最近本人一直在学习ZYNQ SOC的使用,目的是应对科研需要,做出通用的算法验证平台.大概思想是:ZYNQ PS端负责与MATLAB等上位机数据分析与可视化软件交互:既可传输数据,也能通过上位机配置更新硬件算法模块配置寄存器内容,同时可计算分析PL端算法实现性能指标.PL端的FPGA逻辑则负责算法的硬件实现,以探索高效并行硬件架构.为此本人后续会持续编写<利用ZYNQ SOC快速打开算法验证通路>系列专题博文,在各个阶段进行些基础性总结. MATLAB中数据为双精度浮点型,因此打开算法验证通路

项目需要要从C#传实时数据到Matlab到数据分析,应该很多人也有这个需求,但是网上这方面的数据比较少,所以我把代码稍微贴下 首先是C#的部分 //介于我是同台电脑上传数据,直接用自己的IP建一个Server IPAddress ip = IPAddress.Parse("192.168.65.1"); TcpListener server = );//端口选5000以上比较好,可以多试试 server.Start(); // 开始侦听 TcpClient client = serve

KITTI数据集接口已经提供了matlab接口,本篇将说明详细说明其应用并与PCL进行对接.PCL为C++点云处理语言库,详情可见:http://pointclouds.org/ 程序可以从官网下载,也可以从我的github上下载https://github.com/ZouCheng321/fusion_kitti,为运行本代码,必须先编译make.m文件. 关于激光相机的demo为 run_demoVelodyne.m 本例以读取 2011_09_26_drive_0005_sync场景,读取

在使用MATLAB对矩阵进行数据处理时,为了方便编辑与修改,常常需要先将数据录入到Excel中,然后再将其导入到MATLAB中参与矩阵运算.本文在MATLAB 2013a和Office 2013环境下向大家演示如何将Excel数据导入到MATLAB中,其他版本的MATLAB.OFFICE方法大同小异,一起来看一下 工具/原料   Excel数据文件(格式xls或xlsx) MATLAB 7.x + 方法/步骤     将待导入的矩阵结构的数据录入Excel中,录入时注意行列要跟原矩阵一一对应  

1.[NUM,TXT,RAW]=xlsread('example'),其中example是你的excel名,假设所有的数据都在example.xls中. 2.NUM返回的是excel中的数据,TXT输出的是文本内容,RAW输出的是未处理数据 3.[NUM]=xlsread('example',2),读取指定表单中的数据.(排在第二的sheet) 4.[NUM]=xlsread('example',2,'A3:D7'),读取指定单元格中的数据.

这里包含了这样一个数据集:slice_data.mat. 这个数据集中包含的mri数据是:64*64*25.共有25个slice.每个slice的分辨率是64*64. 程序非常简短: load slice_data.mat %转载数据 for i=1:25 %总共有25个切片 subplot(5,5,i) slice=scan1(:,:,i); imagesc(slice'); %这里对图像矩阵过了转置.不然头是歪的. end 本程序讲解了:fMRI每1秒钟对大脑进行25层全脑扫描究竟发生了什么

笔者最近看官方training.发现了非常多实用又好玩的知识. 当中.fragment与Activity通信就是一个. fragment与Activity通信主要是两点: 1.fragment传递信息给Activity 此点是通过在fragment中定义接口与Activity共享数据. 2.Activity传递信息给fragment 此点主要是通过fragment的getArgument()和setArgument()两个函数传递bundle来传递. 效果:(最后附上源代码) 主要流程: 1.在

有一黑白LCD,有CS/SI/SCK三线,时序满足SPI时序,但STM32的SPI有四线NSS/MOSI/SCK/MISO,这里MISO没有用到.因此可以使用SPI的单线发送模式进行驱动LCD. 关键代码如下: /* SPI_MASTER configuration -*/ SPI_InitStructure.SPI_Direction = SPI_Direction_1Line_Tx;//这里使用单线发送模式 SPI_InitStructure.SPI_Mode = SPI_Mode_Mast

#define HOST_SERVER_IP "192.168.3.35" #define HOST_PORT 9501 #define SLEEP_TIME 1 #define LOOP_TIME 3 #define DATA_SIZE 80 int judge_socket_exist() { ; fd_set send_data_flag; ; ) { ) { socket_fd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, ); loop_time++; } )

