连续时间神经网络」，这款「液体神经网络技术」，要来得更快、更准确（图四）。 图四 : 麻省......
如何使用stm32f4 dsp库做fft运算;　　FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换（fast Fourier transform），它根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶......
段人工智能发展所面临到的两大挑战，包括了大量人为介入导致的偏差与效率问题，以及类神经网络算法所带来的信任问题。根据IDC研究指出，目前的人工智能技术只能算是弱AI，意味着只能应用在单一领域中。而这......
最合适的处理资源类型。专用DSP的示例包括用于SS-OCT的快速傅立叶变换（FFT）和k空间重映射，以及用于ToF MS的波形平均和零抑制。 除了高流率和计算灵活性之外，ADQ32还具有出色的模拟性能，包括......
用扫描电镜、FTIR傅立叶变换红外分析等多种分析手段对结果评估。 ......
);   %对图像进行傅立叶变换 S=fftshift(log(1+abs(F)));   %对变换后图像进行对数变化，并对其坐标平移，使其中心化 h=fspecial('sobel'); %产生空间......
软件框架，HyGCN分别取得了数万倍和60余倍的能效提升 未来有这些应用空间 图神经网络的潜在应用非常多。严明玉举例，在日常交通预测、网约车调度、金融诈骗侦查、运动检测等场景，在助......
以合理的失效分析才能实现。为了将制程问题降至最低，环旭电子利用高精度3D X-Ray定位异常元件的位置，利用激光去层和重植球技术提取SiP 模组中的主芯片。同时，利用X射线光电子能谱和傅立叶......
-CUBE-AI处理训练好的神经网络。改用DQNN网络有助于节省内存占用空间，让工程师能够选用成本效益更好的芯片，或用一个微控制器代替多个元器件设计整个系统。因此，STM32Cube.AI 继续......
学习相关领域的产品原型快速搭建和算法开发与应用。 深度学习加速库FDNN是国内首个支持通用卷积神经网络的FPGA加速库，基于RTL级代码，可以......
以合理的失效分析才能实现。 为了将制程问题降至最低，环旭电子利用高精度3D X-Ray定位异常元件的位置，利用激光去层和重植球技术提取SiP 模组中的主芯片。同时，利用X射线光电子能谱和傅立叶......
波形的八通道示波器，工程师们可以以卓越的精度捕获复杂信号细节和不经常发生的事件。R&S MXO 5 在所有八个通道上都具有数字触发功能，能够准确隔离小信号异常，超越了竞争对手。每秒进行 45000 次快速傅立叶......
算法对于大词汇量语音识别的识别性能不如HMM好。 　　在孤立字（词）语音识别系统中得到了很好的应用。 　　另外，还有基于人工神经网络（ANN）的算法和混合算法，如ANN/HMM法，FSVQ/HMM法等......
的惯性传感器 LSM6DSOX 将使用决策树来提供机器学习功能因为这是提供新的低功耗特性的好方法，无需微控制器的帮助即可处理来自一个或两个传感元件的数据。 与决策树相反，神经网络不是使用 if-then-else 语句解析特征空间......
段，已知数据集被喂给待训练的神经网络（或深度神经网络，Deep NeuralNetwork, 简称DNN,这里将神经网络和深度神经网络统称为神经网络），神经网络......
(CNN)，并且可以在STM32全系列产品上轻松移植。该固件提出了几个应用示例，开发人员可以用所选数据集重新训练神经网络，为解决各种用例问题提供更大的自由空间和灵活度。 新功能包括支持USB VC......
有的时延测量方法分为时域测量方法和频率域测量方法，并围绕两类方法的特点进行了相关的讨论。 01 时域法测量器件的电长度，矢量网络分析仪仍然进行频率扫描测量，并将频率扫描测量进行傅立叶逆变换，从而得到时间响应测量结果。 以上......
次快速傅立叶变换（FFT）的突破性能为工程师们提供了无与伦比的频谱信号查看体验，特别适用于 EMI 和谐波测试。 通过以全球最快的采集速度捕获高达 99% 的实时信号活动，R&S MXO 5......
式测温需要优化热传导路径 手表采用接触式测温作为热传导路径，根据傅立叶定律的热导率定义： 傅立叶定律的热导率定义 因此，材料和路径是影响热传导的主要因素，除此之外，热隔离也是重要的因素。 不同材料的导热系数 皮肤......
式测温需要优化热传导路径 手表采用接触式测温作为热传导路径，根据傅立叶定律的热导率定义： 傅立叶......
充分利用目标光谱信息。目前，成像光谱仪的光谱分辨率可以达到纳米级，在地物精细判断、识别定位等任务中脱颖而出。 基于深度学习的目标检测技术 深度学习是一种基于深度神经网络的学习方式，其正式发端于２００６年。自此......
针对这个翻译系统的运作原理，发表了一篇学术论文。 早前，谷歌就曾表示它们在谷歌翻译中运用了神经网络技术，但只限于实时视觉翻译这个功能。前段时间，谷歌的高级员工Jeff Dean曾告......
