- 電路的功能若要在模擬電路中實時計算向量√X2+Y2，則要用獨立電路把X2、Y2電路的輸出相加，再求平方根。本電路在多功能轉換器4302上加外圍電路，可起到
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多功能 IC的 運算 向量
- STM32中斷向量表初探, cortex-M3的異常向量表中的內容并不是指令，0x00000000處(當然也可能映射到別的范圍)是主堆棧指針的數值，0x00000004的內容是復位后需要跳轉到的地址，是一個地址而不是一條指令。0x08000000數據如下(memory 窗口查
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初探 向量 中斷 STM32
- STM32 (Cortex-M3) 中NVIC(嵌套向量中斷控制)的理解,一、STM32 (Cortex-M3) 中的優(yōu)先級概念STM32(Cortex-M3)中有兩個優(yōu)先級的概念：搶占式優(yōu)先級和響應優(yōu)先級，也把響應優(yōu)先級稱作“亞優(yōu)先級”或“副優(yōu)先級”，每個中斷源都需要被指定這兩種優(yōu)先級
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控制 理解 中斷 向量 Cortex-M3 NVIC STM32
- 大批量半導體芯片制造商必須解決以下這道難題，即如何經濟高效地測試嵌入在大型數字系統(tǒng)級芯片設計中的多個多通道高速I/O接口(如PCI Express、HyperTransport和 Infiniband)。雖然結合了閉環(huán)操作的片上內置自測試(BI
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測試 向量 方法
- 在32位ARM系統(tǒng)中，一般都是在中斷向量表中放置一條分支指令或PC寄存器加載指令，實現程序跳轉到中斷服務例程的功能。例如：IRQEntry B HandleIRQ ;跳轉范圍較小B HandleFIQ或IRQEntry LDR PC,=HandleIRQ ;跳轉的范圍
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方案 設計 向量 中斷 ARM
- 電路的功能若要在模擬電路中實時計算向量radic;X2+Y2，則要用獨立電路把X2、Y2電路的輸出相加，再求平方根。本電路在多功能轉換器4302上加外圍電路，可起到相同的作用。電路工作原理為了計算向量把乘方、除法、加法
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多功能 IC的 運算 向量
- 摘要：提供了一種每周波四點采樣的最小二乘方濾波器，通過整型變換和查表求根等優(yōu)化算法，可在單片機中實現相量的 ...
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最小二乘方 濾波器 向量 單片機 功率
- 摘 要：介紹一種快速生成液晶圖形人機界面的方法，以及 電力測量中的向量圖圖形顯示的設計思想和軟件編程，這些方法對于嵌入式系統(tǒng)的圖形人機 界面設計具有參考價值。1硬件設計1.1T6963C模塊的結構和原理目前用于圖
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設計 應用 顯示 向量 人機界面 液晶
- 支持向量機是一種在統(tǒng)計學習理論的基礎上發(fā)展而來的機器學習方法[1]，通過學習類別之間分界面附近的精確信息,可以自動尋找那些對分類有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構造出的分類器可以使類與類之間的間隔最大化,因而
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選擇 解決方案 介紹 特征 向量 遺傳 算法 支持 改進
- 為解決風力發(fā)電系統(tǒng)中隨著風速的變化，槳距角也隨之發(fā)生不確定變化的問題，運用支持向量回歸機算法對槳距角預測和仿真檢驗，并可將預測誤差達到最小。該方法主要包括支持向量機中的回歸分析技術，針對有限樣本情況得到現有信息下的最優(yōu)解。應用結果表明，此算法精度高，泛化能力強，可提高整個變槳距系統(tǒng)的控制精度和效率。
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向量 回歸機 風電系統(tǒng) 槳距角
- 摘要：本文實現了ffmpeg解碼器到龍芯3B平臺的移植，并針對龍芯3B所支持的向量擴展指令，對ffmpeg解碼器進行了向量化。實驗結果表明：實現向量化的ffmpeg解碼器，其性能比使用GCC向量化編譯得到的ffmpeg解碼器具有更好
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龍芯3B 解碼器 向量
- 針對語音識別這種典型的多類分類問題，提取MFCC參數作為語音特征，采用支持向量機(SVM)作為識別算法，進行非特定人孤立詞識別。在給出一種多類分類方法并分析該算法優(yōu)缺點的基礎上，對算法中的所有參數進行測試，選取最佳參數進行實驗，識別率達到95％以上。為了滿足語音識別系統(tǒng)對實時性和便攜性的要求，將該算法在OMAP5912嵌入式系統(tǒng)開發(fā)平臺上進行實現，與傳統(tǒng)的語音識別系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)易于使用，語音識別更為快速使捷，并且具有一定的通用性。
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OMAP5912 移植 算法 識別 向量 語音 支持 音頻
- 電路的功能若要在模擬電路中實時計算向量√X2+Y2，則要用獨立電路把X2、Y2電路的輸出相加，再求平方根。本電路在多功能轉換器4302上加外圍電路，可起到相同的作用。電路工作原理為了計算向量把乘方、除法、加法電路組
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多功能 IC的 運算 向量
- 支持向量機是一種在統(tǒng)計學習理論的基礎上發(fā)展而來的機器學習方法[1]，通過學習類別之間分界面附近的精確信息,可以自動尋找那些對分類有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構造出的分類器可以使類與類之間的間隔最大化,
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特征 選擇 解決方案 向量 支持 遺傳 算法 改進
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