✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。🍎个人主页：小嗷犬的个人主页🍊个人网站：小嗷犬的技术小站🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录imblearn简介imblearn安装欠采样方法ClusterCentroidsEditedNearestNeighboursCondensedNearestNeighbourAllKNNInstanceHardnessThreshold过采样方法SMOTESMOTE-NCSMOTENADASYNBorderlineSMOTEKMeansSMOTESVMSMOTE组合采样方法SMOTETo
目录1、简介2、CubeMX初始化配置2.1基础配置2.1.1SYS配置 2.1.2RCC配置2.2ADC外设配置2.3 串口外设配置 2.4项目生成 3、KEIL端程序整合3.1串口重映射3.2ADC数据采集3.3主函数代3.4效果展示1、简介本文通过STM32F103C8T6单片机通过HAL库方式对MQ2烟雾传感器进行数据的读取，并通过串口来进行显示。2、CubeMX初始化配置2.1基础配置2.1.1SYS配置 2.1.2RCC配置2.2ADC外设配置2.3 串口外设配置 2.4项目生成 3、KEIL端程序整合3.1串口重映射具体步骤：stm32(HAL库)使用printf函数打印到串口3
基于24位Δ-ΣADC和FPGA的高精度数据采集系统开发数据采集是许多应用领域中的关键任务之一，需要高精度和可靠性。本文介绍了一种基于24位Δ-Σ（Delta-Sigma）ADC（模数转换器）和FPGA（现场可编程门阵列）的高精度数据采集系统的开发方法。该系统利用Matlab进行算法设计和验证，并提供相应的源代码。引言高精度数据采集对于许多应用领域至关重要，如科学研究、工业控制和仪器仪表等。传统的数据采集系统通常使用低位数的ADC进行模数转换，但其分辨率和精度受到限制。因此，本文提出了一种基于24位Δ-ΣADC和FPGA的数据采集系统，以实现更高的精度和分辨率。24位Δ-ΣADCΔ-ΣADC是
什么是ADC转换？ADC转换的全称是：Analog-to-DigitalConverter，指模拟/数字转换器ADC的性能指标：ADC分辨率：SSA与VREF-一起接到地，DDA与VREF+接到3.3v，所以ADC转换的范围是0---3.3v所以最后的ADC转换值应该是我们的测量值*分辨率 分辨率=3.3v/2^12=(3.3/4096) 12位的转换器所以是2的12次方为最小刻度ADC通道： 什么叫注入通道？什么叫规则通道？ 我的理解是：注入通道是有特权的通道，可以优先转换，而规则通道是没有特权的通道只能按顺序转换（类似于买票排队，注入通道就类似于老弱病残孕军人之类的，享有优先特权，而规
前言国民技术微控制器内置最多四个高级12位ADC (取决于产品系列)，具有校准功能，用于提高环境条件 变化时的ADC 精度。在涉及模数转换的应用中， ADC 精度会影响整体的系统质量和效率。为了提高此精度，必须了解与ADC相关的误差以及影响它们的参数。ADC 精度不仅取决于ADC 性能和功能，还取决于ADC 周围的整体应 用设计。此应用笔记旨在帮助用户了解ADC 误差，并解释如何提高ADC 精度。它分为三个主要部分：•ADC 内部结构的简述，帮助用户了解ADC 操作和相关的ADC 参数• 解释与ADC 设计和外部ADC 参数(例如外部硬件设计)有关的ADC 误差的不同类型和来源•关于如何使这
什么是ADC?全称：Analog-to-DigitalConverter，也称模拟/数字转换器主要用途：ADC的性能指标量程：能测量的电压范围分辨率：ADC能辨别的最小模拟量，通常以输出二进制的位数表示，比如：8、10、12、16位等；位数越多，分辨率越高，一般来说分辨率越高，转化时间越长。转化时间：从转换开始到获得稳定的数字量输出所需要的时间称为转换时间。ADC特性12位精度下转换速度可高达1MHZ供电电压：VSSA:0V,VDDA:2.4V~3.6VADC输入范围：VREF-≤VIN≤VREF+采样时间可配置，采样时间越长，转换结果相对越准确，但是转换速度就越慢。ADC的结果可以左对齐或右
关键词随机取样细胞Downsamplecells分组随机选取细胞适用背景之前的博客提到，R语言处理大数据效率较低，耗时长，一种解决方案是可以转用Python语言流程，但如果对Python语言比较陌生，任务又急，那可以采用另一种方案——分组随机取样。尽管Seurat这个软件包功能极其强大，但是当细胞数达到几十万甚至上百万时，把常规流程跑一遍少则几天，多则几周，实在是极其消耗时间。而且有时吧，只是单纯想测试一下某些参数或者流程是否可用，如果用全数据集来测试实在有点浪费时间，所有可用考虑分组随机选取细胞数进行分析。主函数这里封装了一个函数sample_seob，以下是参数解释：objSeurat对象
这个让我保持清醒:我有一个OSX音频应用程序，如果用户更改设备的当前采样率，它必须使用react。为此，我在“kAudioDevicePropertyNominalSampleRate”上为输入和输出设备注册了一个回调。因此，如果其中一个设备的采样率发生变化，我会收到回调并使用“AudioObjectSetPropertyData”和“kAudioDevicePropertyNominalSampleRate”作为选择器在设备上设置新的采样率。苹果邮件列表中提到了接下来的步骤，我遵循了它们:停止输入AudioUnit和由混音器和输出AudioUnit组成的AUGraph取消初始化它们。
我正在使用LAME编码器将Caf格式转换为Mp3格式。我给采样率11025。LAME编码器将caf转换为mp3。但是转换后的mp3文件会产生额外的噪音和持续时间。与22050采样率相同的问题。但它在44100采样率下成功运行。有什么方法可以更改11025和22050采样率的mp3缓冲区大小。 最佳答案 我认为问题出在.caf中。您应该将.caf的采样率更改为11025或22050，然后使用LAME。但我不建议同时使用11025和22050，这会使音频播放效果不佳。 关于iphone-转换
像这样加载AVAsset之后:AVAsset*asset=[AVAssetassetWithURL:url];我想知道音轨的采样率是多少。目前，我得到的音轨是这样的:AVAssetTrack*audioTrack=[[assettracksWithMediaCharacteristic:AVMediaCharacteristicAudible]objectAtIndex:0];哪个有效。但我似乎无法找到任何类型的属性，即使在使用Google之后也找不到;-)，这给了我采样率。这是如何正常工作的？有可能吗？(我开始越来越怀疑，因为谷歌搜索并没有给我很多信息......)
