信号频域特征

音频PCM的能量dB计算

文章目录1.计算RMS值2.将RMS转换为dB参考1参考2参考3音频PCM（脉冲编码调制）数据转换为分贝（dB）的计算涉及两个主要步骤：首先计算音频信号的均方根（RMS）值，然后将RMS值转换为分贝。
彷徨而立·2024-08-30 05:26

串口助手的DTRData Terminal Ready，数据终端准备好）和RTS（RTS（Request To Send，请求发送）

通常，DTR信号由数据终端设备发送给串口设备（如调制解调器），以指示串口设备开始数据传输。2RTS（请求发送）
just a little bit!·2024-08-30 05:55

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合EMAttention和ParNetAttention形成全新的EPA注意力机制和C2f_EPA(全网独家创新)

1.EPAAttention介绍EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势，能够更有效地提取图像特征。
小李学AI·2024-08-30 05:54

mpu6050

AD0就是从机地址最低位INT就是中断信号输出
xiaoxiaoguoer6·2024-08-30 04:21

AMBA协议中的AXI-Stream：协议信号与设计实践

本文将探讨AXI-Stream协议的信号、设计原则和实践。1.AXI-Stream协议概述AXI-Stream是一种基于FIFO的单
嵌入式杂谈·2024-08-30 03:44

机器学习基础（四）——决策树与随机森林

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要
Bayesian小孙·2024-08-30 03:43

计算机基础复习8.29

进程间通信需要通过特定的机制，如管道，消息队列，信号量等。
我叫啥都行·2024-08-30 02:07

自律（三十五）育儿：这三个坏习惯导致孩子成绩变差

育儿家庭教育：感觉孩子学习变差，反应慢，不是孩子笨，可能是孩子有这三个坏习惯1、爱吃糖研究证明孩子吃糖过多，会导致脑细胞信号传递障碍，破坏大脑的思维能力。
泡泡糖育儿说·2024-08-30 02:24

Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法

在瑞士卷数据集上应用ISOMAP3.结果分析总结运行结果Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法的博客引言在高维数据处理中，降维是一种常用的技术，它通过减少数据的维度来降低计算复杂度，同时保留数据的主要特征
闲人编程·2024-08-30 02:00

机械设计工程师的三个发展阶段

机械设计工程师的三个发展阶段初级可以根据现实的零件（如螺丝等），可以用CAD、SW等画出图（默认掌握了机械设计的数学、力学、材料、几何绘图等）1.会用尺测量2.会使用CAD、SW、UG、Catia、ProE等工具（掌握草图、特征
*Major*·2024-08-30 01:30

京东返利app哪个佣金高一点？

顶级互联网营销大牛东方微信号：26688专注互联网副业20年。强！
桃朵app·2024-08-30 01:28

安佳馨：11.16美联储放鸽，黄金今日走势分析

交易就是等待市场出现你完全可以捕捉的信号，并且它又符合你系统的交易要求。
安佳馨·2024-08-30 00:30

P2.简答题

两种基本位错的特征答：刃型位错：位错线与柏氏矢量垂直，多余一个半原子面螺型位错：位错线与柏氏矢量平行产生孪生变形的条件答：晶体结构必须适合孪生
光头披风侠·2024-08-29 23:54

卷积核的作用

卷积核通过与图像的局部区域进行点积操作来提取特征。不同的卷积核可以检测不同类型的特征，例如边缘、角点、纹理等。因为共享权重，所以具有平移不变性。通过卷积和池化操作，可以降低输入图像的空间维度。
melonbo·2024-08-29 23:45

人脸识别设计

定位一张图像中所有的人脸位置；其次，对于同一张脸，当光线改变或者朝向方位改变时，算法还能判断是同一张脸；然后找到每一张脸不同于其他脸的独特之处，比如脸的大小、眉毛的弯曲程度，并表示出来；最后，通过把表示出来的脸的特征数据与数据库中的所有的人脸特征进行匹配
melonbo·2024-08-29 23:15