在内的全链路自动驾驶软硬件架构。 整体而言，特斯拉的自动驾驶架构是采用纯视觉方案实现对世界的感知，并基于原始视频数据通过神经网络构建出真实世界的三维向量空间，在向量空间中通过传统规控方法与神经网络......
院类脑计算首席科学家 Dharmendra Modha 在其博文中说道：「类脑计算的目标是在不断逼近时间、空间和能量的根本限制的情况下，给出可扩展的神经网络基础（substrate）。」 作为......
解决这个问题，社区开发了基于深度学习的超高分辨率视频图像转换技术，然而，它们大多数是基于卷积人工智能的技术，缺点是像素之间的值估计不准确，并可能导致图像变形。克服所述缺点的隐式表达神经网络......
在永达面前的第一道难关。段总向我们介绍，传统汽车变速箱的齿轮转速一般在4000-6000rpm，而高端新能源车齿轮转速有的超过20000rpm，这对齿轮精度的要求非常高。一旦表面粗糙度或傅立叶等参数无法达标，电动......
滤波会提升图像细节，但也会使噪声点得到放大。 其次频率域图像增强方法。频率域图像增强是将图像视为2维信号，变换到频率域进行过滤增强操作。图像从空间域转换到变换域的变换方法很多，如傅立叶变换、沃尔什-哈达玛变换、余弦......
米尔入门级i.MX6UL开发板的神经网络框架ncnn移植与测试;米尔入门级i.MX6UL开发板的神经网络框架ncnn移植与测试 嵌入式Linux入门级板卡的神经网络框架ncnn移植与测试-米尔......
高性能单片机，运行网络模型一般需要3MB以上的闪存空间，一般的单片机不支持这么大的空间，CUBEMX提供了一个压缩率的选项，可以选择合适的压缩率，实际是压缩神经网络模型的权重系数，使得网络......
中科院发布寒武纪深度神经网络处理器 速度完爆x86;第三届世界互联网大会于2016年11月16日在浙江乌镇召开，并举办了领先科技成果发布会。其中中国最引人注目的就是中国科学院计算技术研究所发布了寒武纪深度神经网络......
什么是神经网络？为什么说神经网络很重要？神经网络如何工作？;什么是神经网络？ 神经网络是一个具有相连节点层的计算模型，其分层结构与大脑中的神经元网络结构相似。神经网络可通过数据进行学习，因此，可训......
基于扬声器的深度神经网络方案;完整的扬声器会包括几个部份：喇叭单体、分频网络、音箱这三大区块，我们就分门别类来讨论。首先就是喇叭单体，基本上来说就是将麦克风的工作原理倒过来，以电......
采用芯原NPU IP的AI类芯片已在全球出货超过1亿颗;股份近日宣布集成了神经网络处理器（NPU）IP的人工智能（AI）类芯片已在全球范围内出货超过1亿颗，主要应用于物联网、可穿戴设备、智慧......
）与（F）与 GROUND TRUTH相比，重建的全息图像的特写。图源：新加坡—麻省理工学院研究与技术联盟 这一突破得到了革命性神经网络算法的支持，该算法能够重建全息显微镜观察的物体，增强......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;摘要 本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
人工神经网络（Artificial Neural Network）算法简介; 人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络......
）扫频式频谱分析仪（SSA）使用调谐元件沿所需的频率范围进行扫描。老式的扫频式频谱分析仪（SSA）在工作时使用模拟调谐、滤波及显示元件，而现代扫频式频谱分析仪（SSA）将输入信号数字化，并使用快速傅立叶......
出了师生框架来解决该问题，这是首个关于目标检测器的框架。大量实验表明该方法实现了最高的模型提取精度。 上海交通大学网络空间安全学院博士研究生李方圻介绍了神经网络水印的新型安全威胁，其中......
是机器视觉在自动化领域的一些发展趋势： 深度学习与神经网络：深度学习和神经网络在机器视觉中的应用日益广泛。通过使用大规模数据集进行训练，深度学习模型可以实现高度准确的图像分类、目标检测和分割等任务。神经网络......
人工智能重大进展！全球首个光电子神经网络问世; 神经网络正席卷着电脑世界，在它们的帮助下，研究......
传感器的3D输出准确地复原深度信息。Eyeris的先进神经网络模型可以绘制出汽车内部的地图，并准确预测三维空间内乘员的面部、身体、双手、物体以及车内其他物体的位置，从而......
像搭积木一样连接神经元和突触，集成元件技术可用于人工神经网络;韩国科学技术研究院神经形态工程中心团队宣布，他们开发出一种用于人工神经网络设备的集成元件技术。该技术可像搭“乐高”积木一样连接神经......
”和“时间”流信息传输到处理单元并加以融合。因此，用于动作识别的机器视觉系统通常涉及复杂的人工神经网络，例如，具有~ 2 x 8层和~ 10⁶个网络参数的“空间”和“时间”流计算架构。 生物......

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