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RGMII时序约束

RGMII是以太网MAC连接PHY的一种接口,可以实现10/100/1000M网络速度,在FPGA系统中比较常见。RGMII在1000M模式下是双沿采样,而且要求采样端是center-aligned,所以其时序约束是比较复杂的。下面分TX和RX来描述其时序约束应该怎么写。TX:通常的做法是使用ODDR实现双沿采样时序,如下图示。时序约束的重点是搞清楚有效的时序分析关系。对setup来说,分析上升沿到上升沿(RR),以及下降沿到下降沿(FF);对hold来说,分析上升沿到下降沿(RF),以及下降沿到上升沿(FR)。TX的时序约束脚本:##----------------------TX-----

时序预测 | MATLAB实现基于QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM时间序列预测效果一览基本描述程序设计参考资料效果一览基本描述1.Matlab实现QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM神经网络时间序列预测;2.输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据;3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1BiLSTMTS、Main2PSOBiLSTMTS、Main3QPSOBiLSTMTS、Main4CDM即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放

【论文阅读】基于深度学习的时序预测——FEDformer

系列文章链接论文一:2020Informer:长时序数据预测论文二:2021Autoformer:长序列数据预测论文三:2022FEDformer:长序列数据预测论文四:2022Non-StationaryTransformers:非平稳性时序预测论文五:2022Pyraformer:基于金字塔图结构的时序预测论文六:2023Crossformer:多变量时序预测论文七:2023LTSF-Linear:质疑transformer能力的线性预测模型论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.12740github地址:https://github.com/MAZiqing/F

【论文阅读】基于深度学习的时序异常检测——Anomaly Transformer

系列文章链接数据解读参考:数据基础:多维时序数据集简介论文一:2022AnomalyTransformer:异常分数预测论文二:2022TransAD:异常分数预测论文三:2023TimesNet:基于卷积的多任务模型论文链接:AnomalyTransformer.pdf代码链接:https://github.com/thuml/Anomaly-Transformer视频讲解(原作者禁止转载,联系的话侵删):https://www.bilibili.com/video/BV1CN4y1A7x6/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_sour

关于不同电机控制策略下ADC采样时序的问题

目录前面BLDCHALLBEMFFOC单电阻双电阻三电阻关于采样串口太窄的问题最后前面无论是有感还是无感,FOC还是BLDC,ADC采样都是非常重要的一环,其中难点在时序,采什么?何时采样?怎么采样?持续时间?都是值得去探究的问题。注:在实际工程应用里,一切不贴合实际情况的分析都是che,所以这里只是就一些面上的问题进行分析,具体细节实现还需自己去尝试。BLDCHALL对于BLDC控制策略来讲,最简单的是HALL有感,通过三个HALL传感器判断转子位置、转子速度、触发换相…………不过主流很少使用ADC来实现,而是使用定时器的输入捕获功能,通过捕获到HALL信号的上升沿、下降沿进行换相判断,位置

时序数据库TimescaleDB 功能介绍、单节点、集群安装部署、centos、linux

简介TimescaleDocumentation|GettingstartedwithTimescaleTimescale是一个用于时间序列,事件和分析的PostgreSQL数据平台。提供了PostgreSQL的可靠性,这是时间序列的超能力TimescaleDB,。它提供自动备份和还原、复制的高可用性等功能,无缝缩放和调整大小等等性能对比:TimescaleDBvs.InfluxDB:专为时间序列数据构建优势优化的查询性能:TimescaleDB使用了分区和数据分片技术,将数据分散到多个分区中,从而可以并行处理查询操作。这使得查询性能得到显著提升,特别是在大数据量的情况下。无缝集成:Times

javascript - jQuery html() 与其他函数链接时序问题

我经常注意到这一点,但它终于开始困扰我(请原谅双关语)。当我将html()与其他函数链接在一起时,似乎html()无论如何都会先运行。例如:$("#news.inner").hide("slide",{direction:strOpposite},500).delay(1000).html(strData).show("slide",{direction:strDirection},500);即使如图所示向其添加delay()似乎也无法解决问题。这条线是我为网站的新闻存档部分实现的翻页效果的一部分。有任何想法吗?谢谢。 最佳答案 当

javascript - jQuery html() 与其他函数链接时序问题

我经常注意到这一点,但它终于开始困扰我(请原谅双关语)。当我将html()与其他函数链接在一起时,似乎html()无论如何都会先运行。例如:$("#news.inner").hide("slide",{direction:strOpposite},500).delay(1000).html(strData).show("slide",{direction:strDirection},500);即使如图所示向其添加delay()似乎也无法解决问题。这条线是我为网站的新闻存档部分实现的翻页效果的一部分。有任何想法吗?谢谢。 最佳答案 当

T-GCN:用于交通流预测的时序图卷积网络

 1.文章信息本次介绍的文章是2020年发表在IEEE智能交通系统汇刊上的《T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction》。2.摘要为了同时捕获空间和时间依赖性,本文提出了一种新的基于神经网络的交通流预测方法——时间图卷积网络(T-GCN)模型,该模型将图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU)相结合。具体来说,GCN用于学习复杂拓扑结构以获取空间相关性,GRU用于学习交通数据的动态变化以获取时间相关性。然后,将T-GCN模型应用于基于城市路网的交通预测。实验证明,我们的T-GCN模型可以从交通数据中获得时空相关性,

时序预测 | Python实现Attention-TCN注意力机制时间卷积神经网络的多元时间序列预测

时序预测|Python实现Attention-TCN注意力机制时间卷积神经网络的多元时间序列预测目录时序预测|Python实现Attention-TCN注意力机制时间卷积神经网络的多元时间序列预测预测效果基本介绍环境配置程序设计模型效果参考资料预测效果基本介绍使用时间注意卷积神经网络进行可解释的多元时间序列预测中描述的模型。其中包括时间卷积网络(TCN)&#x