象 赞

这7篇不仅著录了590多种动植物及其名称，而且还根据它们的形态特征，纳入一定的分类
张梅霞欢乐诵·2024-08-29 23:45

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点：自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8|利用可改变核卷积AKConv改进yolov8-轻量涨点

与传统卷积层固定核大小不同，AKConv通过引入可学习的机制，使卷积核在训练过程中能够自适应地调整，从而更好地适应不同的数据特征和任务需求。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制

1，本文介绍MSDA（多尺度扩张注意力）模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:06

爆改YOLOv8 | yolov8添加GAM注意力机制

以下是GAM的关键设计和实现细节：通道注意力子模块：3D排列：使用3D排列来在三个维度上保留信息，这种方法有助于捕捉更多维度的特征。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:36

2024.8.27基于ODDM调制的6G通感一体化系统波形设计：基础、挑战和未来方向

在高速移动环境下，ofdm技术需要更复杂的均衡和更多的新到开销，不同路径上传输的信号会受到多次多普勒频移和时移的影响，导致严重的性能损失。
喝点辣椒油·2024-08-29 20:25

浅谈 LVDS 之 GMSL、FPD-LINK 数据传输总线

LVDS（Low-VoltageDifferentialSignaling）低电压差分信号，是一种低功耗、低误码率、低串扰和低辐射的差分信号技术，出于以上特性，它常出现在需要高速数据传输的场景，如ADAS
WPG大大通·2024-08-29 18:38

PCL 点云ISS关键点提取算法

协方差矩阵的特征值可以揭示局部几何形状的显著性。通过筛选出特征值之间具有显著差异的点，ISS算法能够识别出关键点。参考文献：《IntrinsicShapeSignatures:A
自动驾驶探索站·2024-08-29 18:07

【Qt | 音视频学习路线（高薪路线 AI）】

2.学习Qt框架Qt基础：学习Qt的基本概念，如信号与槽、事件处理、界面布局等。QtWidgets：掌握QtWidgets模块，用于创建传
Qt历险记·2024-08-29 18:36

Qt 爬取网页信息

2.学习Qt框架Qt基础：学习Qt的基本概念，如信号与槽、事件处理、界面布局等。Q
Qt历险记·2024-08-29 18:36

多元分类预测 | Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。SSA-KELM分类预测模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。
前程算法屋·2024-08-29 16:28

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序 【优化算法可以替换成其他优化方法】

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三
机器不会学习CL·2024-08-29 16:27

【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码

算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例：matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征
天天酷科研·2024-08-29 16:27

嵌入式面经篇十——驱动开发

4、自旋锁和信号量在互斥使用时需要注意什么？在中断服务程序里面的互斥是使用自旋锁还是信号量？5、驱动卸载异常可能是由什么原因引起的？6、Linux中引入模块机制有什么好处？
须尽欢~~·2024-08-29 16:27

Python-MNE-源定位和逆问题01：源估计（SourceEstimate）数据结构

源估计，通常称为STC(SourceTimeCourses)，是信号源定位的一种。源定位方法解决了所谓的逆问题。MNE提供了不同的求解方法：dSPM、sLORETA、LCMV、MxNE等。
七月0317·2024-08-29 16:56

网络文学中的人物性格创造

一、人物性格的内涵与功能创造人物的核心是创造人物的性格，而人物性格的主要内涵，就是在人物行为中呈现出来的，与他人不同的心理特质与行为特征。
猴得住·2024-08-29 15:56

因为他们我的童年会幻想

我还记得小时候在奶奶家住，奶奶家的电视机只能收到几个地方台的信号，其中有几个地方台总会播一些武侠电视剧，《83版射雕英雄传》、《天龙八部》等等在我童年里留下了很
俢身·2024-08-29 15:18

赠模板|Keynote模板-图表分析法

2、因此我们在演讲过程中，通常需要通过列举事物各方面的属性、性质、特征，归纳出新的概念。本模板就是用图表的形式，帮助我们对一个熟悉的事物进行重
志汇CLUB·2024-08-29 15:45

16.C基础_内存管理

2、各区的含义2.1代码区代码区存放的是函数体的二进制代码，由操作系统进行管理，具有共享、只读的特征。即：存放的是我们自己写的代码通过编译后生
荣世蓥·2024-08-29 15:48

