cubemx fft计算频率

时间: 2023-08-12 08:04:21 浏览: 36
CubeMX是一个STM32微控制器的配置工具,它能够帮助开发人员快速生成初始化代码和配置项目。CubeMX本身并不提供FFT(快速傅里叶变换)功能,但你可以使用STM32Cube库和其他相关库来实现FFT计算频率。 要在STM32上进行FFT计算频率,你可以参考以下步骤: 1. 配置ADC模块:使用CubeMX配置ADC模块以获取模拟信号的采样数据。设置采样率和采样精度等参数。 2. 采样数据:通过ADC模块获取到的模拟信号进行采样,并将采样数据存储在一个缓冲区中。 3. 应用FFT算法:使用FFT算法将采样数据转换为频域数据。你可以使用一些开源的FFT库,例如CMSIS-DSP库或者其他第三方库。 4. 分析频域数据:在频域数据中,你可以找到主要的频率成分,并计算其幅值和相位等信息。 5. 可视化结果:将频域分析的结果可视化,例如绘制频谱图或者显示主要频率成分的数值。 请注意,实现FFT算法需要一定的数学和编程知识。你可以参考相关的文档、教程和示例代码来了解如何在STM32上进行FFT计算频率。
相关问题

cubemx fft 采集频率

CubeMX是一个由STMicroelectronics提供的STM32微控制器配置工具,用于生成项目代码和配置文件。它可以帮助开发人员轻松配置和初始化STM32微控制器,并生成相应的代码框架。 关于FFT(快速傅里叶变换)的采集频率,CubeMX本身不直接提供FFT功能,但它可以帮助配置STM32微控制器的时钟和定时器等硬件资源,以实现FFT的采集频率。 要确定FFT的采集频率,需要考虑以下因素: 1. STM32微控制器的主时钟频率:使用CubeMX可以配置STM32微控制器的时钟源和分频器,以设置主时钟频率。 2. 用于采集信号的外部传感器或模拟输入:根据传感器或输入信号的特性,确定采样率和采样间隔。 3. 定时器的配置:使用CubeMX可以配置STM32微控制器的定时器,以生成适当的定时中断来触发FFT的采集。 4. FFT算法和库:选择适当的FFT算法和库,以处理采集到的数据并计算频谱。 综上所述,采集频率取决于STM32微控制器的主时钟频率、传感器或输入信号的特性,以及所选的定时器配置和FFT算法。使用CubeMX可以帮助配置这些参数,以实现所需的采集频率。

cubemx fft库

### 回答1: Cubemx是一个集成开发环境,可以用于STM32微控制器的配置和代码生成。FFT库是其中一个功能模块。 FFT库是快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)的库函数,用于频域分析和信号处理。FFT库可以对输入信号进行快速傅里叶变换,并输出频谱信息。 使用Cubemx FFT库,可以通过简单的配置设置输入信号、采样率、FFT长度等参数,然后生成代码,以便在STM32微控制器上进行傅里叶变换。 具体的使用步骤如下: 1. 打开Cubemx工程,并选择需要进行FFT处理的串行外设接口。 2. 在时钟配置中,设置合适的系统时钟和外设时钟。 3. 在FFT库配置中,选择需要进行傅里叶变换的ADC通道,并设置采样率和FFT长度。 4. 在代码生成中,生成初始化代码和处理代码。 5. 在用户代码中,配置ADC和DMA,并设置中断回调函数。 6. 在中断回调函数中,调用FFT库的函数进行傅里叶变换,并获取频谱信息。 7. 可以根据需要,将频谱信息通过串口、LCD显示、SD卡存储等方式进行输出或处理。 Cubemx FFT库能够简化傅里叶变换的配置和代码生成过程,提高开发效率。通过使用这个库,开发人员可以更轻松地实现频域分析和信号处理功能,例如音频频谱显示、音频滤波等应用。 ### 回答2: CubeMX是一种用于STM32微控制器的图形化配置工具,它可以帮助开发者快速配置和生成STM32的初始化代码。FFT(Fast Fourier Transform)库是CubeMX的一个功能模块,它可以在开发STM32项目时对实时数据进行频谱分析和信号处理。 CubeMX FFT库可以用于提取信号的频谱信息,并进行频域分析。通过使用FFT库,我们可以将时域的信号转换成频域的信号,以便更好地理解并处理信号的频率成分。通过频谱分析,我们可以得出信号中的不同频率成分的幅值和相位信息。 使用CubeMX FFT库进行频谱分析的步骤大致如下: 1. 配置STM32的相关硬件和时钟设置。 2. 在CubeMX的配置界面中,选择要使用的ADC通道和采样率等参数。 3. 配置FFT库的参数,如FFT的大小、窗函数和转换模式等。 4. 生成初始化代码并导入至IDE中。 5. 在代码中获取ADC采样数据,并使用FFT库进行频谱计算。 6. 分析FFT的结果,得到信号的频谱信息。 通过使用CubeMX FFT库,我们可以轻松进行实时信号的频谱分析,并根据分析结果做出相应的处理和决策。这在很多应用中都有广泛的应用,例如音频处理、振动分析等领域。 总之,CubeMX FFT库提供了强大的信号频谱分析功能,通过它我们可以方便地对实时数据进行频域分析和信号处理,为各种应用提供了很多可能性。 ### 回答3: CubeMX是一个针对STM32微控制器的集成开发环境,提供了图形化的界面来进行STM32的外设配置和代码生成。