前几天做了6050原始数据的串口输出和上位机波形的查看.这篇博客我们来看一下对原始数据的处理. 任务:利用STC89C52RC对MPU6050原始数据进行滤波与姿态融合. 首先我摘抄了一段别人在昨晚这个实验的写的最后总结.1.尽量不要用MPU6050内置的LPF滤波.虽然相比于原始加速度计输出,该LPF可以平滑输出,但是在FFT频谱上的表现相当差劲.2.广泛使用的窗口平均滑动滤波无论在FFT还是RMSE表现上都有不错的表现,所以一般基础应用(低速运动或四轴初学者)采用窗口平均滤波是比较明智的选择

论文地址:https://ieeexploreieee.53yu.com/abstract/document/9414715 Netshell 中的 AEC:关于 FCRN 声学回声消除的目标和拓扑选择 摘要: 声学回声消除(AEC)算法在信号处理中具有长期稳定的作用,其方法可以改善诸如汽车免提系统.智能家居和扬声器设备或网络会议系统等应用的性能.就在最近,第一个基于深度神经网络(DNN)的方法被提出,采用DNN联合进行AEC和残余回声抑制(RES)/噪声降低,在回声抑制性能方面有显著改善.另一

robot_pose_ekf是ROS Navigation stack中的一个包,通过扩展卡尔曼滤波器对imu.里程计odom.视觉里程计vo的数据进行融合,来估计平面移动机器人的真实位置姿态,输出odom_combined消息.robot_pose_ekf只适用于平面上的轮式移动机器人,因此odom信息中的z,pitch和roll分量可以被忽略.IMU可以提供车体坐标系相对于世界坐标系的姿态(RPY角),其中Roll和Pitch是绝对角度,因为有重力方向作为参考,而偏航角Yaw则是一个相对角度

现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限.本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络.该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token.因此类似注意力机制的属性适用于整个网络.该模型得到了非常出色的结果,比当前最佳的编码器-解码器系统还要出色,而且从概念上讲,该模型也更加简单.参数更少. 引言 深度神经网络对自然语言处理技术造成了深远的影响,尤其是机器翻译(Blunsom, 2013

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这

2019年10月22日,由莫斯科国立大学(Moscow State University)举办的MSU世界视频编码器大赛成绩揭晓, 腾讯内部开源协同的V265编码器再创佳绩,一举拿下PSNR(峰值信噪比)/VMAF(Netflix开源的感知视频质量评估算法)两项指标第一.SSIM指标第二的出色成绩. 近些年随着视频服务领域的快速发展,点播.直播.短视频.VR等领域相继爆发,人们对于高清.超高清视频的追求越来越强烈,同时也带来了越来越大的带宽压力,如何利用利用技术降低带宽消耗的同时又能最大化的还原

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o

缓存融合技术和主要后台进程(四) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配置安装,前

module pmodenc( clk, rst_n, A, B, BTN,// A_Debounce,// B_Debounce,// BTN_Debounce,// Rotary_right,// Rotary_left LED); input wire clk,rst_n; input wire A,B,BTN;// output wire A_Debounce,B_Debounce,BTN_Debounce;// output wire Rotary_right,Rotary_left;

Redis与KV存储(RocksDB)融合之编码方式 简介 Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.Redis 作为内存数据库,所有的数据全部都存在内存中,特别适合处理少量的热数据.当有巨量数据超过内存大小需要落盘保存时,就需要使用 Redis + KV存储的方案了. 本文涉及的Ardb就是一个完全兼容Redis协议的NoSQL的存储服务.其存储基于现有成熟的KV存储引擎实现,理论上任何类似B-Tre

背景 买了个Arduino的旋转编码器模块,配合STM32定时器的编码器模式实现了旋转角度以及圈数的计数.这种旋转编码器我能想到的实际应用场景暂时只有实体音量旋钮,鼠标的滚轮等,所以只实现了计数.阅读Arduino关于该编码器的介绍,该编码器还可以实现旋转的速度.加速度的计算.应该算是算法层级的吧,还没做到实际应用,暂时不深究,本篇仅仅对旋转编码器的原理以及STM32编码器接口模式的配置使用方法做个简介. 正文 编码器分类: 按工作原理:光电式.磁电式和触点电刷式: 按码盘的刻孔方式:增量式和绝

