采样

9-STM32的ADC采样和DAM配置

STM32的ADC采样和DAM配置Adc_Init();//ADC初始化My_DMA_Config(DMA1_Channel1,(u32)&ADC1->DR,(u32)&ADC1_Value,ADC_CHANNEL_NUM

水果里面有苹果·2025-06-30 00:23

SBC编解码器库：蓝牙音频传输的核心

SBC支持多种比特率、采样率和声道配置，并包含错误检测与恢复机制，控制接

草莓味儿柠檬·2025-06-29 18:45

OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()

：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器，支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样

村北头的码农·2025-06-28 21:03

ADC中断电流值异常问题

voidgetPowSum(void){staticuint16_ti=0;//基准电流采样12323//staticuint16_tia_buffer[MEDIAN_FILTER_SIZE]={0};

沙琪玛666·2025-06-28 02:29

快速傅里叶变换(FFT)是什么？

DFT全称：**DiscreteFourierTransform（离散傅里叶变换）想象你有一段数字化的信号（比如一段音频采样、图像像素数据、

Yashar Qian·2025-06-27 18:05

Python实现快速傅里叶变换（FFT）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600赫兹，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采

haodawei123·2025-06-27 04:29

TI SAR ADC

·2025-06-26 09:18

强化学习系列——PPO算法

强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识：策略梯度&Advantage二、引入重要性采样（ImportanceSampling）三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式（一图总览）参考文献

lqjun0827·2025-06-25 23:38

ArduinoFFT库版本差异导致峰值频率提取问题分析

具体表现为：在使用ArduinoNano和MAX9814麦克风进行音频采样时，

尤颖贝Dora·2025-06-25 18:32

PCL 稀疏点云上采样——最近邻插值与K近邻插值（C++详细过程版）

点云插值一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示算法原理参考自论文，代码由CSDN点云侠原创，首发于：2025年6月23日。一、算法原理1、原理概述点云是一系列离散点的集合，点云密度越大，密集程度就越高，反之越低。实物目标上的点并不完全在点云上显示。在多次测量获取的点云数据中，实物目标上的一个固定点有可能在每一次测量数据上，也可能在某一次测量数据上，更可能在任何一次测量数据

点云侠·2025-06-25 09:57

MLX LM - 在Apple芯片上运行大语言模型的Python工具包

文章目录一、关于MLXLM1、项目概览2、相关链接资源3、功能特性二、安装配置三、使用指南1、快速开始2、PythonAPI3、量化模型，上传HF4、流式生成采样5、命令行6、长提示词与生成四、支持模型大模型一

富婆E·2025-06-25 08:26

stm32引脚功能

典型应用：连接模拟传感器（温度、光照、电压、电流等）到ADC进行采样。浮空输入模式功能：引脚作为纯数字输入。特点：施密特触

desssq·2025-06-25 00:28

使用WS-Trust / STS采样器扩展JMeter

JMeter没有对WS-Security或WS-Trust的任何内置支持，这使我为JMeter开发了此STSSampler–可以在负载测试STS时使任何人的生活变得更好。首先，您需要拥有ApacheJMeter发行版。我正在使用v2.7。然后，您可以从此处下载sts.sampler.zip–解压缩并将“repo”目录直接复制到JMETER_HOME。还将lib.ext目录中的所有jar都复制到JM

dnc8371·2025-06-24 19:43

UNet改进（5）：线性注意力机制（Linear Attention）-原理详解与代码实现

其独特的U形结构由编码器（下采样路径）和解码器（上采样路径）组成，通

摸鱼许可证·2025-06-24 00:37

threejs 简单的点到点闪电或电流效果

文章目录效果一、实现原理二、实现步骤1.根据起点和终点计算对齐到X轴的矩阵2.生成基础拐点3、生成Curve并采样点4、将采样点进行小范围抖动偏移5、变换回原始位置6、增加逐帧显示的动效请添加图片描述核心代码效果

~在水一方·2025-06-23 02:37

STM32之定时器之输入捕获

然后就是配置滤波器，这里的滤波器并不会改变信号频率，而是以非常高速的脉冲连续采样，当连续采样的电平都是一样的时候才会将信号发送给下面的电路。

绿竹-大地·2025-06-22 19:53

Qt音频采集：QAudioInput详解与示例

2.核心功能支持多种音频格式（采样率/声道/位深）提供实时音频流访问自动管理音频设备资源支持多平台（Windows/Linux/macOS/移动端）3.开发准备3.1环境要求#.pro文件添

·2025-06-22 17:08

Cartographer源码阅读---MapBuilder的声明与构造

我们注意到，在添加轨迹的时候，除了添加位姿估计器还有采样器，订阅回调函数之外，最重要的是通过map_builder_bridge添加了一条轨迹，其他的都是为它服务的。

