高速ADC時鐘jitter對信噪比和有效位元的影響

高速ADC時鐘jitter求解      高速ADC的時鐘jitter會影響高速ADC的信噪比SNR,而信噪比決定了類比前端輸入的有效範圍。所以需要先確定類比前端的有效輸入範圍,然後確定應該滿足的SNR,然後推匯出時鐘jitter。

浙江大學ZOJ 1006題 解題報告

1006題,這道題其實整體來說不難,要說難得話確實翻譯比較困難(可能是我的英語確實不好),不過只要懂了具體的那些關鍵詞就可以很容易的理解。 整體意思大概是說,加密和解密的過程(按照題目中的意思),整個題意就是說給了一個中間值k和一個字串是ciphertext(加密後的字串),然後你需要根據題目中給出的對應關係(‘’=

Docker Volume Plugin 開發及Golang實現

 原文地址:http://www.damonyi.cc/?p=232               前期的項目需求,需要合理利用宿主機的儲存,利用在宿主機部署Agent的方式,實現了基於LVM分配Docker資料卷的方式,隨著開發的進行,項目想要整合docker compose 完成應用的自動編排,需要在docker

RTSP學習之H264的RTP封裝

一. H264基礎概念 1.1、NAL、Slice與frame簡介及相互關聯 NAL指網路提取層,裡面放一些與網路相關的資訊。 Slice是片的意思,264中把映像分成一幀(frame)或兩場(field),而幀又可以分成一個或幾個片(Slilce);片由宏塊(MB)組成。宏塊是編碼處理的基本單元。

S5PV210中斷控制器詳解(一):概述和使用中斷

1 S5PV210的Interrupt Controller簡介 S5PV210是三星推出的一款基於Cortex-A8的Soc,其內部整合的中斷控制器由4個ARM PrimeCell PL192向量中斷控制器級連(daisy-chain)而成,每個PL192 VIC(Vectored Interrupt Controller)

ELK+cerebro管理

1. 服務分配 es1:192.168.90.22(elasticsearch+kibana) es2:192.168.90.23(elasticsearch+cerebro) ##修改hosts檔案,使其能通過網域名稱訪問 2. 搭建前先修改使用者可以使用的最大檔案數,最大線程,最大記憶體等資源使用量 vim /etc/security/limits.conf* soft nofile 65536* hard nofile 131072 * soft

貪心演算法之汽車加油問題

情境一、一輛汽車加滿油後可行駛n公裡。旅途中有若干個加油站。應在哪些加油站停靠加油,使沿途加油次數最少。 汽車行駛過程中,不到萬不得已不加油,應走到自己能走到並且離自己最遠的那個加油站,在那個站加滿油後,將那個加油站作為新的起點,再按照同樣的方法遞迴下去。 情境二、在一個固定長度的路線上,有多個加油站,而且各個加油站的油價不總是相同,現讓油箱為空白的一輛車行駛完這條路線,怎樣能使所花費的油錢最少。 汽車到一個加油站,可能有以下幾種狀態:

洛穀1042 乒乓球

題目 華華通過以下方式進行分析,首先將比賽每個球的勝負列成一張表,然後分別計算在11分制和21分制下,雙方的比賽結果(截至記錄末尾)。 比如現在有這麼一份記錄,(其中W表示華華獲得一分,L表示華華對手獲得一分): WWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWLW

基於STM32F407的FatFs檔案系統在SD卡驅動上的移植

基於STM32F407的FatFs檔案系統在SD卡驅動上的移植 DanielLee_USTB 2014-2-26          最近在做SD卡驅動,以前移植過efsl,覺得用的人不是很多,現在移植個FatFs,也跟上隊伍。          第一步,保證SD卡底層驅動函數正確,包括SD卡初始化、SD扇區讀寫等。 &

無線網卡MT7601U驅動的移植

1.mt7601u無線網卡驅動: 官網:http://www.mediatek.com/zh-CN/downloads/mt7601u-usb/ 或者:http://download.csdn.net/detail/pchl33/7424755 2.解壓  # tar -jxvf DPO_MT7601U_LinuxSTA_3.0.0.4_20130913.tar.bz2 #cd DPO_MT7601U_LinuxSTA_3.0.0.4_20130913

