pca-6010 文章 進(jìn)入pca-6010技術(shù)社區(qū)
如何優(yōu)雅的將PWM轉(zhuǎn)換成DAC？
- 一、前言很多單片機(jī)都不具備DAC輸出，但會(huì)有多路PWM輸出，下面測試?yán)肞CA芯片，GP8500，將PWM信號轉(zhuǎn)換成模擬電壓信號。測試一下這個(gè)方案，以備之后應(yīng)用積累經(jīng)驗(yàn)。二、電路設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)基于STC32G單片機(jī)的測試電路。選擇 PWMB中的第四個(gè)通道，也就是PWM8 的信號發(fā)送給 GP8500，由它將 PWM信號轉(zhuǎn)換成模擬電壓。鋪設(shè)單面PCB，適合一分鐘制板方法制作測試電路板。一分鐘之后得到測試電路板，焊接清洗之后 進(jìn)行測試?，F(xiàn)在電路板工作電源為 5V。三、測試結(jié)果下載STC32G程序的時(shí)候，?選擇內(nèi)部時(shí)鐘
- 關(guān)鍵字： DAC PWM PCA 模擬信號
基于全局引導(dǎo)的行人序列重識別
- 摘要：行人序列重識別是對同一個(gè)人進(jìn)行跨攝像頭識別，要實(shí)現(xiàn)跨攝像頭行人精確識別必須充分利用行人序 列的時(shí)空線索。為了解決這個(gè)問題，本文提出了一種基于全局引導(dǎo)的行人序列重識別，首先利用ResNet-50提 取行人序列特征；然后用全局引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)將行人序列特征分解為全局特征和局部特征，并提取行人序列全局特征 和局部特征的時(shí)間相關(guān)性；最后對行人序列特征PCA降維后用JS散度計(jì)算相似度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法在跨 攝像頭行人序列重識別中識不僅識別率高，而且效率高。關(guān)鍵詞：行人序列重識別；ResNet-50；全局引
- 關(guān)鍵字： 202209 行人序列重識別 ResNet-50 全局引導(dǎo) PCA
用PCA還是LDA？特征抽取經(jīng)典算法PK
- 在之前的格物匯文章中，我們介紹了特征抽取的經(jīng)典算法——主成分分析(PCA)，了解了PCA算法實(shí)質(zhì)上是進(jìn)行了一次坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)，盡可能讓數(shù)據(jù)映射在新坐標(biāo)軸方向上的方差盡可能大，并且讓原數(shù)據(jù)與新映射的數(shù)據(jù)在距離的變化上盡可能小。方差較大的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較大，建議保留。方差較小的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較少，建議舍棄。今天我們就來看一下PCA的具體應(yīng)用案例和特征映射的另一種方法：線性判別分析(LDA)?！ CA案例 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，所使用的數(shù)據(jù)往往維數(shù)很大，我們需要使用降維的方法來突顯信息含量較大的
- 關(guān)鍵字： PCA LDA
基奇PCA的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分糞器研究
- 1 引言近幾年來，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已成為數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)主要工具，在分類、聚類、預(yù)測和規(guī)則推導(dǎo)等方面取得了良好的應(yīng)用效果。從歷史數(shù)據(jù)
- 關(guān)鍵字： PCA 貝葉斯 網(wǎng)絡(luò)
人工智能之PCA算法
- 前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下PCA算法?！ CA(主成分分析)是十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后來由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計(jì)方法。 對于維數(shù)比較多的數(shù)據(jù)，首先需要做的事就是在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維數(shù)降低。降維是一種數(shù)據(jù)集預(yù)處理技術(shù)，往往在數(shù)據(jù)應(yīng)用在其他算法之前使用，它可以去除掉數(shù)據(jù)的一些冗余信息和噪聲，使數(shù)據(jù)變得更加簡單高
- 關(guān)鍵字： 人工智能 PCA
人臉識別會(huì)議簽到的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)
- 人臉識別會(huì)議簽到的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì),摘要：為了解決傳統(tǒng)會(huì)議簽到問題，利用S5PV210與CC2530、攝像頭、按鍵、液晶顯示屏等硬件設(shè)備設(shè)計(jì)了一種人臉識別會(huì)議簽到硬件終端。在定義的通信協(xié)議的基礎(chǔ)上，采用C語言開發(fā)出了下位機(jī)與上位機(jī)間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)某绦?/li>
- 關(guān)鍵字： 人臉識別 PCA ZigBee Linux 嵌入式系統(tǒng)
STC12C4052 PCA用于16位定時(shí)器測試程序
- //STC12C4052 PCA用于16位定時(shí)器測試程序//2009/11/21 liweiqiang#includestc12c4052ad.h>sbit P37=P3^ ...
