海康7816使用ps流来封装h.264数据,这里使用的解码器无法识别ps流,因此需要将h264数据从ps流里提取出来 对于ps流的规定可以参考13818-1文档 这里从7816里获取到一些数据取样 00 00 01 BA 44 73 26 B8 34 01 00 00 03 FE FF FF 00 00 00 0100 00 01 BC00 5A E0 FF 00 24 40 0E 48 4B 00 01 0D AF C5 D3 E0 07 FF FF FF FF 41 12 48 4B 00

不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 如何用Python来处理数据表的长宽转换(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. 在R语言中,提供数据长宽转换的包主要有两个: reshape2::melt/dcast ti

不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. python中,我这里只讲两个函数: melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中

老猿Python博文目录 老猿Python博客地址 一.概述 在QTableView中,除了采取缺省的间隔显示行和列的数据外,还可以通过带调整数据的行高和列宽. 二.列宽调整方法 调整数据行列宽的方法有如下几个: setColumnWidth(int column, int width),其中column是列序号,从0开始 resizeColumnToContents(int column),这是槽方法,可以在信号槽连接时直接使用,也可以直接调用,将指定列调整为适合列存储数据的宽度 resize

JSON是一个非常流行的,用于数据交换的文本数据(textual data)格式,主要用于Web和移动应用程序中.JSON 使用“键/值对”(Key:Value pair)存储数据,能够表示嵌套键值对和数组两种复杂数据类型,JSON仅仅使用逗号(引用Key)和中括号(引用数组元素),就能路由到指定的属性或成员,使用简单,功能强大.在SQL Server 2016版本中支持JSON格式,使用Unicode字符类型表示JSON数据,并能对JSON数据进行验证,查询和修改.推荐一款JSON验证和格式化

可以查看RGB像素数据 可以通过菜单栏打开像素数据文件,也可以通过拖拽方式打开文件.如果文件名称中包含了“{w}x{h}”这样的字符串(例如“test_320x420.yuv”),系统会自动解析为该像素数据的宽和高. 原版项目地址:https://sourceforge.net/projects/raw-yuvplayer/ 修改版源码地址:https://github.com/leixiaohua1020/YUVplayer 编译后可以直接运行的程序:http://download.csdn.

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 30.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 24.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数

系统框图 前面我们设计了基于FPGA的静态图片显示,接下来我们来做做基于FPGA的动态图片显示,本实验内容为:由PC端上位机软件通过串口发送一幅图像数据至FPGA,FPGA内部将图像数据存储,最后扫描到VGA屏幕上显示. 从系统框图上我们可以看到,可以划分为三个部分进行设计,一个是串口接收部分,然后是RAM数据存储部分,最后是VGA驱动显示部分.这里串口接收部分只需要用到串口接收代码,代码很多书上都有,我这里就不贴出来了, 数据存储部分需要使用的是双口RAM IP Core,一端将数据写入RAM

在用vivado仿真的时候,很多情况下需要自己产生波形来代替AD采样波形.以前的做法都是用DDS内部产生所需要的波形来模仿外部输入,后来发现这种做法不仅麻烦,而且不易修改,对仿真很不友好.于是改用matlab产生所需要的波形,将数据以二进制补码形式存在.txt文件中,仿真的时候在testbeach中读取外部数据,十分方便. Matlab代码如下: %=============设置系统参数==============% f1=50e4; %设置波形频率 f2=30e4; f3=10e4; Fs=5

一.软件平台与硬件平台 软件平台: 操作系统:Windows 8.1 64-bit 开发套件:Vivado2015.4.2  Matlab2016a 仿真工具:Vivado自带仿真器 二.引言 在利用Verilog写数字信号处理相关算法的过程中往往涉及到对数据的量化以及截位处理.而在实际项目中,一种比较精确的处理方式就是先对截位后的数据进行四舍五入(round),如果在四舍五入的过程中由于进位导致数据溢出,那么我们一般会对信号做饱和(saturation)处理.所谓饱和处理就是如果计算结果超出了

上篇该系列博文中讲述W5500接收到上位机传输的数据,此后需要将数据缓存起来.当数据量较大或者其他数据带宽较高的情况下,片上缓存(OCM)已无法满足需求,这时需要将大量数据保存在外挂的DDR SDRAM中. 最简单的方式是使用Xilinx的读写地址库函数Xil_In32()和Xil_Out32(),当然不仅支持32bit位宽,还包括8 16和64bit.但这种方式每次读写都要占用CPU,无法在读写的同时接收后续数据或者对之前的数据进一步处理,也就无法形成类似FPGA逻辑设计中的“流水线结构”,此

转自https://www.cnblogs.com/liujinggang/p/10549095.html 一.软件平台与硬件平台 软件平台: 操作系统:Windows 8.1 64-bit 开发套件:Vivado2015.4.2  Matlab2016a 仿真工具:Vivado自带仿真器 二.引言 在利用Verilog写数字信号处理相关算法的过程中往往涉及到对数据的量化以及截位处理.而在实际项目中,一种比较精确的处理方式就是先对截位后的数据进行四舍五入(round),如果在四舍五入的过程中由于

reference: https://blog.csdn.net/HOOKNET/article/details/79254351 前言 在FPGA开发过程中几乎都要用到仿真的功能,对于一些简单的外部激励(如时钟.复位.简单数据或者信号等)直接在testbench中编写产生就行了,但对于复杂的外部激励数据,很难在testbench中产生,这时就要通过读取外部文件里的数据来实现.通过和matlab的配合使用,基本上可以模拟各种外部激励. 举例来说:输入信号是三个不同频率的正弦波的相加,经过FIR低

数据重塑通常使用reshape2包,reshape2包用于实现对宽数据及长数据之间的相互转换,由于reshape2包不在R的默认安装包列表中,在第一次使用之前,需要安装和引用: install.packages("reshape2") library(reshape2) 重塑数据,首先把数据融合(melt),以使每一行都有唯一的标识-变量组合,然后把数据重塑(cast)为想要的任何形状.在重塑过程中,可以使用任何函数对数据进行整合,也可以把长格式转换为宽格式,这种操作类似于Excel的

一.通过重新构建数据进行整形 数据整形最直接的思路就把数据全部向量化,然后按要求用向量构建其他类型的数据.这样是不是会产生大量的中间变量.占用大量内存?没错.R语言的任何函数(包括赋值)操作都会有同样的问题,因为R函数的参数传递方式是传值不传址,变量不可能原地址修改后再放回原地址. 矩阵和多维数组的向量化有直接的类型转换函数: as.vector,向量化后的结果顺序是先列后行再其他: > (x <- matrix(1:4, ncol=2))  #为节省空间,下面的结果省略了一些空行 [,1] 

R语言进阶之4:数据整形(reshape) 2013-05-31 10:15 xxx 网易博客 字号:T | T 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤.数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源: http://developer.51cto.com/art/2013

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

前言 在某些需求下,数据的位宽后级模块可能不需要原始位宽宽度,需要截位,而某些需求下,需要进行多个数据的合并操作. 在verilog下,截位操作可如下所示: wire [7:0] w_in; wire [3:0] w_out; assign w_out = win[3:0]; 合并操作可如下所示: wire [3:0] w_in0; wire [3:0] w_in1; wire [7:0] w_out; assign w_out = {w_in1,w_in0}; 所以问题就来了:如何在不写代码的