本帖最后由 jackfrost 于 2015-4-25 14:40 编辑接下来前级放大部分是要考虑比较多的，做了比较多的工作，放大器的噪声水平主要取决于这部分。一、运放的选择：低噪声的运放有一些可供选择，我选择了一些典型的型号，并截下他们噪声指标以对比部分低噪声运放汇总.gif (120.66 KB, 下载次数: 4)2015-4-25 14:38 上传根据这些型号DATASHEET给出的噪声指标
电路噪声对于电子线路中所标称的噪声，可以概括地认为，它是对目的信号以外的所有信号的一个总称。最初人们把造成收音机这类音响设备所发出噪声的那些电子信号，称为噪声。但是，一些非目的的电子信号对电子线路造成的后果并非都和声音有关，因而，后来人们逐步扩大了噪声概念。例如，把造成视屏幕有白班呀条纹的那些电子信号也称为噪声。可能以说，电路中除目的的信号以外的一切信号，不管它对电路是否造成影响，都可称为噪声。例
3. 推理模式： 筛选和解释了3.1 从因果依赖到统计依赖我们的概率程序将知识编码成因果模型，通过对因果关系的直觉思考有助于我们理解结构和函数之间的关系。因果关系是本地的、模块的和有向的。两个任意的事件大多数是无关的或独立的，如果它们相关或不独立，这种关系只是太弱而易于被我们的思维所忽略。许多事件是间接相关的：它们只是通过一个因果关系链的几个环节连接在一起，这是一系列中间的、更本地的依赖关系。基本
德国IPETRONIK的IPEmotion软件除了可以对之前介绍的热管理试验及热管理台架试验、电性能试验、道路试验等各种进行基本的温度、模拟量、数字信号的采集分析外，无论专业版、开发版还是分析版均支持噪声分析模块，该模块支持噪声数据离线后处理，包括Campbell图操作、总体层级分析以及阶次滤波器。所以该软件在汽车NVH试验中的噪声测试已得到广泛应用。本文将对噪声分析元件使用做出介绍。Campbe
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2024-07-27 15:09:57
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泛化误差反映了学习方法的泛化能力，学习模型通常是为了解决训练数据集这一领域中的一般化问题，仅仅将训练数据集的经验风险最小化得到的模型推广应用到更为一般的问题时，不能保证模型仍然是最优的，甚至模型是否可用都不能保证。所以如果一种方法学习的模型比另一种方法学习的模型具有更小的泛化误差，那么这种方法就更有效。事实上，泛化误差就是学习得到的模型的期望风险。泛化误差可以分解为偏差(Bias)、方差(Vari
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2024-10-29 16:43:21
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6.1 图像噪声模型1 %--------噪声的MATLAB实现----------
2
3 %图像添加噪声
4 J=imnoise(I,type,parameters);% type:噪声类型
5
6 %高斯噪声
7 %通过均值和方差产生高斯噪声
8 J=imnoise(I,'gaussian',m,v);%m为均值，默认值0；v为方差默认值0.01
9 %通过位置信息产生高
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2024-05-07 17:12:13
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作者：livan什么是AB-Test数据驱动概念兴起的同时，AB-test也同步出现在大家的视线中，各互联网大厂率先引进了AB-test系统，希望通过循环的测试，上线最符合公司客群的产品。这一理念一出引发行业内各个公司的效仿，各种宣导纷至而来，那么，什么是AB-test？什么样的公司能迅速构建出AB-test系统？我们今天来一起聊一下：什么是AB-test？携程的大佬们曾给出一个定义：AB试验可以
(A brief overview) The robotics lab opened its doors in 1955, as the university’s oldest department — the department of computer science and control systems — reached its tenth year of oper
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2024-07-18 23:20:30
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该系统主要用于对静态物体的高精度三维坐标测量，测量时只需要手持相机距离被测物体一定距离从多个位置和角度拍摄一定数量的数字像片，然后由计算机软件自动处理（标志点图像中心自动定位、自动匹配、自动拼接和自动平差计算）得到特征标志点的X、Y、Z坐标。该系统的测量过程可以概括如下： （1） 粘贴标志点：在待测工件上粘贴标志点； （2）&
< 想法 >
软件的“换肤”技术早已不是什么新鲜事了，但细心的朋友一定已经发现了，现在正悄悄地流行了一种新的改善视觉效果的方法——这里我斗胆定义为“换肤色”技术吧！用过Winamp 5、Windows MediaPlay 9、MSN Messenger 6、QQ2004这些新版本软件了吧，呵呵，全都采用
