增量式编码器
增量式编码器是将位移转换成周期性的电信号，再把这个电信号转变成计数脉冲，用脉冲的个数表示位移的大小，按照工作原理编码器可分为增量式和绝对式两类。 增量式编码器转轴旋转时，有相应的脉冲输出，其旋转方向的判别和脉冲数量的增减借助后部的判向电路和计数器来实现。其计数起点任意设定，可实现多圈无限累加和测量。还可以把每转发出一个脉冲的Z信号，作为参考机械零位。编码器轴转一圈会输出固定的脉
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2023-12-27 21:21:50
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编码器简介编码器（encoder）把角位移或直线位移转换成电信号，前者称为码盘，后者称为码尺。按照工作原理编码器可分为增量式和绝对式两类:①增量式编码器: 将位移转换成周期性的电信号，再把这个电信号转变成计数脉冲，用脉冲的个数表示位移的大小。通常为A相、B相、Z相输出，A相、B相为相互延迟1/4周期的脉冲输出，根据延迟关系可以区别正反转，而且通过取A相、B相的上升和下降沿可以进行2或4倍频；Z相为
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2023-11-03 18:31:31
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1．工作原理 旋转编码器是一种采用光电等方法将轴的机械转角转换为数字信号输出的精密传感器，分为增量式旋转编码器和绝对式旋转编码器。 光电增量式编码器的工作原理如下：随转轴一起转动的脉冲码盘上有均匀刻制的光栅，在码盘上均匀地分布着若干个透光区段和遮光区段。 增量式编码器没有固定的起始零点，输出的是与转角的增量成
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2024-01-28 07:14:44
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本文主要是解决AB相24V增量式编码器检测，可有效利用RT的高速IO技术。
原创
2022-07-22 22:48:21
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增量式编码器的应用场景 PNP
原创
2023-07-23 00:30:13
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漫谈autoencoder：降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器（含tensorflow实现） 0. 前言 在非监督学习中，最典型的一类神经网络莫过于autoencoder(自编码器)，它的目的是基于输入的unlabeled数据X={x(1),x(2),x(3),...}X={x(1),x(2),x(3),...}，通过训练得到数据的一个降维特征表达H={h(1),h(2)
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2019-08-31 09:21:00
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增量型编码器的输出电路包括集电极输出（Collector Output）型、电压输出（Voltage Output）型、推挽输出（Push-Pull Output）型及线驱动输出（Line Driver Output）型 输出电路的核心元器件是三极管。我们知道三极管有三个极：基极（Base）、发射极（Emitter）和集电极（Collector）。编码器的集电极输出电路是以三极管的发射极为公共端，
1.1 自动编码器 自动编码器（AutoEncoder，AE）就是一种尽可能复现输入信号的神经网络，其输出向量与输入向量同维，常按照输入向量的某种形式，通过隐层学习一个数据的表示或对原始数据进行有效编码。值得注意的是，这种自编码器是一种不利用类标签的非线性特征提取方法， 就方法本身而言， 这种特征提取的目的在于保留和获得更好的信息表示， 而不是执行分类任务，尽管有时这两个目标是相关的。 一个典
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2024-01-13 06:45:25
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介绍自动编码器实际上是一种人工神经网络，用于对以无监督方式提供的输入数据进行解压缩和压缩。解压缩和压缩操作是有损的且特定于数据的。数据特定意味着自动编码器将只能实际压缩已经训练过的数据。例如，如果你用狗的图像训练一个自动编码器，那么它会给猫带来糟糕的表现。自动编码器计划学习表示对整个数据集的编码。这可能会导致训练网络降低维数。重构部分也是通过这个学习的。有损操作意味着重建图像的质量通常不如原始图像
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2023-09-04 22:30:44
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近年来随着仪器的快速发展，编码器在生产中起到了很大的作用，市场上应用比例比较高，主要应用于机器人、电梯、风力发电、数控机床、工程机械、烟草机械、印刷机械、石油天然气、包装机械、纺织机械、食品机械、汽车配件生产流水线等领域，今天润鑫就带大家来详细了解一下！增量式编码器选型—编码器的质量 在选择产品的时候要考虑到设备的质量，编码器的质量一般要从设备的的材质开始说起，一般来说设备的材质都是以新式的复合
原创
2021-12-21 16:21:22
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0. 前言我们在选电机时，非常注重电机的扭矩和尺寸，因为这直接决定了电机是否能按规定的运动模式拖动负载，能不能很好地布置在有限的空间之中。但在精密机械设计中，其实还有一个和扭矩及尺寸同等重要的参数，那就是分辨率。说起分辨率，很多时候，在电机参数中，可以看到一组数据，例如2000Count/Turn＝2000脉冲/圈，和17bit/33bit等。对旋转电机有所了解的朋友都知道，2000C/T，这其实
