波形识别本文所展示的程序可以用于分辨正弦波、三角波、方波三种波形。文章目录波形识别思路可以判断波形的两个特点时域方面频域方面外设配置&DSP库配置代码部分串口重定向时域部分变量定义ADC采集求最大值，最小值，幅值取出波形的一个周期求取RMS波形判断精度问题频域部分FFT求出频谱判断波形提高精度感谢工程链接思路利用不同波形某些方面的相互不同的特征为依据，即可分辨波形。例如：通过外形特点我们可以分辨乒乓球和羽毛球对于单片机，我们要选择可以用数值表示，用统一方法计算的特征来识别波形。可以判断波形的两个特点时域方面我们发现，不同波形的有效值（RMS）是不同的。而且不同波形有效值可以通过一个固定的公式求
基本简介论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1612.00593代码开源地址：https://github.com/charlesq34/pointnet作者以及论文信息如下：论文作者的公开课链接：https://www.shenlanxueyuan.com/channel/8hQkB6hqr2/detail（大佬的课必须去感受下啊~~）最近，开始研究基于3D点云的深度学习算法。PointNet作为基于3D点的特征提取的开创性论文，非常有必要好好研究总结。在翻译论文时，会结合代码来解释每一个关键点或者关键模块。同时，本文翻译会附英文原文和中文翻译对照，目的是为了让大家能够
Citations：Y.ParkandS.Bae.KeepingLessisMore:PointSparsificationforVisualSLAM[C].2022IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(IROS).Kyoto,Japan.2022:7936-7943.Keywords：Bundleadjustment,Performanceevaluation,Locationawareness,Visualization,Simultaneouslocalizationandmapping,Limiting
Citations：Y.ParkandS.Bae.KeepingLessisMore:PointSparsificationforVisualSLAM[C].2022IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(IROS).Kyoto,Japan.2022:7936-7943.Keywords：Bundleadjustment,Performanceevaluation,Locationawareness,Visualization,Simultaneouslocalizationandmapping,Limiting
在上一篇文章中，提及了3D点云分类与分割的开山鼻祖——PointNet：https://blog.csdn.net/Alkaid2000/article/details/127253473，但是这篇PointNet是存在有很多不足之处的，在文章的末尾也提及了，它没有能力捕获局部结构，这使得在复杂的场景中也很难进行分析，道理也很简单，这篇文章只使用了Max操作以及MLP操作，也不符合当前神经网络的主流。PointNet++的作者主要通过两个主要的方法进行了改进，使得网络能更好的提取局部特征：一是利用空间距离(metricspacedistances)，使用PointNet对点集局部区域进行特征迭
求几个数的平均值的公式当然是众所周知的:而且这个公式可以很容易地用来得到chrono::durations:的平均值templateautosum(conststd::chrono::duration&d0){returnd0;}templateautosum(conststd::chrono::duration&d0,conststd::chrono::duration&...d){returnd0+sum(d...);}templateautoavg(conststd::chrono::duration&...d){returnsum(d...)/static_cast>(size
求几个数的平均值的公式当然是众所周知的:而且这个公式可以很容易地用来得到chrono::durations:的平均值templateautosum(conststd::chrono::duration&d0){returnd0;}templateautosum(conststd::chrono::duration&d0,conststd::chrono::duration&...d){returnd0+sum(d...);}templateautoavg(conststd::chrono::duration&...d){returnsum(d...)/static_cast>(size
有谁知道Opencv是否提供了一个函数来检查cv::Point是否在cv::Mat内？基本上我在做:intx=(current.x-offset);inty=current.y;if(x>=0&&y>=0&&x(y,x)==0)){returncv::Point(x,y);}}我想知道是否有更快的方法？或者如果这样做不好？ 最佳答案 你可以构造一个大小为cv::Mat的cv::Rect并使用它的contains()方法:cv::Rectrect(cv::Point(),mat.size());cv::Pointp(x,y);if(r
有谁知道Opencv是否提供了一个函数来检查cv::Point是否在cv::Mat内？基本上我在做:intx=(current.x-offset);inty=current.y;if(x>=0&&y>=0&&x(y,x)==0)){returncv::Point(x,y);}}我想知道是否有更快的方法？或者如果这样做不好？ 最佳答案 你可以构造一个大小为cv::Mat的cv::Rect并使用它的contains()方法:cv::Rectrect(cv::Point(),mat.size());cv::Pointp(x,y);if(r
前言：本栏目除特别说明以外，均采用的黑金AX7103开发板，该开发板时钟频率为200M，并且是双端时钟，因此在每个项目中都有一段原语将双端时钟变成200MHz的单端时钟。文章仅作为学习记录，如有不足请在评论区指出，博主不会对各位的问题作出解答，请谅解。博主深知网络上关于HDLCoder的资料十分稀少，特别是中文资料几乎没有，并且官方给出的例子大多挺难不适合入门，因此将自己摸索的过程记录下来，希望给后人一些启发。文章目录1.项目背景2.Simulink模型3.Vivado仿真4.实际效果5.文件下载1.项目背景本项目是2022年全国大学生集成电路创业创新航天微电子杯的赛题，由于自己时间精力有限，
