ADC+TIM+DMA采集交流前言本文主要讲解定时器触发ADC去采集交流信号，DMA把数据搬移到内存。所需工具：开发板:STM32F103C8T6STM32CubeMXIDE:Keil-MDK相关文章：STM32HALADC+TIM+DMA采集交流信号基于cubemx（二）STM32cubemxADC+TIM+DMA超频采样文章目录ADC+TIM+DMA采集交流前言模式简介工程建立时钟配置ADC配置配置串口代码生成代码编写串口重定向ADC采集代码硬件连接运行结果练习后记模式简介ADC+TIM+DMA采集交流信号是电赛中使用范围最为广泛的一个技术。这个模式下单个ADC可以实现0-1M的任意可调采
ADC+TIM+DMA采集交流前言本文主要讲解定时器触发ADC去采集交流信号，DMA把数据搬移到内存。所需工具：开发板:STM32F103C8T6STM32CubeMXIDE:Keil-MDK相关文章：STM32HALADC+TIM+DMA采集交流信号基于cubemx（二）STM32cubemxADC+TIM+DMA超频采样文章目录ADC+TIM+DMA采集交流前言模式简介工程建立时钟配置ADC配置配置串口代码生成代码编写串口重定向ADC采集代码硬件连接运行结果练习后记模式简介ADC+TIM+DMA采集交流信号是电赛中使用范围最为广泛的一个技术。这个模式下单个ADC可以实现0-1M的任意可调采
没什么可说的，想说的都写在注释里了，重要的事情说三遍：看注释，看注释，看注释定时器的.c文件：/*****************************************************************************TIM1,TIM2,TIM3,TIM4,TIM5,TIM8输出4路PWM配置要用TIM2-TIM5记得注销TIM1,TIM8要用TIM1,TIM8记得注销TIM2-TIM5默认：TIM2-TIM5注意：要使用TIM8的话别忘记把 TIM_OCInitStructure.TIM_OCIdleState=TIM_OCIdleState_Reset;
没什么可说的，想说的都写在注释里了，重要的事情说三遍：看注释，看注释，看注释定时器的.c文件：/*****************************************************************************TIM1,TIM2,TIM3,TIM4,TIM5,TIM8输出4路PWM配置要用TIM2-TIM5记得注销TIM1,TIM8要用TIM1,TIM8记得注销TIM2-TIM5默认：TIM2-TIM5注意：要使用TIM8的话别忘记把 TIM_OCInitStructure.TIM_OCIdleState=TIM_OCIdleState_Reset;
1、What在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是：Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing、Representation、Code。而它的主要用处就是将原始数据（高维、复杂）经过Encoder后得到的向量（经过处理，低纬度）作为下游任务的输入。2、Why因为例如图像这种原始数据它的变化是有限的（不可能每一个像素点都是完全随机的，这不是我们可能看到的图片），因此如果AutoEncoder能够找到它
1、What在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是：Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing、Representation、Code。而它的主要用处就是将原始数据（高维、复杂）经过Encoder后得到的向量（经过处理，低纬度）作为下游任务的输入。2、Why因为例如图像这种原始数据它的变化是有限的（不可能每一个像素点都是完全随机的，这不是我们可能看到的图片），因此如果AutoEncoder能够找到它
AE自编码器，无监督的特征学习，其目的是利用无标签数据找到一个有效低维的特征提取器。AE学习过程使用无监督，输入样本$x$通过编码器获得低维特征$z$，最后通过解码器重构输入数据获得$\hatx$，loss直接最小化$||x-\hatx||^2$即可实现无监督训练。学习完成之后，编码器可以作为监督学习的特征提取器，解码器就可以做图片生成器。在低维空间上非编码处进行解码可以生成新的不同于输入的样本。但是问题在于因为神经网络只是稀疏地记录下来你的输入样本和生成图像的一一对应关系，所以，如果介于某两个特征之间的某个点，编码器并没有学习到码空间里。因此无法实现码空间随机采样即可生成对应的图片，随机采样
AE自编码器，无监督的特征学习，其目的是利用无标签数据找到一个有效低维的特征提取器。AE学习过程使用无监督，输入样本$x$通过编码器获得低维特征$z$，最后通过解码器重构输入数据获得$\hatx$，loss直接最小化$||x-\hatx||^2$即可实现无监督训练。学习完成之后，编码器可以作为监督学习的特征提取器，解码器就可以做图片生成器。在低维空间上非编码处进行解码可以生成新的不同于输入的样本。但是问题在于因为神经网络只是稀疏地记录下来你的输入样本和生成图像的一一对应关系，所以，如果介于某两个特征之间的某个点，编码器并没有学习到码空间里。因此无法实现码空间随机采样即可生成对应的图片，随机采样
