MAX30100是能够读取心率.血氧的传感器,通信方式是通过IIC进行通信. 其工作原理是通过红外led灯照射,能够得到心率的ADC值. 图为MAX30100的寄存器. 可以分为五类,状态寄存器.FIFO.控制寄存器.温度寄存器.ID寄存器. 温度寄存器是读取芯片的温度值,以矫正因为温度而产生的偏差. ID寄存器是读取芯片的ID号. 重点在于另外三类寄存器. STATUS寄存器 其中,STATUS寄存器有两个,一个是中断状态寄存器,一个是中断使能寄存器. 例如,当你使能了心率中断,当心率转换结束

MAX30100是能够读取心率.血氧的传感器,通信方式是通过IIC进行通信.其工作原理是通过红外led灯照射,能够得到心率的ADC值.       MAX30100的寄存器可以分为五类,状态寄存器.FIFO.控制寄存器.温度寄存器.ID寄存器.温度寄存器是读取芯片的温度值,以矫正因为温度而产生的偏差.ID寄存器是读取芯片的ID号. 重点在于另外三类寄存器.STATUS寄存器其中,STATUS寄存器有两个,一个是中断状态寄存器,一个是中断使能寄存器. FIFO寄存器数据存储在FIFO_DATA寄存

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

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在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

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3月份开始从客户端转后台,算是幸运的进入全栈工程师的修炼阶段.这段时间一边是老项目的客户端加服务器两边的维护和交接,一边是新项目加加加班赶工,期间最长经历了连续工作三天只睡了四五个小时的煎熬,人生也算是完整了...写博客也算是又一次废了... 一边赶项目,一边看TCP/IP相关的书,本科学的网络知识一直都是一知半解,现在终于有机会深入研究一下了. TCP/IP主要就是各种协议,各种接口.校验这个概念,一直都不陌生.之前在客户端用的最多的校验是MD5.CRC校验,在逻辑层网络协议,客户端文件等用的

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先出2个考题: 1. 上面打印的是几,captureNum2 出去作用域后是否被销毁?为什么? 同样类型的题目: 问:打印的数字为多少? 有人会回答:mutArray是captureObject方法的局部变量,mutArray指针 保存到栈上,那么当执行完captureObject方法后,出去了作用域mutArray变量就会被系统自动释放. 所以当执行captureBlk([[NSObject alloc] init]); 的时候,mutArray为nil,每次打印的为0. 当然上面说的是错的.

主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维

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昨天被导师叫去研究了一下vue的双向数据绑定原理...本来以为原理的东西都非常高深,没想到vue的双向绑定真的很好理解啊...自己动手写了一个. 传送门 双向绑定的思想 双向数据绑定的思想就是数据层与UI层的同步,数据再两者之间的任一者发生变化时都会同步更新到另一者. 双向绑定的一些方法 目前,前端实现数据双向数据绑定的方法大致有以下三种: 1.发布者-订阅者模式(backbone.js) 思路:使用自定义的data属性在HTML代码中指明绑定.所有绑定起来的JavaScript对象以及DOM元

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