虾眠不觉晓,·2025-06-21 21:31

ZigBee_CC2530_03H_ADC寄存器

ADC主要特征如下：可选的采样率，可设置分辨率（7~12位）。8个独立的输入通道，单端或者差分。参考电压可选为内部、外部单端、外部差分或AVDD5。中断请求产生。转换结束时DMA触发。温度传感器输入。

·2025-06-21 19:19

中频收发卡-采集回放

它具有14bit分辨率、3GS/sAD采样率和12.6GS/sDA更新率，基于XilinxKU060FPGA系列。

FPGA_ADDA·2025-06-21 13:42

超高速10G采集卡

单通道和双通道操作单通道10GSPS或双通道5GSPS7GByte/s持续数据传输速率开放式FPGA支持实时DSP脉冲检测固件选项波形平均固件选项特征单通道和双通道工作模式双通道5GSPS，单通道10GSPS采样率

FPGA_ADDA·2025-06-21 07:30

在signal 这个信号上加一个高斯噪声，噪声的水平可以调节，如何实现？

以下是实现代码：importnumpyasnp#原始信号生成代码signal_duration_s=60#信号长度为1秒##changeunittosecondsampling_freq=1000#采样频率为

fK0pS·2025-06-20 08:26

oracle ash说明,ASH报告解读

列出了采样时段内数据库发生的显著用户等待

跨考考研·2025-06-20 07:15

46-Oracle ASH-报告生成

当业务突然卡顿、告警频发时，ASH快速定位问题（每秒采样活动会话的等待事件、SQL_ID和阻塞关系，直接透视数据库的实时状态），这个用起来还是很顺手的。

·2025-06-20 07:14

时序数据库的深入浅出介绍（2022）

时序数据库需要高效存储大量时间序列数据,并支持相关的分析与运算,如聚合、下采样、滚动窗口等。起源时序数据库的起源可以追溯到20世纪70年代。

蓝宝石的傻话·2025-06-20 07:43

革新引擎调校：第三代高精度爆震监测系统重塑性能边界

一、核心突破▍纳米级振动捕获44kHz高频采样率精准抓取燃烧室压力波动专用音频DSP芯片实现背景噪声动态滤波（信噪比提升300%）▍三维爆震建模独创3D动态阈值算

Triv2025·2025-06-20 06:41

47-Oracle ASH报告解读

一、ASH技术原理1.核心机制采样原理：ASH每秒采样一次活动会话（状态为ACTIVE，非空闲等待），由后台进程MMNL（MemoryMonitorLight）执行数据存储：内存：采样数据存储在SGA的循环缓冲区

·2025-06-20 06:09

浅谈网络层流量监控

实时识别带宽瓶颈和延迟问题安全雷达：秒级检测DDoS攻击等异常流量决策支撑：为带宽扩容提供数据依据二、关键技术对比与选型技术粒度资源消耗适用场景特点NetFlow会话级中企业网络分析Cisco主导，功能全面sFlow报文采样低高速网络监控实时性强

时小雨·2025-06-20 06:39

H750 双ADC交替采样 CUBEMX

HAL_ADCEx_Calibration_Start(&hadc2,ADC_CALIB_FACTOR_LINEARITY_REGOFFSET,ADC_SINGLE_ENDED);//精校ADC采样HAL_ADCEx_Calibration_Start

現実君·2025-06-19 15:19

突破K-means终极局限：ISODATA算法完全解读（附实战代码）

欢迎来到我的技术分享博客~在前期系列中，我们从K-means的随机初始化陷阱出发，逐步剖析了Canopy+K-means的粗筛优化、K-means++的概率采样和二分K-means的层次分裂。

AI妈妈手把手·2025-06-19 10:15

深度学习训练难题：6大问题与实战解法

目录深度学习模型训练常见问题及解决方法引言一、梯度消失与爆炸问题描述解决方法二、过拟合问题问题表现解决方案三、学习率问题学习率影响自适应学习率四、数据不平衡处理策略过采样技术（SMOTE）：五、局部最小值陷阱解决方案六

·2025-06-19 04:35

SAM分割一切-使用SAM自动生成对象掩码示例

使用SAM自动生成对象掩码由于SAM可以有效地处理提示，因此可以通过对图像上的大量提示进行采样来生成整个图像的掩码。该方法用于生成数据集SA-1B。

暖季啊·2025-06-18 17:51

时序数据库双存储引擎技术解析

时序数据说·2025-06-18 17:50

使用CMSIS开发STM32麦克风采样应用

使用CMSIS开发STM32使用CMSIS（CortexMicrocontrollerSoftwareInterfaceStandard）开发STM32是一种低耦合、硬件抽象层更清晰的方式，适合对性能和代码移植性有较高要求的项目。相比HAL库，CMSIS更接近底层，但比直接操作寄存器更标准化。一、什么是CMSIS？CMSIS是ARM推出的标准化软件接口，包括以下几个部分：CMSIS-Core：定义

is0815·2025-06-18 13:24

【AIGC专栏】StableDiffusion的WebUI界面-生成图片效果

采样器种类非常多，但是多半情况下也是如下大类：带a的类型采样比较随机，关键词识别率比较低Karras去噪速度比较快Euler采样器：欧拉采样方法。Heun采样器：欧拉的一个更准确但是较慢的版本。