webrtc中的噪声抑制之四：语音噪声概率计算回顾webrtc的噪声抑制，通过quantile方法初始估计出噪声后，采用DD方法估算出先验和后验信噪比，然后根据此计算LRT均值特征，同时结合频谱平坦度和频谱差异，计算得出当前帧语音噪声概率，最后根据当前帧语音/噪声概率和估算出的先验/后验信噪比完成最终的噪声估计和维纳滤波。此前就维纳滤波和噪声估计做了学习研究，本文探讨对语音/噪声概率估计的研究方法
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2024-07-17 07:10:42
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(红)、(绿)、(蓝) 3个单色调配而成， 每种单色都人为地从分成了个级，所以根据、 、的不同 组合可以表示种颜色，被称为全彩色图像(full-color image)或者真彩色图像(true-color image)。一幅全彩色图像如果不压缩，文件将会很大。例如，一幅像素的全彩色图像，一个像素由个字节来表示、 、各个分量，需要保存(约1MB)字节。 对于自然界的目标提取，可以根据目标的颜色特
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2024-10-07 13:15:17
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一款开源的安全漏洞检测工具，简称MSF。可以收集信息、探测系统漏洞、执行漏洞利用测试等，为渗透测试、攻击编码和漏洞研究提供了一个可靠平台。集成数千个漏洞利用、辅助测试模块，并保持持续更新。由著名黑客、安全专家H.D. Moore主导开发SecTools.Org Top Network Security Tools 排行榜排名第二位官方网站: Metasploit | Penetration Tes
AD和动态范围1、首先明确动态范围的概念：动态范围=20*log(最大的数/最小的数)单精度浮点格式：[31] 1位符号[30-23]8位指数[22-00]23位小数单精度浮点数动态范围=1667.6dB 这样大的动态范围使得我们在编程的时候几乎不必考虑乘法和累加的溢出，而如果使用定点处理器编程，对计算结果进行舍入和移位则是家常便饭，这在一定程度上会损失是精度。原因在于定点处理处理的信号的动态范围
压力测试(Stress)要如何在 Linux 下針對不同的 I/O 與系統做壓力測試,可以參考下面幾種方式.SysBench – http://benjr.tw/8715 Linux 下常見的壓力測試工具不多,而且通常很分散,要不然就是協力廠商所開發的工具需收費而且所費不貲,不過現在 Linux 下有一套比較完整的壓力測試工具 sysbench ,具有 File I/O, CP
本文介绍了3A算法中的自动白平衡算法，参考诸多大神的文章，由于整理时间较晚，未完全记得参考的原文链接，如有版权权限问题，望联系进行更正，谢谢！图像信号处理算法（Image Signal Process，ISP），对图像传感器输出的原始图像进行处理，得到较好的场景还原效果。其中，3A算法包括：AWB(自动白平衡)、AE(自动曝光)、AF(自动对焦)。这里先分析自动白平衡算法。人眼在观察物体的时候，可
提纲
一、什么是ORM。二、反射以及Attribute在ORM中的应用。三、创建一个数据库表和表对应的实体model。四、实体model如何映射出数据库表。五、组合ORM映射生成insert语句。六、测试ORM的插入映射。七、总结。内容：一 、什么是ORM？概念： 对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM，或O/RM，或O/R mappin
性能测试概念：负载测试：load testing :用户数量：性能指标压力测试：stress testing 高压力：系统是是怎么死的，基于压力准备预案（临时增加带宽，多个cpu） cpu，内存，硬盘，带宽，数据库容量测试：最大支撑的数量性能测试评价指标：1.响应时间：response Time 从用户角度评价系统的处理速度。经验值：2秒特别流畅，
解析力 （1 ）MTF SFR基本概念成像系统的解析力一直是摄像头最关键的指标之一。所有用户拿到一张照片的时候首先看到的是照片清楚不清楚，这里的清楚说得就是解析力。但是如何评价一个成像系统的解析力也是大家一直在探讨的问题。目前主流的办法主要有三种TV line检测，MTF检测，和SFR 检测。TV lineTV line主要用于主观测试，也有一些读取TV line的软件如HYRes。但是总体来说没
如何使用Imatest进行色彩还原测试 色彩还原指彩色CCD、CMOS经过拍摄加工后，彩色摄影画面的色彩大体上和原景物的色彩相一致。影响色彩还原的因素有CCD、CMOS的性能，摄影镜头的质量，光线的色温等。今天我们通过在D65光源下测试摄像头对色彩的还原能力来聊聊如何使用Imatest进行色彩还原测试。具体测试步骤如下：1.调节摄像头的驱动参数调试到最佳，摄像头拍照相关的参数设置为普通模式，如白平
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2024-09-05 08:58:14
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