SWAT模型高阶十七项案例分析实践技术

【案例实践】：1)遥感产品和SWAT模型快速建模2)基于水文响应单元（HRU）的水资源时空分布特征3)基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析4)子流域划分原理及其对模型不确定性的影响5)坡度划分原理及其对模型不确定性的影响
科研的力量·2024-08-29 15:47

2/28我们早起第一天的趣事！

起初我还被他的神秘所困扰，他到底有几个微信号？还有，“卡卡西”原来也是他！浏览过很多他写的的文章，很值得人学习！昨天让我印象最深的应该就属于我的死党了
霸气鹿·2024-08-29 14:47

Spark MLlib 数据预处理－特征变换

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Tokenizer（分词器）算法介绍：Tokenization将文本划分为独立个体（通常为单词）。RegexTokenizer基于正则表达式提供更多的划分选项。默认情况下，参数“pattern”为划分文本的分隔符。或者可以指定参数“gaps”来指明正则“patten”表示“tokens”而不是分隔符，这样来为分词结果找到所有可能匹配的情况。调用
weixin_33841722·2024-08-29 14:40

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作，主要包括：特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频－逆向文件频率(TF-IDF)词频－逆向文件频率(T
weixin_39956182·2024-08-29 14:10

复刻手表哪个厂质量最好,这十个厂家值得推荐

▼更多详情请添加微信号进行咨询▼515557529首先，第一个被广泛称为复刻圣地的工厂是“Noob工厂”。Noob工厂自成立以来，一直专注于高端手表的复刻生产。他们致力于精细复刻世界上最知名的手表
高端顶级复刻手表大厂货源·2024-08-29 13:33

关于中国式现代化的学习与心得

中国式现代化，是中国共产党领导的社会主义现代化，既有各国现代化的共同特征，更有基于自己国情的中国特色。
努力耕耘的小王同学·2024-08-29 13:52

计算机视觉概念科普

它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。
极客代码·2024-08-29 11:54

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

模型过于简单：如果模型过于简单，则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。
该醒醒了~·2024-08-29 11:53

Microsemi Libero系列教程（四）——PLL的使用

文章目录PLL是什么Libero中PLL的使用官方文档交流群系列教程：MicrosemiLibero系列教程PLL是什么PLL(PhaseLockedLoop)：为锁相回路或锁相环，用来统一整合时钟信号
whik1194·2024-08-29 09:15

【iOS】——分类拓展关联对象

分类OC的动态特征允许使用类别为现有的类添加新方法并且不需要创建子类，不需要访问原有类的源代码。通过使用类别即可动态为现有的类添加新方法，而且可以将类定义模块化分布到多个相关文件。
不会敲代码的VanGogh·2024-08-29 09:12

概率论中的卷积公式

多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题，例如信号处理中的噪声消除？在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？
Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

激活函数的重要性激活函数将输入信号进行非线性转换，从而增强神经网络
Rocky006·2024-08-29 09:39

高饱和下的俄式唯美人像摄影，美翻了！

点击此处添加图片说明文字俄罗斯人像摄影深受形式主义风格影响，妩媚多姿的模特搭配艳丽的浓妆，再加上稍显夸张的后期，形成了俄式风格人像摄影的典型特征。
国际艺术大观·2024-08-29 08:42

大模型备案重点评估内容

确定与所提供服务相适应的安全管理负责人、信息审核人员或者建立安全管理机构的情况；2、用户真实身份核验以及注册信息留存措施；3、对用户的账号、操作时间、操作类型、网络源地址和目标地址、网络源端口、客户端硬件特征等日志信息
深圳唯安创远 算法备案&大模型备案专家·2024-08-29 07:59

第一次学习新教材，老师应该怎么备课？

第一次学习新教材，是指从不知到知道，由不懂到理解事实、现象、特征的本质的过程。教师在第一次教授新教材时，要注意以下几点：1.在学生的意识中，不明确的、模糊的知识越少，他的学习效果就越好。
科学慧慧老师·2024-08-29 07:28
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