FFT库(Fast Fourier Transform Library)是其中的一个功能模块,用于实现快速傅里叶变换。 快速傅里叶变换是一种高效的信号处理算法,用于将时域信号转换为频域信号。它在许多领域中都有广泛的应用,比如音频处理、图像处理和通信系统等。 在CubeMX中使用FFT库,首先需要配置相关的外设参数,比如设置ADC数据采样频率、DMA传输模式等。然后,在生成的代码中,我们可以调用FFT库提供的函数来执行FFT变换。 FFT库提供了多种功能函数,比如初始化函数、数据处理函数和结果输出函数等。我们可以根据具体需求来选择使用这些函数。通过这些函数,我们可以将采样的时域信号转换为频域信号,并可以获取到信号的幅度谱或相位谱等信息。 使用FFT库进行信号处理时,我们需要注意一些问题。首先,采样频率和采样点数需要合理选择,以保证变换结果的可靠性。其次,为了获取到准确的频谱信息,我们需要对采样过程中的噪声和失真进行适当处理。此外,我们还可以根据具体需求对FFT算法进行优化,以提高运算效率。 综上所述,CubeMX的FFT库提供了方便易用的快速傅里叶变换功能,可以帮助我们实现信号的频域分析和处理。通过合理配置和使用,我们可以在STM32微控制器上快速实现各种信号处理应用。

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引用\[1\]和\[2\]提供了关于在STM32F407上使用FFT进行频谱分析的代码示例。这些代码使用了ARM的CMSIS-DSP库来执行FFT计算和频谱分析。在这些代码中,输入信号被转换为复数形式,并通过FFT计算得到频谱。然后,通过计算最大值和索引来确定信号的频率。根据最大值的索引,可以判断信号的波形类型,如方波、三角波或正弦波。 引用\[3\]提供了对代码进行优化的建议,通过将数组大小设置为原来的一半,可以减少计算量并提高性能。这是因为根据抽样定理,采样率应该是最高频率的两倍,因此可以将数组大小减半。 综上所述,这些代码示例展示了如何在STM32F407上使用FFT进行频谱分析,并根据频谱结果判断信号的波形类型。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [STM32 DSP库CUBEMX配置+FFT频率计算](https://blog.csdn.net/qq_59953808/article/details/131405743)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [STM32+CubeMX 通过RMS和FFT进行波形识别](https://blog.csdn.net/Nothing_To_Say_/article/details/123606260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
根据引用\[2\]中提到的几种测量方法,可以使用基于STM32F4的FFT来测量频率。FFT是快速傅里叶变换的缩写,它可以将时域信号转换为频域信号,从而实现频率测量。在使用STM32F4进行FFT测量频率时,可以参考引用\[2\]中提到的基于STM32F4的FFT测信号频率并判断波形种类的方法。该方法可以通过采样率的调整来适应不同频率范围的测量需求。 在使用STM32F4进行FFT测量频率时,可以使用HAL库来进行开发。HAL库是STM32提供的硬件抽象层库,可以方便地进行外设的配置和控制。通过HAL库,可以使用ADC模块进行模拟信号的采样,然后将采样数据传输到FFT算法中进行频谱分析,最后得到频率信息。 需要注意的是,在进行FFT测量频率时,需要设置合适的采样频率和采样点数,以及计算频率分辨率。根据引用\[3\]中的公式,频率分辨率可以通过采样频率和采样点数来计算得到。 综上所述,使用STM32F4进行FFT测量频率时,可以借助HAL库进行开发,参考引用\[2\]中的方法,并根据引用\[3\]中的公式计算频率分辨率。 #### 引用[.reference_title] - *1* [STM32频率测量](https://blog.csdn.net/phker/article/details/128213801)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [基于STM32F4的FFT+测频率幅值相位差,波形显示,示波器,时域频域分析相关工程](https://blog.csdn.net/qq_50027598/article/details/126045155)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [2018年电赛A题 软件部分 STM32 FFT 时域到频域 STM32cubeMX HAL](https://blog.csdn.net/qq_53214662/article/details/130539447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