影像處理演算法工程師

整理了一下網上一些公司對影像處理演算法工程師的招聘要求:                                                          

uva 12100 Printer Queue

原題: The only printer in the computer science students’ union is experiencing an extremely heavy workload. Sometimes there are a hundred jobs in the printer queue and you may have to wait for hours to get a single page of output. Because some jobs

uva 10534 Wavio Sequence XX序列(第一個詞不認識)

原題: Wavio is a sequence of integers. It has some interesting properties. • Wavio is of odd length i.e. L = 2 ∗ n + 1. • The first (n + 1) integers of Wavio sequence makes a strictly increasing sequence. • The last (n + 1) integers of Wavio

YUY2(YUYV)轉YUV420源碼分析

此文記錄自己的學習過程,程式為網上下載的源碼。 視頻監控,用到ARM11的H.264硬體編碼器,由於其要求輸入的視頻為YUV420格式,所以需要對自己USB網路攝影機輸出的YUY2格式進行轉換。 YUY2與YUV422內部排列形式一樣。理論性分析,可參考此文:http://blog.csdn.net/searchsun/article/details/2443867 源碼思路: 1、YUV有打包(packed)格式和平面(planar)格式。YUY2是packed格式,而YUV4

Hive 實現 IN 和 NOT IN 子句

目前hive不支援 in或not in 中包含查詢子句的文法,所以只能通過left join實現。 假設有一個使用者瀏覽商品表skim,和一個使用者購買商品表buy。如下 skim表 userId itemId time 001 342 2015-05-08 002 382 2015-05-09

對深度可分離卷積、分組卷積、擴張卷積、轉置卷積(反卷積)的理解

參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 https://blog.yani.io/filter-group-tutorial/ https://www.zhihu.com/question/54149221 http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77884530?locationNum=10&fps=1

opencv-使用GrabCut演算法進行互動式前景提取

參考: 1、http://docs.opencv.org/3.3.0/  官方文檔api 2、http://docs.opencv.org/3.3.0/d6/d00/tutorial_py_root.html 官方英文教程 3、https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html

海思映像品質校正方法(LCS標定:中間亮,周圍暗現象)

海思映像品質校正方法(LCS標定:中間亮,周圍暗現象) 由於不同網路攝影機鏡頭有別,出來的未經處理資料,會出現中間亮,周圍暗的現象,因此需要isp校準處理。 海思提供PQTools工具進行校準。提供文檔《映像品質調試工具使用指南》下載 使用標定工具前,請注意:工具利用了Matlab,因此需要使用者預先安裝MCR(Matlab Compiler

解決rabbitmq訊息佇列的順序及重複消費問題

五一期間去韓國遊玩,順便去了朋友公司扯淡去了。 所謂的扯淡,就是過去聽技術分享,有python, golang, devops,docker一些話題。總的來說,技術方面跟國內還是有一些差距的。  正題開始,因為業務的各方面的強需求,我們使用了rabbitmq作為訊息佇列,利用rabbitmq的ack機制來確認訊息的可靠性。 但是rabbitmq本身是沒有絕對的訊息順序機制的,單個queue在多消費者下不能保證其先後順序。  另外ack的機制會觸發訊息重複消費的,

隱馬爾可夫模型之Baum-Welch演算法詳解

隱馬爾可夫模型之Baum-Welch演算法詳解 前言 在上篇博文中,我們學習了隱馬爾可夫模型的機率計算問題和預測問題,但正當要準備理解學習問題時,發現學習問題中需要EM演算法的相關知識,因此,上一周轉而學習了EM演算法和極大似然估計,對隱藏變數的求解有了一些自己的理解,現在我們繼續回過頭來學習隱馬爾可夫模型的學習問題。EM演算法的相關介紹可參照博文 EM演算法及其推廣學習筆記。如果對隱馬爾可夫模型還不勝瞭解的話,可參看博文隱馬爾可夫學習筆記(一)。 學習問題

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