上一篇文章讲了4中典型时序路径，都是可以基于一种时序模型进行时序的分析，进行书序的约束。典型的时序模型如下图所示，一个完整的时序路径包括源时钟路径、数据路径和目的时钟路径，也可以表示为触发器+组合逻辑+触发器的模型。该时序模型的要求为：  
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2024-10-03 15:16:43
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<td class="t_f" id="postmessage_2601215"><div align="left"><font style="color:rgb(73,73,73)">使用约束文件添加时序约束2010-01-16 13:07一般来讲，添加约束的原则为先附加全局约束，再补充局部约束，而且局部约束比较宽松。
感觉研究植被物候的帖子好少呀，也找不到关于TIMESAT的操作教程。这里便记载我学习植被物候信息提取的学习笔记。下面是我综合了很多零零散散的信息学习到的东西，但是还是有很多看不明白的地方，比如一些参数的设置上面，希望有知道的可以让我学习一下。一、TimeSat下载及matlab配置准备：1.TimeSat安装包，我使用TIMESAT3.3版本2.MATLAB软件，我电脑是锐龙处理器，就安装的202
目录Defining Clock Constraints 时钟约束：Identifying Clock SourcesClock Networks Report 报告工程中的时钟网络：Check Timing ReportCreating Primary ClocksInput PortsGigabit Transceiver Output Pins in 7 Series DevicesCert
“番茄工作法”是一套简单易行的时间管理方法，用以提升你个人和所在团队的生产力，从而做到： 一、番茄规则和技巧 一个番茄时间共30分钟，包括25分钟的工作时间和5分钟的休息时间。 每四个番茄时间过后，停止你的工作，进行一次较长时间的休息，大约15到30分钟。 一个番茄时间是不可分割的，不存在半个番茄时间或一刻钟的番茄时间。 &nbs
如何用GLASS数据在TIMESAT中提取物候参数TIMESAT准备数据TIMESAT处理统计结果 TIMESATTIMESAT为我们提取生长季物候参数提供了极大的方便，但是其界面过于简单，对数据有一定的要求，经过本人一年多的探索与熟悉，在此记录使用TIMESAT提取物候参数的方法。从准备数据，TIMESAT软件中处理和结果整理三部分进行：准备数据TIMESAT接受.img 和.dat格式的栅格
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2024-05-31 10:35:16
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时序分析的基本步骤：一个合理的时序约束可以分为以下步骤： 时序约束整体的思路如下：先是约束时钟，让软件先解决内部时序问题；（在这一步骤中可以适当加入时序例外，以便时序通过）然后再加入IO的延迟约束；最后针对没有过的时序，添加时序例外。 1、 IO口的建立时间与保持时间1.1 输入延迟外部器件发送数据到FPGA系统模型如下图所示。对FPGA的IO口进行输入最大最小
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2024-02-16 10:25:08
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时间序列滤波之软件TIMESAT前言：由于之前和当下滤波的需要，苦于网上此道太孤，且内容大多陈旧、不详细。特作此系列，特别做此文章。本篇博文和下一篇博文只是抛砖引玉，另一种解释是关于时间序列滤波之软件TIMESAT这个方法，我在网上找了好久，可能是我找的方式不对，但是资料真的好少。我喜欢用不同的方法来解决问题，该系列前九个博文提供的都是较成熟的方法。但这篇和下一篇却是残篇，之所以仍要发布出来，是想
今天在学习Spring Security 自动登录时遇到了MySQL数据库的时区问题，在网上找了很多资料都不能很好的解决问题，不过，最终问题被我解决，特此记录，希望能帮助到你（解决思路请直接看文章末尾） 在实现自动登录功能的时候，Spring Security默认是依赖一张 persistent_logins 表的，此表的建表语句如下：CREATE TABLE `persistent_
一、介绍1.1 背景1.2 发展历史一般来说，谈及DL领域时序预测，首先大家会想到RNN类的模型，但RNN在网络加深时存在梯度消失和梯度爆炸问题。即使是后续的LSTM，在捕捉长期依赖上依然力不从心。再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型
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2023-12-19 20:36:23
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Matlab图像处理创新实践-实验1【图像滤波基础（1）】Matlab图像处理创新实践-实验2【图像滤波基础（2）】