雾岛心情·2025-06-18 09:21

python folium 添加地图采样点及距离测量等属性

点击显示经纬度、点击进行标记点。用add_child来添加这类事件插件！m.add_child(folium.LatLngPopup())m.add_child(folium.ClickForMarker(popup=“选中的点”))鼠标操作标记draw=plugins.Draw()双地图m=folium.plugins.DualMap([40.003451,116.326398],tiles=t

cuisidong1997·2025-06-18 09:51

深度学习进阶：卷积神经网络(CNN)原理与实战

与传统全连接网络相比，CNN具有三大核心思想：局部感受野：每个神经元只与输入数据的局部区域连接权值共享：同一特征检测器在不同位置使用相同的参数空间下采样：通过池化操作逐步降低数据维度这些特性使CNN能够高效处理高维数据

软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:51

通信之PCM

原理-采样：对模拟信号按一定的时间间隔进行采样，获取离散的样本值。根据奈奎斯特采样定理，采样频率应不低于模拟信号最高频率的两倍，以保证能够无失真地恢复原始信号。

玖Yee·2025-06-17 20:27

鸿蒙开发实战之Audio Kit打造美颜相机沉浸式音效

一、核心音频场景通过AudioKit实现三大声音增强：视频录制音质优化智能降噪（环境噪音降低30dB）声场增强（采样率48kHz/24bit）语音交互升级美颜参数语音控制（支持中英文混合指令）声纹识别解锁高级功能沉浸式播放体验

·2025-06-16 10:17

利用 Python 和 scikit - learn 进行分层抽样

利用Python和scikit-learn进行分层抽样关键词：分层抽样、scikit-learn、Python、数据采样、机器学习、数据预处理、统计学摘要：本文深入探讨了分层抽样在数据科学和机器学习中的应用

Python编程之道·2025-06-15 17:52

李沐《动手学深度学习》53：语言模型

文章目录时间机器（timemachine）数据集自然语言统计读取长序列数据随机采样顺序分区时间机器（timemachine）数据集“H.G.威尔斯的《时间机器》是一部写于19世纪末的科幻小说。

Cachel wood·2025-06-15 17:49

算法性能分析

到递归解析-CSDN博客实际工程实际工程中有多个算法，可以通过分析工具分析比如图中使用cprofile分析，分析可知第二行的东西调用了4次，一共耗时0.533s使用方法工具分析方式侵入性py-spytop基于采样的实时性能分析非侵入式

坠金·2025-06-15 15:03

Autofocusformer的空间聚类用在局部注意力有参考价值吗？

autofocus代码链接：https://github.com/apple/ml-autofocusformer论文关键部分原理链接：click此处（我的上一篇文章）《通过空间聚类、局部注意力和自适应采样三部分实现了聚类的计算

小马敲马·2025-06-14 22:09

python打卡第13天！！！

DAY13知识点复习不平衡数据集的处理策略：过采样、修改权重、修改阈值交叉验证代码作业：从示例代码可以看到效果没有变好，所以很多步骤都是理想是好的，但是现实并不一定可以变好。

·2025-06-14 04:41

OpenCV图像处理技术（Python）——图像金字塔

·2025-06-13 15:38

OpenCV实战100例——拉普拉斯金字塔融合

一幅小图像重建为一幅大图原理：用高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像上采样并高斯卷积之后的预测图像，得到一系列的差值图像即为LP分解图像。

AI街潜水的八角·2025-06-13 14:07

学习Opencv——图像金字塔

1.基本概念图像金字塔由Adelson于1984年提出[1]，图像金字塔是一个图像集合，集合中所有的图像都源于同一个原始图像，而且是通过对原始图像连续降采样获得，直到达到某个中止条件才停止采样。

JustRemind·2025-06-13 14:33

非常全的地线基础知识整理

4)模拟地：放大器、采样保持器、

紫薯与牛奶·2025-06-13 11:46

【科研绘图】绘制“折线图”：缺失值的处理，横坐标x值的生成，常见图片(像素)大小设置，图例的设置，坐标轴刻度方向设置；| 网络工程师面试题：如何进行网络故障排除？可以提供一些具体的方法和工具吗？

代码详解了网格线设置、曲线样式定制（实线/虚线、颜色、标记点大小）以及图例添加等关键步骤，最终输出包含三条对比曲线的可视化图表（输入序列、预测序列和采样序列），并保存为PNG格式。

追光者♂·2025-06-13 09:58

无线通信网络拓扑推理采样率实验（对比测试）

接上文：无线通信网络拓扑推理采样率实验（数据生成）四、对比测试#作者：zhouzhichao#创建时间：25年6月11日#内容：进行采样率实验importwarningswarnings.simplefilter

zzc921·2025-06-13 06:35

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