一、D/A转换器的原理及主要技术指标 一、D/A转换器的基本原理及分类 T型电阻网络D/A转换器 : 由图可知,运放两个输入端为“虚地”,所以电位都约为0。所以无论开关在0或者1,最后两个2R都是并联得R,和电阻R串联又为2R,以此类推,那么到最前端,相当于两个2R的电阻并联,可知电流I=Vref/R。I7=I/2,I6=1/2*I/2,由此
机器人开发--常用仿真软件工具 1 介绍 2 各软件介绍 【3D机器人】RobotStudio 【3D机器人】Webots 【3D机器人】Gazebo 【3D机器人】RoboDK(树状图) 【3D机器人】Mujoco 【3D机器人 Die ?】 Microsoft Robotics Developer Studio 【3D机器人】V-REP = CoppeliaSim
配套 OV2640摄像头:200W像素通用24P摄像头具有200万像素(1632x1232像素),其体积小、工作电压低,提供单片UXGA摄像和影像处理器的所有功能。通过SCCB总线控制,可以输出整帧、子采样、取窗口等方式的各种分辨率10位采样数据。该产品UXGA图像最高达到15帧/秒。用户可以完全控制图像质量、数据格式和传输方式。所有图像处理功能过程包括伽玛曲线、白平衡、饱和度、色度等都可以通
文章目录 前言 1. PID算法介绍 1.1 时间连续与时间离散 1.2 位置式与增量式 1.3 PID算法扩展 2. PID调试方法 3. APOLLO代码介绍 3.1 PID算法 3.2 积分饱和问题 3.3 纵向控制代码 3.3.1 构造函数 3.3.2 加载各种纵向控制的配置参数 3.3.3 二阶巴特沃斯低通滤波器《数字信号处理》 3
文章目录 前言 一、工作原理 二、具体实现 1、创建基类 2、创建plugin类 3、注册插件 4、编译插件的动态链接库 5、将插件加入ROS 6、调用插件 7、运行效果 前言 ROS中的插件就是可以动态加载的扩展功能类。 ROS中的pluginlib功能包提供了加载喝卸载plugin的C++库,开发者在使用插件时,不需要考虑plugi
HRC 时钟 HRC时钟信号由内部高速振荡器生成,可直接用作系统时钟,或者用作MPLL/UPLL输入。HRC的频率可由 ICG1. HRCFREQSEL配置成16MHz 或者 20MHz。 在前文中我们使用了xtal作为时钟输入,xtal精度高,但是需要使用外部晶振。既然HC32内部提供了数个时钟,直接使用内部时钟更方便。 输入MPLL HRC时钟虽然可以直接提供时钟,但是
今天早上在做小实验中,偶然发现Arduino的所有20个输入输出端口都能控制舵机(实验中使用SG90 9g之180°舵机),原来的观念是只有带~ 符号的PWM引脚能够控制舵机,而在实际测试中,发现数字端D0-D13,模拟端A0-A5均可以正常使用舵机。也就是说,Arduino有可能直接控制20路舵机。 实验场景图 /*【Arduino】168种传感器模块系列实验(资料代码+仿真编程+图形编
嘀嗒定时器 系统定时器(嘀嗒定时器)常用来为系统提供基准时钟,可以判断当前运行时间,也能用来自定义延时函数。 初始化SysTick HC32默认没开启系统定时器,如果直接去获取Tick,会获取不到任何值。 初始化定义在hc32f46x_utility.c中第311行。 SysTick_Init /** ****************************
1、hello micropython#MicroPython动手做(04)——零基础学MaixPy之基本示例#程序之一:hello micropython #MicroPython动手做(04)——零基础学MaixPy之基本示例 #程序之一:hello micropython import sys for i in range(0, 2):
版权说明:浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——齐峰 基于多隐层神经网络的手写数字识别 目录 1 基于多隐层神经网络的手写数字识别 2 本章内容介绍 3 Tensorflow实现基于单个神经元的手写数字识别 4 Tensorflow实现基于单隐层神经网络的手写数字识别 5 Tensorflow实现基于多隐层神经网络的手写数字识别 5.1 载入数据
机器人现代控制系统设计——基于bode灵敏度函数、积分设计控制系统 本篇博文主要介绍下机器人控制系统的一些现代控制理论设计方法,运用控制论来解决控制器的设计问题,主要解决机器人系统(最小相位系统)轨迹跟踪控制问题。 一般而言,控制系统的设计可以通过MATLAB中控制系统APP进行设计比较方便。 机器人的现代控制系统设计是一个广泛的领域,其中