Matlab图像处理创新实践-实验3【图像锐化】
Matlab图像处理创新实践-实验4【大实验——GUI综合设计】Matlab实验4——GUI程序操作说明目 录一、实验目的二、实验内容三、实验过程及结果步骤1、2、3步骤4步骤5、6步骤7步骤8四、分析与思考
# 实现Python时序峰度偏度计算
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中计算时序数据的峰度和偏度。这些统计量能够帮助我们更好地了解数据的分布特征，对数据分析和建模非常有帮助。在本文中，我会通过具体的步骤和示例代码来指导你完成这一任务。
## 准备工作
在开始之前，你需要安装一些Python的数据分析库，包括`pandas`和`numpy`。你可以使用以下命令来
原创
2024-05-17 03:33:48
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MODIS A3或Q1的NVI（NDVI）均测试过这个流程，可行（大拇指）。TIMESAT输入n年数据，提取n-1年的物候参数三年，骗过软件。
原创
2024-03-08 08:25:11
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时序数据库介绍和使用<>1.基础<>1.1 时序数据的定义什么是时间序列数据(Time SeriesData，TSD，以下简称时序)从定义上来说，就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据，简单的说，就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。对时序数据进行建模的话，会包含
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2024-10-12 15:04:07
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本文内容摘自《advanced FPGA design》对应中文版是 《高级FPGA设计，结构，实现，和优化》第一章中的内容 FPGA中改善时序，我相信也是大家最关心的话题之一，在这本书中列举了一些方法供给大家参考。1，插入寄存器（Add Register Layers），在中文版中被翻译成：添加寄存器层次。即，在关键路径中插入寄存器。 这种方式会增加设计的时滞（clock la
今天我们要介绍的时序概念是设计约束文件SDC. 全称Synopsys design constraints. SDC是一个设计中至关重要的一个文件。它对电路的时序，面积，功耗进行约束，它是设计的命脉，决定了芯片是否满足设计要求的规范。Timing工程师在release sdc时必须非常小心，一个错误的false path或者case constant就有可能导致整块芯片不工作。Timing Con
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2024-06-11 21:22:29
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摘要： 本文首先回顾了导数的基本概念，然后初步书写了计算函数导数的程序函数，并根据计算机特点对函数进行了改进以达到工程实现。关键词： 导数、工程实现本文默认你对导数有一定了解，所介绍的函数默认是可导的。前言在人工智能领域，深度学习相关研究一直在如火如荼地进行着。基本上所有的深度学习算法的都使用了反向传播（Backpropagation， BP）算法。在反向传播中更新参数的过程中少不了的一步就是计算
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2023-10-20 07:32:56
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序列比对（sequence alignment）又称序列联配， 为确定两个或多个序列之间的相似性（similarity） 或同源性（homology） ，将序列按照一定规律进行排列的操作。序列相似性和序列同源性为两个不同的概念，序列相似性是可以量化的参数，是一个数量值，如相似性为90%。而同
基于Python的国际绝对音名标准频率计算及定义 32位无符号整型精度、十二等律体系、A4 文章目录计算附录：列表的赋值类型和py打包列表赋值BUG复现代码改进优化总结py打包 计算代码如下：f = open('./PITCH.h', 'w')
C=44001000/((2**(1/12))**9)
Db=44001000/((2**(1/12))**8)
D=44001000/((2**(1/1
//2014年6月20日入“未完成”//2015年1月14日//这还是当年校赛的题目，就是对比实验组和对照组，但只给出了时间序列//时间序列的指标是什么呢，当时只会时间序列的预测（ARMA之类）和信号处理。//于是就去看动力学、混沌理论，虽然这些理论都很不实用。//但是时间序列作为一种普遍的数据形式，很值得研究。（像股票价格）//我现在学的数据挖掘里好像也没有这方面知识，不过这应该算是从时间序列里