SOCKET m_sockClient; unsigned short portNum; ----------------------------------------------------------------------------------------- bool connect(unsigned short portNum); void DisConnectHost(); short SendCmd(AnsiString sendData);short ReceiveData(A

String comdata = ""; void setup() { Serial.begin(9600); while(Serial.read()>= 0){} //clear serialbuffer pinMode(13, OUTPUT); } // the loop function runs over and over again forever void loop() { if(Serial.available()>0){ delay(1); comdata

只需用while条件判断来实现 服务器端 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import socket server = socket.socket() server.bind(('127.0.0.1',8080)) server.listen() while True: conn,addr = server.accept() while True: data = conn.recv(1024) print(data)

效果如下图: 先新建一Django项目. 最后在terminal执行python manage.py runserver 8090 运行djago程序 浏览器输入http://127.0.0.1:8090/lzh/ 结果如下:

实验室做网格处理方面的算法,写界面很麻烦,所以有了利用maya和matlab进行数据连通的念头,于是有了这个插件. 这个插件可以把maya的网格数据导入matlab之中,完成计算之后重新返回maya.适合平时快速做一些网格数据的可视化工作,以及一些小试验. 选择maya而不是max的原因是,maya的数据是用节点组织的,可以很方便地组合不同的节点构造出新的功能,而在max里面一切都是隐藏的,要实现新的功能十分不方便. 如果需要代码,可以在这里下载 https://github.com/leagu

数据处理及matlab的初学者,可能最一开始接触的就是数据的读取与保存: %matlab数据保存与读入 function datepro clear all; %产生随机数据 mat = rand(,); save mat;% save函数 保存数据为matlab中的mat格式 load mat;%读入mat数据 %保存mat为excle类型并读取 xlswrite('1.xls',mat);%保存 xls会自动创建 mat_xls = xlsread('1.xls');%读取并赋值 %保存ma

Stata是统计学专业软件,可以很方便的对数据处理,但几乎只能按照整行整列进行,而且每次只能加载一个矩阵(dta文件),如果要用到多个矩阵数据进行操作或进行复杂的循环控制,就力不从心了. 而Matlab工业界广泛使用的数据分析处理工具,对矩阵支持良好,除了可以像c语言一样完成底层的操作之外,还包含很多函数库,囊括工控.信号处理.金融.人工智能各个行业.虽然没有Stata内置的统计学函数全面,但在底层操作方面具有明显优势. 因此,在一次帮助别人完成金融数据分析时,尝试使用Stata对数据进行预处理

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

今天使用了所有特征并且用SVM测试数据 理由:SVM可以使用特征将测试集划分区域,比较单调.死板 结果:成绩很不理想,无疑又一次说明随机森林更适合大数据处理 第二次提交数据 用MATLAB运行11次运算结果,提取其中6次及6次以上重复出现的数据,提交结果:分数降低5分本次目的:检测以往数据的准确率 总结:我们的数据中有部分数据错误了至少6次,那么特征还不够完善,接下来的工作还在特征

转载:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/interp1.html?s_tid=srchtitle#btwp6lt-2_1 interp1 一维数据插值(表查找) 全页折叠 语法 vq = interp1(x,v,xq) vq = interp1(x,v,xq,method) vq = interp1(x,v,xq,method,extrapolation) vq = interp1(v,xq) vq = interp1(v,xq,method) v

MATLAB练习 第六章数据分析与多项式计算 1.max和min 1.分别求矩阵A中各列和各行元素中的最大值.max和min的用法一样 % [例6.1]分别求矩阵中各列和各行元素中的最大值. A=[54,86,453,45;90,32,64,54;-23,12,71,18]; y1=max(A); %求矩阵A中各列元素的最大值 y2=max(A,[],2) %求矩阵A中各行元素的最大值 ​ y2 = ​ 453 90 71 ​ >> y1 ​ y1 = ​ 90 86 453 54      

1.TCP/IP中链路层的附加数据是什么 在用wireshark打开报文时,链路层显示的Trailer数据就是附加数据,如图 2.如何产生 1.例如以太网自动对小于64字节大小的报文进行填充(未实验). 2.使用链路层套接字写数据时,实际数据大小 > (ip头标示报文大小 + 链路层头部) 3.生存周期 测试:使用套接字发送带Trailerr数据的报文,看收端是否可以收到. IP层SOCK_RAW套接字 1.内网 可以携带Trailerr数据 2.外网 丢包(路由器所为?) 链路层SOCK_PA