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传感器作为物联网的“感知神经”,其数据质量直接影响系统性能,但在实际应用中,原始数据常伴随噪声、误差与信息冗余等,需要通过算法优化。1、降噪与滤波算法:剔除数据噪声均值滤波原理:对连续N个采样点取平均值,平滑高频噪声。适用场景:随机高频干扰
电磁仿真是无线通信、雷达、半导体等领域的核心技术。不同算法在精度、效率、适用场景上差异显著。本文聚焦主流算法的狭义对比,拒绝“适度选择”等广义表述,直击核心优缺点与适用范围。1、有限元法(FEM)优点:几何适应性强,可处理复杂曲面/多物理场
嵌入式开发绝非“软件思维的简化版”。在资源捉襟见肘的MCU上,合理的数据结构与算法是保证系统高效、稳定的生死线。以下是需要重点攻克的核心知识点。一、数据结构:效率与资源的博弈线性结构数组与字符串: 内存连续,访问极速。深入理解内存布局与指针
其本质是一种递归算法,通过融合不可靠的预测与含噪声的测量,在最小均方误差意义下得到系统状态的最优估计。1、算法核心:预测-校正循环预测(时间更新):基于系统模型,推演当前状态与不确定性。校正(测量更新):利用新观测数据,对预测进行加权修正,
引言随着人工智能(AI)技术的持续发展,对计算系统性能和效率的要求不断提高。现代AI工作负载需要更先进的硬件解决方案,以处理复杂计算的同时保持效率和可扩展性。本文探讨了AI加速的创新方法:无线多芯片AI加速器,这种架构在AI计算硬件领域代表了重要进展[1]。现代AI计算的挑战机器学习(ML)模型的发
1. 从Hello World说起:程序是怎么变成可执行文件的?让我们从一个最简单的C程序开始:在Linux上,要让这段代码运行,我们需要用GCC把它变成机器能执行的程序。这个过程分为4步:预编译(hello.c → hello.i):处理#include等预处理指令编译(hello.i → hel
本文参考自“《100 份AI芯片技术修炼合集》”,本文来自“GPU原理详解:Tensor Core原理”,“GPU原理详解:Tensor Core架构演进”,“GPU原理详解:Tensor Core深度剖析”和“GPU原理详解:NVSwitch基础和原理”。在当今的高性能计算领域,英伟达的 GPU
在常用的滤波算法中,低通数字滤波法是一种简单有效的信号处理技术,用于去除高频噪声,保留低频信号成分。该方法通过加权平均当前采样值和上一次滤波结果来实现平滑滤波,特别适用于变化较慢的参数滤波。1、低通数字滤波法的原理低通滤波,也称一阶滞后滤波
在常用滤波算法中,消抖滤波法是一种针对数字信号处理中的抖动问题设计的滤波方法,主要用于消除因信号不稳定或干扰引起的数值快速波动,通过设置一个计数器来累计采样值与当前有效值的不一致次数,当计数器达到一定上限时,才将新的采样值认定为有效值,从而
在常用的滤波算法中,加权递推平均滤波法是一种信号处理技术,旨在通过赋予不同时刻的数据不同的权重来改进递推平均滤波法,该方法可以使较新的数据具有更高的权重,以此提高系统对当前数据的灵敏度,同时牺牲部分信号平滑度。1、加权递推平均滤波法的原理加
在常用滤波算法中,一阶滞后滤波法是一种简单有效的信号处理技术,通过结合当前采样值和上一次滤波结果,实现对信号的平滑处理。1、一阶滞后滤波法的原理一阶滞后滤波法的基本公式为:本次滤波结果=(1−a)×本次采样值+a×上次滤波结果其中,a 为滤
在常用的滤波算法中,中位值平均滤波法是一种信号处理技术,通过结合中位值滤波和算术平均滤波的方法,旨在有效去除信号中的脉冲性感染,提高数据的准确性和稳定性。1、中位值平均滤波法的原理中位值平均滤波法首先对连续采样的N个数据进行排序,去除一个最
在常用滤波算法中。递推平均滤波法(也叫做滑动平均滤波法)是一种常用的信号处理技术,用于平滑数据序列中的随机波动,特别适合周期性干扰的抑制。该方法通过将最新采集的数据与先前数据结合,并计算其平均值,以此获得较为稳定的滤波结果。1、递推平均滤波
在常见的滤波算法中,算术平均滤波法是一种简单有效的信号处理技术,用于平滑随机干扰信号,提取信号的真实平均值,该方法通过连续采集N个采样值,并计算这些采样值的算术平均值,从而达到滤波效果。1、算术平均滤波法是什么?算术平均滤波法的基本思想是对
在常用滤波算法中,中位值滤波算法是一种简单而有效的信号处理方法,特别适用于去除由偶然因素引起的波动干扰,适合那些变化缓慢的被测参数,如温度和液位,但不适合那些快速变化的参数如流量和速度。1、中位值滤波法的原理中位值滤波法通过连续采样N次(N
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电蚊拍电压高达3000V,电了人却没事,就是有几个元件容易坏
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