摘要:高斯在研究误差理论时导出误差分布,被称为正态分布或高斯分布。误差分布和正态分布一直被认为是等同的概念,因为数学表达式等同,其参数都是平均值和随机变量与平均
2022-07-25 21:46:14 839KB 首发论文
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基于STM32的小车底盘查速控制源程序,包含led、蜂鸣器、PWM电机、编码器、PS2遥控手柄、PID控制等源码及使用方法,程序结构清晰易懂,下载压缩包后先阅读说明文件。
2022-07-23 13:24:05 16.64MB stm32 pwm电机 编码器 ps2遥控
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摘要:介绍了以单片机为核心,通过倍频电路实现的两同频正弦信号相位差测量的设计,并对该系统的硬、软件作了比较详尽的阐述。关键词:单片机,倍频电路,相位差 1引言本设计目的在于测量出任意两相同频率正弦信号之间的相位差,并将测量结果以数字形式显示出来。具体实现方法为:先通过比较电路将两路同频信号分别转换为相应的脉冲信号,然后将其中的一路信号通过反相器取反后与另一路信号相与,得到一等脉宽的脉冲波形,此脉冲波形的脉宽t,即表示两信号的相位差。将原信号对应的任意一路脉冲信号(周期为T)倍频后,作为单片机计数器的计数脉冲,并对相位差脉冲记数,得记数值为W。设倍频电路的倍频系数为A,则记数脉冲周期为T
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YUV420格式视频数据文件求帧差的源码
2022-07-22 09:56:26 171KB YUV420
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labview计算输入控件与当前时间的差值,并以HH:MM:SS形式的字符串显示
2022-07-21 19:04:26 8KB labview
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求实对称矩阵的特征值及特征向量的雅格比法 //利用雅格比(Jacobi)方法求实对称矩阵的全部特征值及特征向量
2022-07-21 17:14:00 3KB 点云特征
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VMD三维分解图+皮尔逊相关系数标准差阈值筛选特征MATLAB程序,以VMD的K=5分解后的数据为例,绘制出分解后的信号的三维图,之后采用皮尔逊相关系数标准差阈值法筛选出所需特征,若相关系数大于阈值则判断为有效信号,否则为噪声信号。 相关系数介绍 相关系数是变量间相关程度的度量,取值范围介于-1到1之间。正值表示正相关,即变量变化方向是一致的,比如Y随着X的变大而变大;负值表示负相关,变量的变化方向相反,比如Y随着X的变大而变小。绝对值越接近1,表示两个变量之间关系越密切;越接近0,表示两个变量之间关系越不密切。相关系数对应的相关强度如下: 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 相关系数也称为线性相关系数,这是因为,相关系数并不是刻画了X,Y之间一般关系的程度,而只是线性关系的程度。当相关系数为1或-1时,两者有严格的线性关系;当相关系数为0时,则称X与Y不相关。不相关是指X和Y之间没有线性关系,但X与Y之间可能有其他的函数关系,比如平方关系,对数关系(可以通过查看散点图来确定这一点)
2022-07-21 16:06:32 2.77MB 信号处理 特征筛选 机器学习 相关系数
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以下为OTA升级代码。包括打基础包脚本,OTA升级脚本,CPATCH与DPATCH。等源码。
2022-07-21 16:00:42 33KB ota RK-瑞芯微 海思 差分升级
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随着ADC的供电电压不断降低,且输入信号摆幅不断降低,对输入信号共模电压的控制显得越来越重要。交流耦合输入相对比较简单,而直流耦合输入就比较复杂。典型的例子是正交下变频(混频器)输出到ADC输入的电路设计。混频器输出的是差分信号,其共模电压误差往往比较大,在送到ADC输入端之前需要进行滤波并且要把直流电平转换到ADC输入所需的电平上。这样的设计就比较有挑战性。   在放大器输出端和ADC输入端之间,往往需要二阶滤波电路。一方面,需要在ADC输入管脚前面放置电容来吸收ADC内采样保持电路的开关干扰。另一方面,需要在放大器输出端放置电阻或电感来隔离这个容性负载,从而确保放大器的输出稳定。设计二阶
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一、机器学习的分类: 监督学习(supervised learning):线性回归,逻辑回归,KNN,神经网络,决策树,集成学习,SVM,贝叶斯,协同过滤,LDA 无监督学习(unsupervised learning):聚类、关联规则,PCA降维 …… 二、机器学习中主要解决问题包括:分类,回归,聚类,降维 ……
2022-07-21 11:05:56 9KB 机器学习 理论总结
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