目录前言一、热敏电阻NTC二、参考电路 三、激励电压选择前言记录一些我在工作和学习过程中遇到的问题NTC：在淘宝随便买的单片机型号：STM32G030C8T6目的：用单片机采集NTC温度本文主要是介绍关于NTC激励电压的选择一、热敏电阻NTC 热敏电阻NTC（NegativeTemperatureCoefficient），直译过来就是负温度系数，表示其阻值随着温度的升高而呈指数下降。热敏电阻是无源器件，自身不能产生电气输出，需要激励电压或者激励电流来测量传感器的电阻，也就是用一个小电流流过传感器以产生电压，单片机ADC采集这个电压计算出此时NTC的阻值进而推出其温度值。二、参考电路
一、介绍蓝桥杯嵌入式开发板使用的是STM32G431RBT6，这个G系列的mcu使用STM32cubemax配置的时候和普通的F系列不太一样。二、原理图同时开发板预留了两个adc采样通道，分别是PB15和PB12，如果需要adc采样的话，这里我们这里使用两种方式，一种是adc直接采样CPU处理数据，另外一种是采用ADC采样加DMA传输。三、STM32CUBEMAX配置时钟配置：输入外部高速时钟为24MHZ，这里可以将主频调至170MHZ。ADC配置：PB15和PB12位ADC输入3-1ADC直接采样将IN11通道设置为single-endedContinuousConvMode=DISABLE
我实现了一个类似于iOSDeveloper'sLibrary上的AUGraph.但是，在我的应用程序中，我需要能够以不同的采样率(可能是两个不同的采样率)播放声音。我一直在查看Apple的文档，但没有找到在运行时设置采样率的方法。我一直在考虑三种可能的解决方法:每次我需要更改采样率时重新初始化AUGraph；为每个不同的采样率初始化不同的AUGraph；在播放前转换每个声音的采样率；这些方法在处理器上看起来都很笨重。在运行时更改AUGraph采样率的最佳方法是什么？ 最佳答案 通常在连续音频流场景中排名第一。通过使用您列出的另一种方
大家好，相信刚接触到vr渲染器时，会vr的图像采样器感到迷茫，如何使用图像采样器？图像采样器有何用呢？今天便为大家讲解vr中的自适应DMC图像采样器的运用。说明：高版本渲染器中的渲染块整合了原有的“固定”“自适应”和“自适应采样”三种模式于一体，通过“渲染块图像采样器”卷展栏中的参数进行设置。所以此文章仅针对低版本VR渲染器3.4以下版本使用！ 之前有过一篇文章专门说到3damx渲染黑图怎么办？其中便有个功能便是打开自适应采样的功能，这个功能可解决由于把3dmax中渲染设置里面的抗锯齿过滤器选错了，如果选择“图版匹配/maxr2”就会出现渲染变全黑。只需要将图像采样器选择成自适应dmc，自适应
文章目录前言一、URPShader纹理采样的实现1、在属性面板定义一个2D变量用于接收纹理2、申明纹理3、申明采样器4、进行纹理采样二、申明纹理和申明采样器内部干了什么1、申明纹理2、申明采样器三、采样器设置采样器的传入格式1、纹理设置中，可以看见我们的采样器设置2、默认的采样传入3、修改采样器的filter模式4、修改wrap模式四、测试Shader1、Shader：2、测试效果3、在ShaderGraph中实现前言我们在这篇文章中，了解一下URP下Shader纹理采样怎么实现。（URP下纹理采样和BRP下纹理采样不同）一、URPShader纹理采样的实现1、在属性面板定义一个2D变量用于接
渲染公式渲染的目标在于计算周围环境的光线有多少从表面像素点反射到相机视口中。要计算总的反射光，每个入射方向的贡献，必须将他们在半球上相加：为入射光线 与法线 的夹角,为方便计算可以使用法线向量和入射向量（单位化）的乘积表示。 对于基于图像的光照，入射光线可以由环境贴图近似，其中每个纹理像素对应一个入射方向，并忽略遮挡。但是即使采用这种近似，图像中一个像素的光照数值积分对实时渲染而言还是过于昂贵。蒙特卡洛积分蒙特卡罗积分方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。它非常强大和灵活，又相当简单易懂，容易实现。对于许多问题来说，它往往是最简单的计算方法，也可
PyTorch学习笔记：data.RandomSampler——数据随机采样torch.utils.data.RandomSampler(data_source,replacement=False,num_samples=None,generator=None)功能：随即对样本进行采样输入：data_source：被采样的数据集合replacement：采样策略，如果为True，则代表使用替换采样策略，即可重复对一个样本进行采样；如果为False，则表示不用替换采样策略，即一个样本最多只能被采一次num_samples：所采样本的数量，默认采全部样本；当replacement规定为True时，
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。过采样提供了一种在模型训练开始之前重新平衡类的方法。通过复制少数类数据点，过采样平衡了训练数据，防止算法忽略重要但数量少的类。虽然存在过拟合风险，但过采样可以抵消不平衡学习的负面影响，可以让机器学习模型获得解决关键用例的能力常见的过采样技术包括随机过采样、SMOTE(合成少数过采样技术)和ADASYN(不平衡学习的自适应合成采样方法)。随机过采样简单地复制少数样本，而SMOTE和ADASYN策略性地生成合成的新数据来增强真实样本。什
数字信号处理翻转课堂笔记18TheFlippedClassroom18ofDSP对应教材：《数字信号处理（第五版）》西安电子科技大学出版社，丁玉美、高西全著一、要点（1）频率采样法设计FIR线性相位滤波器的原理；（2）线性相位条件对频率响应的约束；（3）频率采样法设计FIR线性相位滤波器的步骤（重点）；（4）逼近误差产生的原因及其改进措施（难点，重点）；（5）基于MATLAB和频率采样法设计FIR线性相位滤波器。二、问题与解答1、简述频率采样法设计线性相位FIR滤波器的基本原理。与窗函数法相比，频率采样法具有哪些优势？2、为什么线性相位条件会制约频率采样法设计FIR滤波器时的频率响应特性？这种
samsunggalaxypopandroid手机在SENSOR_DELAY_GAME中的传感器采样率是多少。我从哪里得到这些信息？我想使用加速计传感器。提前致谢 最佳答案 根据ICSsourcecodecaseSENSOR_DELAY_FASTEST:delay=0;break;caseSENSOR_DELAY_GAME:delay=20000;break;caseSENSOR_DELAY_UI:delay=66667;break;caseSENSOR_DELAY_NORMAL:delay=200000;这些以μs为单位，所以SE