以前用CRT显示器的时候,调整显示器的时候用一个圆盘转动和点击的方法就可以实现选择菜单和修改设置项的值,比多个按钮的方式方便很多. 鼠标滚轮也是这种操作方法,旋转+点击,只是方向不同.最近在网上买了旋转编码器模块,想把它用到实际制作中.在网上找了很多资料,测试发现其中的代码或多或少都有问题.于是决定自己研究一下旋转编码器的原理,只涉及高低电平应该会比较简单. 我买的旋转编码器模块有5个引脚,分别是VCC, GND, SW, CLK, DT.其中VCC和GND用来接电源和地,按缩写SW应该是Swi

在电子产品设计中,经常会用到旋转编码开关,比如数码电位器等,它的英文名翻译过来就是Rotary Encoder Switch.常见的有5pin和3pin产品.5pin实在左右旋转的基础上增加了向下按得功能.以EC11为例,常用语仪器仪表面板,音响面板等.其pin脚用途如下: 1,3pin输出编码信号,一般需要外接上拉电阻. 2pin公共端,接地 4,5pin是下按键的接线端考虑到通用性,所以下面的代码只实现旋转编码部分,按键部分忽略.下图是1,3pin旋转时输出波形图,可以看到A,B信号相位相差

在现有的图像处理软件中融合dxf格式输出 dxf格式是autocade的支持格式.如果将现有图像识别的结果导出到dxf格式,就能够使用autocad的强大功能进行后续处理. dxf的格式比较复杂,开源支持库为libdxf,使用起来也比较复杂.经过一段时间融合,我将其修改为vs2012(mfc)能够直接调用的模式. 包含的类库都保存在一个文件夹下 调用方式 void testWriting() {     DL_Dxf* dxf = new DL_Dxf();     DL_Codes::vers

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin

编码器在整个HM解决方案中的工程名为TAppEncoder,入口点函数位于encmain.cpp文件中: int main(int argc, char* argv[]) { TAppEncTop cTAppEncTop; // print information fprintf( stdout, "\n" ); fprintf( stdout, "HM software: Encoder Version [%s] (including RExt)", NV_VER

业务运维并不是一个新概念,针对传统信息架构提出的业务服务管理就是把以业务为核心的IT系统与IT基础设施性能进行整合运维的解决方案.然而随着互联网+转型的不断推进,基础设施的智能化和广泛云化成为IT发展的"新常态",只关注IT基础设施.系统与应用软件的稳定性与性能状况的传统运维手段,越来越难以满足企业业务高速发展的需求. 互联网+时代的业务运维是IT运维与互联网深度融合的产物,是运维管理在云计算.大数据技术推动下的必然结果.业务运维是以用户体验为核心,以业务价值为导向,严格遵循业务运维监

云端融合真的来了?快听CTO们怎么讲云端融合下,技术创新怎么破? 快听CTO箴言  云喊了很多年,对于很多普通的技术人,心中有很多疑问:云端融合到底意味着什么,对公司的技术体系有什么影响,未来又会走向何方,有哪些技术上的创新机会正在发生和将要发生?在2016AppCan移动开发者大会上,5位奋战在技术和用户需求第一线的CTO和CEO们,进行了一场深入的对话,将云端融合的前世今生,娓娓道来. 近9千字分享,相信会给你一些启发: 独立CIO.<移动平台>主编 陈其伟开场白:我们在座的,有做移动开发

1.编码器原理        什么是正交?如果两个信号相位相差90度,则这两个信号称为正交.由于两个信号相差90度,因此可以根据两个信号哪个先哪个后来判断方向. 这里使用了TI12模式,例如当T1上升沿,T2在低电平时:T1下降沿,T2在高电平时,向上计数,这样的好处是当有毛刺产生的时候,会自动+1 -1过滤掉毛刺. 2.编码器的中断 由于编码器是基于定时器的,所以编码器的中断实际上就是定时器的中断.也就是说定时器是每隔一定时间加一个数(或减一个数 ),当数到达预设值时就产生中断,而编码器是每一

这里以简单的3-8译码器和8-3编码器为例: module decoder3_8(a,out); :]a; :]out; 'b1<<a;/*把最低位的1左移in位(根据in口输入的值)并赋予out*/ endmodule 8-3编码器程序: 1)利用for循环 module encoder8_3(a,out,none_on); :]a; :]out; output none_on; :]out; reg none_on; //要在always块中赋值,必须为reg型数据 always @(a)