本篇继续介绍动力学库当中的一些函数及其数学运算 11、translationFromSXform 从空间变换矩阵提取位移向量,形式如下: 变换矩阵: 因此有: 【168-175】源码: auto translationFromSXform(const Eigen::MatrixBase<T>& X) { static_assert(T::C
1 导引 我们在上一篇博客《知识图谱实体对齐1:基于平移(translation)嵌入的方法》中介绍了如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐。这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱G1和G2的重叠实体分别进行嵌入,并加上一个对齐损失来完成对齐。不过,除了基于平移的嵌入模型之外,是否还有其它方式呢? 答案是肯定的。目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法[1],这些方法不
实现原理: 在纯定位时,检测当前Trajectory和之前的Trajectory的匹配状态(约束的匹配情况),对于变化大的子图,在其区域添加新的子图,对于完全变化的区域,移除其子图。 在前端可以写个定时保存功能; 对于原地图和添加子图部分,我选择了对2者进行合并,合并的方式就是先找到原先地图最后submap的index,然后在后面把新增的submap加上去。 定义几个重要变量
1、几个知识点(1)MicroPython 是 Python 3 语言的精简高效实现 ,包括Python标准库的一小部分,并针对嵌入式微控制器(单片机)和受限制的环境进行了优化,它是Python延伸出来的一个落地产物。MicroPython是运行在微控制器硬件之上的完全的Python编译器和运行时系统,它提供给用户一个交互式提示符(REPL)来立即执行所支持的命令。除了包括选定的核心Python库
如果视觉Transformer中去掉MSA部分,性能是否能达到相同的水平?或者说仅使用MLP来实现视觉任务是否可行?由此考虑到视觉MLP。 一、EANet(External Attention) 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2105.02358.pdf 其中和为可学习的参数,不依赖于输入。Norm为double normalization(分别对行和列)
AnyLogic简介 1 简介 2 特色 2.1 为什么模拟 2.2 技术 2.2.1 多方法建模环境 使用所有三种现代仿真方法开发模型 建模策略选择 基于代理的建模 离散事件建模 系统动态建模 2.3 建模库 流程建模库 行人库 道路交通库 铁路库 流体库 物料搬运库 2.4 云 2.5 人工智能 2.6 数字孪生
Fast Incremental Bundle Adjustment with Covariance Recovery 1. SLAM++ (v2.3) Documentation Online documentation wiki 2. 版本特性 SLAM++ 是增量非线性最小二乘的极简实现,包含在稀疏块矩阵上快速实现线性代数。 它旨在用于 3D 重建或机器人技术。 S
浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——阳诚砖 1.案例描述 使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类 2.CIFAR-10数据集 2.1 下载CIFAR-10数据集 import urllib.request import os import tarfile import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-
计算机科学一大定律:许多看似过时的东西可能过一段时间又会以新的形式再次回归。 1 模型平均方法(MA) 1.1 算法描述与实现 我们在博客《分布式机器学习:同步并行SGD算法的实现与复杂度分析(PySpark)》中介绍的SSGD算法由于通信比较频繁,在通信与计算比较大时(不同节点位于不同的地理位置),难以取得理想的加速效果。接下来我们介绍一种通信频率比较低的同步算法——模
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