使用PLL估算器在无感的情况下,估计转子的角度和角速度 PLL估算器的工作原理基于反电动势的d分量在稳态下等于零,其框图如下: ΚΦ 表示电压常量,下面给出了电气转速计算中使用的归 一化 ΚΦ  : Eqf.Edf来自于对Ed.Eq的一阶滤波,滤波函数如下: 滤波器输出的直流值应该不含有由 ADC 采集引起的噪声或软件计算引入的高频变化.滤波器的调整取决于要滤波的值 (BEMF d-q 分量和电气转速)的变化速度,调整的结果是要保证足够的带宽,降低有用信号损失的可能性.对于 BEMF d-q 分

发布人:TensorFlow 团队 原文链接:http://developers.googleblog.cn/2017/09/tensorflow.html TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式. 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式.估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型. 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式.结合使用这

选择正确的估算器 解决机器学习问题最困难的部分通常是为工作找到正确的估算器. 不同的估计器更适合于不同类型的数据和不同的问题. 下面的流程图旨在为用户提供一些关于如何处理有关哪些估算器尝试数据的问题的粗略指导. 单击图表中的任何估算器查看其文档. https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html

转载:https://www.toutiao.com/i6606193174010397187/ 当一个数据科学项目刚刚开始时,关键是要尽可能快地走向一个最小可行的产品(MVP).这个MVP将包含最终数据产品的所有组件,但只具有最低限度的功能.在项目达到这一点之后,迭代和改进已经存在的Pipeline将会更快.由于一个经过训练的机器学习模型需要花费大量的时间和精力来创建,因此在数据管道中放置一个模拟模型将允许数据工程师在数据科学家完成最终模型的训练之前开始他们的工作.创建MockBinaryCl

下图摘自官方文档 链接 http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html

1. FOC基本概念 参考:https://www.sohu.com/a/432103720_120929980 FOC(field-oriented control)为磁场导向控制,又称为矢量控制(vector control),是一种利用变频器(Variable-frequency Drive,VFD)控制三相交流马达的技术,利用调整变频器的输出频率.输出电压的大小及角度,来控制马达的输出.其特性是可以分别控制马达的磁场及转矩,类似他激式直流马达的特性.由于处理时会将三相输出电流及电压以矢量

FOC原理框图如下: 其中涉及到两种坐标转换: 1. Clark变换:常规的三相坐标系→静止的二相坐标系α.β 正变换矩阵 $\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{\sqrt {\frac{2}{3}} }&{\frac{{ - 1}}{2}\sqrt {\frac{2}{3}} }&{\frac{{{\rm{ - }}1}}{2}\sqrt {\frac{2}{3}} }\\0&{\frac{{\sqrt 2 }}{2}}&{\frac{{{\r

RBO和CBO的基本概念 Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器(Query Optimizer).它是SQL分析和执行的优化工具,它负责生成.制定SQL的执行计划.Oracle的优化器有两种,基于规则的优化器(RBO)与基于代价的优化器(CBO) RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器 CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器 RBO自ORACLE 6以来被采用,一直沿用至ORACLE 9i. ORACLE 10g开始,

课程目标 完成本课程的学习后,您应该能够: •优化器的作用 •优化器的类型 •优化器的优化步骤 •扫描的基本类型 •表连接的执行计划 •其他运算方式的执行计划 •如何看执行计划顺序 •如何获取执行计划   1.优化器概述 oracle中优化器(optimizer)是SQL分析和执行的优化工具,它负责制订SQL的执行计划,也就是负责保证SQL执行的效率最高.优化器的类型:基于规则的优化器(RBO,Rule-Based Optimizer)基于成本的优化器(CBO,Cost-Based Optimi

查询优化器最主要的工作就是接受输入的SQL以及各种环境参数.配置参数,生成合适的SQL执行计划(Execution Plan). Query Optimizer一共经历了两个历史阶段: RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器 CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器 关于RBO与CBO,一个形象的比喻:大数据时代到来以前,做生意或许凭借多年累计 下来的经验规则(RBO)就能够很好的做出决策,跟随市场变化.但是大数据时代,如果做