介绍本示例用于说明如何训练数字图像分类的堆栈自动编码器。多隐藏层神经网络可用于处理复杂数据集的分类问题，如图片。每一个层可以从不同的抽象层次进行学习。但是，训练包含多隐藏层的神经网络比较困难。一个可行的方法是每次只训练一个层。这个过程可以通过自动编码器的神经网络实现。首先通过无监督的自动编码器对隐藏层的每一层进行单独训练，然后训练最后一层softmax层；最后把各层进行组合形成一个堆栈网络，通过监
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2024-01-25 19:44:23
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堆叠式自动编码器自动编码器可以具有多个隐藏层。在这种情况下，它们被称为堆叠式自动编码器（或深度自动编码器）。添加更多的层有助于自动编码器学习更多的复杂的编码。就是说，要注意不要使自动编码器过于强大。想象一个强大的编码器，它只是学会了把每个输入映射到单个任意数字（而解码器则学习反向映射）。显然这样的自动编码器可以完美地重建训练数据，但是它不会学到任何有用的数据表征（并且不太可能将其很好地泛化到新实例
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2023-10-06 21:08:10
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自动编码器及常见类型：
对于自编码器，往往并不关心输出是什么（因为输出就是输入的复现），只需要关心中间层的编码，或输入到编码的映射。如果在编码和输入不同的前提下，系统仍可以复原输入，则说明编码已承载输入的所有信息。即特征提取。给隐层增加一定的约束，从数据维度：
隐藏层维度小于输入数据维度，当每两层之间的变换均为线性且监督训练的误差是二次型误差时，网络等价于PCA。隐藏层维度大于输入
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2023-11-08 22:18:00
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上一节我们讲到自编码可以用于进行数据降维、数据压缩、对文字或图像提取主题并用于信息检索等。 根据所解决的问题不同 ，自编码可以有许多种不同形式的变形，例如： 去噪自编码器（DAE）、变分自编码器 （VAE）、收缩自编码器（CAE）和稀疏自编码器等 。下面我们先从去噪自编码讲起。一 去噪自编码要想取得好的特征只靠重构输入数据是不够的，在实际应用中，还需要让这些特征具有靠干扰的能力，即当输入数据发生一
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2023-09-22 15:49:50
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编码器的应用非常广泛，根据分类不同，编码器可分为增量式编码器和绝对式编码器。在上篇文章中，小编对增量式编码器有所阐述。为增进大家对编码器的认识，本文将对绝对式编码器予以介绍。如果你对编码器具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。一、绝对式编码器原理绝对型旋转光电编码器，因其每一个位置绝对唯一、抗干扰、无需掉电记忆，已经越来越广泛地应用于各种工业系统中的角度、长度测量和定位控制。绝对型旋转光电编码器，因其每一
AAC英文全称为Advanced Audio Coding，中文意思是进阶音讯编码。因其相比目前流行的MP3音频格式，拥有更多的音轨声道支持，更高的采样率和采样精度，同时有多种语言的兼容能力，更高的解码效率，目前已经逐渐成为MP3格式的后继接棒者。一般来说，AAC可以在对比MP3文件缩小30%的前提下提供更好的音质。 目前主流使用的AAC编码器有三种，分别是： 1、Nero AAC 编码器：由N
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2023-07-28 20:37:43
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SENSE: a Shared Encoder Network for Scene-flow Estimation摘要：我们引入了一个用于整体场景流估计的紧凑网络，称为SENSE，它在四个密切相关的任务中共享共同的编码器特征：光流估计、立体视差估计、遮挡估计和语义分割。我们的关键见解是共享特征使得网络更加紧凑，产生出更好的特征表示，并且能够更好地利用这些任务之间的交互来处理部分标记的数据。通过共享
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2023-09-18 10:51:37
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所谓工欲善其事必先利其器，在用过windows和macOS、ubuntn系统下，就自己在不同系统下开发时用到的一些辅助软件利器进行分享总结。 一、 在windows下 在Windows下首推的就是notepad++与cmder这两款软件。这两款软件很轻量，都是免费安装使用，而且插件也
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2024-02-05 11:30:20
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1. 前言深度学习的威力在于其能够逐层地学习原始数据的多种表达方式。每一层都以前一层的表达特征为基础，抽取出更加抽象，更加适合复杂的特征，然后做一些分类等任务。堆叠自编码器（Stacked Autoencoder，SAE）实际上就是做这样的事情，如前面的自编码器，稀疏自编码器和降噪自编码器都是单个自编码器，它们通过虚构一个x−>h−>xx−>h−>x的三层网络，能过学习出一
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2023-12-18 20:53:05
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