硬件平台基于XLINX公司生产的AX7035开发板，具有HDMI输出输出，可以满足在没有示波器条件下输入输出回环测试。项目中仅使用了ROMip核用来存储查找表计算根号、对数、cos、sin，可以移植到其他任意开发中，但HDMI输出波形可能无法观测到，只能通过示波器显示。设计内容设计内容主要分为两部分：高斯分布序列产生和HDMI显示。该项目侧重点是高斯白噪声产生，我主要介绍LFSR序列发生器和BoxMuller转换设计思路。LFSR伪随机数生成该模块产生32位均匀分布序列，循环周期是2^64=1.8*10^19。利用64位斐波那契型LFSR，反馈多项式为x^64+x^63+x^61+x^60+1
一、噪声噪声是游戏编程的常见技术，广泛应用于地形生成，图形学等多方面。那么为什么要引入噪声这个概念呢？在程序中，我们经常使用直接使用最简单的rand()生成随机值，但它的问题在于生成的随机值太“随机”了，得到的值往往总是参差不齐，如下图使用随机值作为像素点的黑白程度：而使用噪声，我们得到的值看起来虽然随机但平缓，这种图也看起来更自然和舒服：1.1随机性随机性是噪声的基础，不必多说。1.2哈希性在《Minecraft》里，由于世界是无限大的，它以“Chunk”区块（16×16×256格子）为单位，只加载玩家附近的区块。也就是说，当玩家在移动时，它会卸载远离的区块，然后加载靠近的区块。一个问题是
目录背景阐述：导致问题的原因：解决方案：实验方案：实验验证：可改进的地方结尾RT：笔者在做一个项目的时候遇到了一个因为PWM开关噪声干扰导致ADC采样波动大的问题，经过2天的研究终于想到了一个比较好的办法，这个方法不一定适合所有项目，但和我当前项目匹配度高，大家可以借鉴。背景阐述：上面的原理图中的工作方式：PWM信号经过MOS管开关通过控制占空比的方式控制通过负载RL的电流大小，R13是这个负载的采样电阻，他负责把流过负载的电流变成电压的形式后让放大器放大以后送入单片机的ADC端口进行采样。但是这种控制方式有一个问题就是当MOS打开的时候R13上的电压升高，当MOS关闭的时候R13上的电压随之
`awgn`函数是MATLAB中用于向信号添加高斯白噪声的函数。`awgn`是"AdditiveWhiteGaussianNoise"的缩写，意思是添加白噪声。`awgn`函数是MATLAB中用于给信号添加高斯白噪声的函数。它的语法如下：y=awgn(x,snr)其中，`x`是原始信号，`snr`是信噪比（Signal-to-NoiseRatio）。函数返回添加了噪音的信号`y`。`snr`是以分贝（dB）为单位的信噪比值。信噪比定义为信号的平均功率与噪声的平均功率之比。较高的信噪比表示信号的功率相对于噪声更大，即噪声较小。`awgn`函数的用法有以下几种：1.添加特定信噪比的高斯白噪声：y=
1、准备材料正点原子stm32f407探索者开发板V2.4STM32CubeMX软件（Version6.10.0）keilµVision5IDE（MDK-Arm）ST-LINK/V2驱动野火DAP仿真器XCOMV2.6串口助手一台示波器2、实验目标使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板的DACOUT1实现输出三角波3、实验流程3.0、前提知识STM32F407的DAC输出引脚除可以输出DACoutput=VREF+*DOR/4095的模拟电压之外，其DAC控制逻辑中还有两个重要的波形生成器Wavegenerationmode，分别为三角波和噪声波，本小节的实验主要以生成三角
1、准备材料正点原子stm32f407探索者开发板V2.4STM32CubeMX软件（Version6.10.0）keilµVision5IDE（MDK-Arm）ST-LINK/V2驱动野火DAP仿真器XCOMV2.6串口助手一台示波器2、实验目标使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板的DACOUT1实现输出三角波3、实验流程3.0、前提知识STM32F407的DAC输出引脚除可以输出DACoutput=VREF+*DOR/4095的模拟电压之外，其DAC控制逻辑中还有两个重要的波形生成器Wavegenerationmode，分别为三角波和噪声波，本小节的实验主要以生成三角
论文标题：Avisiontransformerforfine-grainedclassificationbyreducingnoiseandenhancingdiscriminativeinformation翻译：一种通过降低噪声和增强判别信息实现细粒度分类的视觉转换器摘要最近，已经提出了几种基于VisionTransformer（ViT）的方法用于细粒度视觉分类（FGVC）。这些方法明显超过了现有的基于卷积神经网络（CNN）的方法，展示了ViT在FGVC任务中的有效性。然而，在将ViT直接应用于FGVC时存在一些限制。首先，ViT需要将图像分割成补丁并计算每对补丁的注意力，这可能导致在训练阶
然后我们再来看一种聚类算法,叫做DBSCAN算法可以看到,他和KMeans的原理完全不一样,这个是基于密度的聚类方法,就是在一堆数据中,把密度最大的数据,归为一类这里的划分为簇,其实就是 划分类别的意思 这个簇,就跟鱼群一样,一个鱼群中肯定是同一种鱼类.然后我们再来看,DBSCAN算法的基本原理,可以看到这里A点是核心点,我们以这个核心点进行画圆,在圆圈中的点,全部会被划分为一类对吧,然后我们再看N这个点,这个点不在圆圈内,这个N点就是一个离群点然后B,C这两个点,可以看到黄色的是边界点,在边界上,但是B,C这两个边界点也属于A这个圆划分的类之前我们在做KMeans聚类的时候,我们说KMean
在预测领域中对原始数据进行分解，可以提高预测精度。分解算法在故障诊断领域也有重要作用。CEEMDANCEEMDAN算法是由TorresME.等人于2011年提出的一种新型信号分解算法，较好地解决了经验模态分解（EEMD）存在的模态混叠现象。其具体分解过程如下描述：步骤1：将待分解信号x(t)添加K次均值为0的高斯白噪声，构造共K次实验的待分解序列xi(t),其中i=1,2,3....，k.。 式中：为高斯白噪声权值系数；it为第i次处理时产生的高斯白噪声。步骤2：对上述序列xi(t)进行EMD分解，分解得到第1个模态分量(IMF)并取其均值作为CEEMDAN分解得到的第1个IMF。
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果2.1算例12.2算例2 2.3算例3🎉3 参考文献🌈4Matlab代码、数据、文献💥1概述文献来源：本文旨在深入研究基尔霍夫定律-约翰逊噪声（KLJN）安全密钥交换方案，并针对该方案提出两种新的攻击方法。这些攻击方法都基于对随机数生成器的安全性进行破坏。首先，我们讨论了一种情况，即夏娃知道艾丽丝和鲍勃的随机数生成器的种子。在这种情况下，我们展示了即使夏娃的电流和电压测量只有一位分辨率，她也可以在比特交换周期的