对于CBO的理解: RBO-----基于规则的优化器 CBO-----基于代价的优化器 CBO计算执行计划的代价(cost),并从中选择cost最低的执行方案,它依赖数据库对象的统计信息,统计信息的及时性和准确性都会影响CBO作出最优的决策,因为RBO死板的认定规则,对数据不敏感,规则是死的,数据是活的,而且数据具有变化性和时效性,所以RBO生成的执行计划是不准确的,不是最优的.CBO选择的执行计划是建立在统计信息的基础上,统计信息的及时性和准确性影响着CBO作出最优决策.   CBO优化器根据

RBO和CBO的基本概念 Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器(Query Optimizer).它是SQL分析和执行的优化工具,它负责生成.制定SQL的执行计划.Oracle的优化器有两种,基于规则的优化器(RBO)与基于代价的优化器(CBO) RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器 CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器 RBO自ORACLE 6以来被采用,一直沿用至ORACLE 9i. ORACLE 10g开始,

原地址:http://fangjian0518.blog.163.com/blog/static/559196562011210103455430/  PLL的作用? 答:LPC2000系列ARM内部都在PLL电路,将振荡器产生的时钟频率Fosc通过PLL升频,就可以获取更高的系统时钟(Fcclk),并且它 为整个系统及所有部件提供时钟.     PLL的工作原理? 答:1.由Fosc振荡器输入一个时钟信号: 2.经过相位频率检测,检测两路输入信号的相位频率,并根据差值,输出不同大小的电流信号:

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

Altera官方文档 Altera Product Catalog 外部存储器规范估算器 To be continued.

下载iso镜像: ISO镜像下载地址链接: http://pan.baidu.com/s/1i31bu5J 密码: obo1 单独破解文件下载链接: http://pan.baidu.com/s/1c0CGQsw 密码: h98h安装及破解步骤1) 运行"X:\setup.exe"或者运行 "X:\bin\win32\setup.exe" (如果你想在64位操作系统上安装32位的MATLAB)2) 选择 "install manually without

简言 用正则表达式做用户密码强度的通过性判定,过于简单粗暴,不但用户体验差,而且用户帐号安全性也差.那么如何准确评价用户密码的强度,保护用户帐号安全呢?本文分析介绍了几种基于规则评分的密码强度检测算法,并给出了相应的演示程序.大家可以根据自己项目安全性需要,做最适合于自己的方案选择. 1 方案1 (简单) 方案1算法通过密码构成分析,结合权重分派,统计得出密码强度得分.得分越高,表示密码强度越大,也就越安全.方案1算法思想简单,实现容易. 1.1 方案1评分标准 一.密码长度: 5 分: 小于等

采样反射函数 BxDF::Sample_f()方法根据与相应的散射函数相似的分布来选择方向.在8.2节中,该方法用于寻找来自完美镜面的反射和透射光线;在这里讲介绍实现其他类型的采样技术. BxDF::Sample_f()在[0,1)范围内取得两个使用反演法取得的样本,其中这些样本是使用分层采样或者低偏差采样生成的,所以这些样本本身具有很好的分布性. 这个方法默认采用余弦加权的半球采样.这个样本分布对于大多数BRDF会产生正确的结果. Spectrum BxDF::Sample_f(const V

本文翻译自www.tensorflow.org的英文教程. tf.data 模块包含一组类,可以让你轻松加载数据,操作数据并将其输入到模型中.本文通过两个简单的例子来介绍这个API 从内存中的numpy数组读取数据. 从csv文件中读取行 基本输入 对于刚开始使用tf.data,从数组中提取切片(slices)是最简单的方法. 笔记(1)TensorFlow初上手里提到了训练输入函数train_input_fn,该函数将数据传输到Estimator中: def train_input_fn(fe

本文同时也发布在自建博客地址. 本文翻译自www.tensorflow.org的英文教程. 本文档介绍了TensorFlow编程环境,并向您展示了如何使用Tensorflow解决鸢尾花分类问题. 先决条件 在本文档中使用示例代码之前,您需要执行以下操作: 确认安装了Tensorflow 如果在Anaconda的虚拟环境下安装了TF,激活你的TF环境 通过以下命令安装或者升级pandas pip install pandas ​ 获取示例代码 按照以下步骤获取我们将要全程使用的示例代码 通过输入以