要测量频率,可以使用基于FFT的频域分析技术。使用STM32CubeMX和STM32CubeIDE可以轻松实现。 以下是一个示例代码,可用于通过采样来计算输入信号的频率: #include "main.h" #include "arm_math.h" #define FFT_SIZE 1024 #define SAMPLE_RATE 10000 #define INPUT_FREQ 1000 float32_t input_signal[FFT_SIZE]; float32_t output[FFT_SIZE]; float32_t max_value; uint32_t max_index; void init_adc(void); void init_timer(void); void init_fft(void); int main(void) { HAL_Init(); init_adc(); init_timer(); init_fft(); HAL_TIM_Base_Start_IT(&htim6); while (1); } void init_adc(void) { // Initialize ADC } void HAL_ADC_ConvCpltCallback(ADC_HandleTypeDef* hadc) { // Store ADC value in input_signal array } void init_timer(void) { // Initialize TIM6 with desired sample rate } void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim) { // Perform FFT on input_signal array and store result in output array arm_rfft_fast_f32(&fft_instance, input_signal, output, 1); // Find frequency with highest magnitude in output array arm_max_f32(output, FFT_SIZE, &max_value, &max_index); float32_t freq = SAMPLE_RATE * max_index / FFT_SIZE; // Output frequency measurement to terminal/console } void init_fft(void) { arm_rfft_fast_init_f32(&fft_instance, FFT_SIZE); } 该示例代码中的输入信号为1 kHz的正弦波,采样率为10 kHz。使用基于CMSIS-DSP库的FFT实现,并且使用了STM32的TIM6来定时采样。 注意事项: 1. 在使用基于FFT的频域分析技术时,采样率必须足够高,以便对输入信号进行足够的采样。 2. 使用CMSIS-DSP库提供的FFT实现可显著简化代码。 3. 要正确地测量频率,必须确保输入信号是稳定的,并且采样时间足够长以获得准确的结果。 4. 在实时应用中,采样率和FFT大小可能需要进行调整以平衡性能和精度。
在STM32CubeMX中配置FFT需要进行以下步骤: 1. 打开STM32CubeMX软件并创建一个新的工程。 2. 选择你的目标STM32微控制器型号。 3. 在"Pinout & Configuration"选项卡中配置你的引脚和外设。 4. 在"Middleware"选项卡中找到"FFT"并勾选它。 5. 在"Configuration"选项卡中,你可以选择使用定点或浮点FFT实现方式。如果选择浮点FFT,你可以设置FFT的长度和其他参数。 6. 点击"Project"菜单中的"Generate Code"按钮生成代码。 7. 导入生成的代码到你的开发环境中,并根据需要进行修改和配置。 以上是在STM32CubeMX中配置FFT的基本步骤。具体的配置细节和代码实现可以参考ST官方文档和参考资料\[1\]\[2\]\[3\]中提供的信息。 #### 引用[.reference_title] - *1* [STM32CubeMx移植DSP库 傅立叶变化(FFT)测试](https://blog.csdn.net/weixin_45107609/article/details/127509780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [STM32 DSP库CUBEMX配置+FFT频率计算](https://blog.csdn.net/qq_59953808/article/details/131405743)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