- 關(guān)鍵字： STC12C4052 PCA 定時(shí)器測試
基于PCA和LDA融合算法的性別鑒別
- 結(jié)合主元分析(PCA)與線性鑒別分析(LDA)的特點(diǎn)，利用PCA-LDA算法進(jìn)行性別鑒別。通過PCA算法求得訓(xùn)練樣本的特征子空間，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算出LDA算法的特征子空間。將PCA算法與LDA算法的特征子空間進(jìn)行融合，獲得PCA-LDA算法的融合特征空間。訓(xùn)練樣本與測試樣本分別朝融合特征空間投影，從而得到識別特征。利用最近鄰準(zhǔn)則即可完成性別鑒別。實(shí)驗(yàn)中利用三種預(yù)處理方法(PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG +PCA+LDA)，得出各自的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用RHG+PCA+LD
- 關(guān)鍵字： PCA LDA 融合算法
通用人體呼吸氣體檢測電子鼻儀器設(shè)計(jì)
- 引言 通過人體的體液檢測健康狀況，這在臨床應(yīng)用中已非常成熟，也確實(shí)為診斷過程提供了十分寶貴的信息，然而體液檢測一方面需要依賴于檢測試劑，成本較高，另一方面大部分檢測手段基于“有創(chuàng)”過程，均不適合進(jìn)行較高頻率的檢測。作為身體健康狀況的另一條反映途徑，人體的呼吸氣體(肺呼吸氣體與消化道揮發(fā)氣體)也能反映一些重要的生理過程與代謝信息，且檢測的方法可以在一定程度上彌補(bǔ)前者的不足。 本設(shè)計(jì)的目的是利用以ARM7TDMI-S為核心的LPC2478處理器實(shí)現(xiàn)對電子鼻儀器系統(tǒng)的控制
- 關(guān)鍵字： 醫(yī)療電子 傳感器 電子鼻 PCA LPC2478
基奇PCA的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分糞器研究
- 1 引言
近幾年來，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已成為數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)主要工具，在分類、聚類、預(yù)測和規(guī)則推導(dǎo)等方面取得了良好的應(yīng)用效果。從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可采用基于依賴分析的方法。
常用的有：用 - 關(guān)鍵字： 研究 網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯 PCA 基奇
研華推出了一款PICMG 1.0全長單板電腦
- 作為全球產(chǎn)業(yè)計(jì)算機(jī)(IPC)與自動(dòng)化設(shè)備領(lǐng)導(dǎo)廠商的研華公司, 近期推出了一款PICMG 1.0全長單板電腦：PCA-6010。這款產(chǎn)品具有非常高的性價(jià)比，使用了主流Intel Core?2 Duo雙核計(jì)算機(jī)電源。PCA-6010非常適合于要求高計(jì)算性能和強(qiáng)擴(kuò)展能力、對價(jià)格敏感的工業(yè)應(yīng)用，如自動(dòng)光學(xué)檢測(AOI)、醫(yī)學(xué)圖像處理、數(shù)字監(jiān)控和電信等應(yīng)用。 強(qiáng)大的芯片 PCA-6010使用的Intel? 945GC桌面芯片組，支持主流的Intel? Core&trade
- 關(guān)鍵字： 研華 全長單板 PCA-6010 Core
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