在STM32的DSP库中,提供了定点和浮点FFT实现方式。其中,浮点FFT有基4和基2的实现方式。基4的FFT输入点数必须是4的n次方,而基2的FFT输入点数必须是2的n次方。基4的FFT算法比基2的算法更快。你可以选择适合你需求的实现方式。 在浮点FFT的实现中,有几个函数可以使用: 1. arm_cfft_radix4_init_f32:用于初始化基4的浮点FFT实例。 2. arm_cfft_radix4_f32:用于执行基4的浮点FFT变换。 3. arm_cmplx_mag_f32:用于计算每个频率点的幅值。 此外,还有一个自定义的fft.h头文件,其中定义了一些复数运算的函数和结构体。这些函数包括复数的加法、乘法、减法、除法,以及傅立叶变换、傅里叶逆变换和复数数组取模等操作。 总结起来,你可以使用STM32的DSP库中提供的函数来实现FFT变换。具体选择哪种实现方式取决于你的需求和输入点数的特点。 #### 引用[.reference_title] - *1* [stm32f4进行fft运算](https://blog.csdn.net/a1240553493/article/details/119107402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [STM32CubeMx移植DSP库 傅立叶变化(FFT)测试](https://blog.csdn.net/weixin_45107609/article/details/127509780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [FFT—快速傅里叶变换算法——STM32F1+自定义C语言库(3)](https://blog.csdn.net/qq_27762895/article/details/103310754)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 下面是使用STM32CubeMx初始化结构体的示例代码: /* FFT handler declaration */ arm_cfft_radix4_instance_f32 S; /* FFT configuration structure */ static arm_cfft_radix4_instance_f32_config FFT_Config; /* Initialize FFT configuration structure */ FFT_Config.fftLen = FFT_LENGTH; FFT_Config.ifftFlag = 0; FFT_Config.bitReverseFlag = 1; FFT_Config.twidCoefModifier = 1; /* Initialize FFT instance */ arm_cfft_radix4_init_f32(&S, FFT_LENGTH, 0, 1); /* Set FFT configuration */ arm_cfft_radix4_setConfig(&S, &FFT_Config); 其中,arm_cfft_radix4_instance_f32 是 FFT 处理器的实例结构体,arm_cfft_radix4_instance_f32_config 是 FFT 配置结构体,FFT_LENGTH 是 FFT 处理的长度。你可以根据具体的需求修改这些参数。 ### 回答2: 在使用STMCubeMX进行STM32F系列微控制器的初始化时,必须设置FFT(快速傅里叶变换)功能的初始化结构体。这个结构体包含了FFT的各种参数和配置选项。 初始化结构体主要包括以下几个重要成员: 1. FFT求解模式(Mode):可以选择单向FFT模式或者双向FFT模式。单向FFT用于计算正向FFT,而双向FFT可以同时计算正向和逆向FFT。 2. 输入取样位宽(InputTrigger):设置FFT输入的数据位宽,可以选择8位、12位或16位。 3. 输入采样频率(InputSamplingFreq):设置FFT输入采样频率,它应该与实际的输入信号频率匹配。 4. 数据类型(DataType):选择输入数据的数据类型,可以是浮点数类型(Float)或固定点数类型(Int)。 5. 输入缓冲区(pInputBuffer):设置FFT输入数据的缓冲区指针。 6. 输出缓冲区(pOutputBuffer):设置FFT输出数据的缓冲区指针。 7. FFT大小(FFTSize):设置FFT的大小,它应当是2的幂次方(如16、32、64等),决定了FFT的频率分辨率。 以上只是初始化结构体的一部分成员,还有其他一些可选的配置选项,如窗函数、输出格式等。通过在STMCubeMX工具中选择所需的参数和选项,可以生成相应的初始化代码。 ### 回答3: 在使用STM32CubeMX生成代码时,我们可以使用FFT(快速傅里叶变换)模块。以下是初始化FFT模块所需的结构体的设置方法: 首先,在CubeMX的配置界面中,选择需要使用FFT功能的定时器。然后,选择“Configuration”选项卡,找到“Middleware”部分,点击“FFT”的复选框以使其激活。 接下来,点击“FFT”配置的右侧按钮,打开“FFT Configuration”面板。在此面板上,我们可以设置FFT模块的相关参数。 第一个参数是“Number of FFT Points”,即FFT点数。这决定了FFT的分辨率和计算量。可以根据需求选择适当的值,例如256、512、1024等。 第二个参数是“Sampling Frequency”,即采样频率。这是原始信号的采样频率,决定了FFT结果的频率范围。根据实际应用,选择适当的采样频率,如10 kHz、20 kHz等。 第三个参数是“Windowing Mode”,即窗函数模式。窗函数用于减小FFT结果中的频谱泄露问题。可以选择不同的窗函数,如矩形窗、汉宁窗等。 最后,点击“OK”按钮应用设置。现在,我们已经完成了FFT模块的初始化结构体的设置。 在生成代码后,可以在初始化代码中找到相关的结构体。在这里,CubeMX已经为我们自动生成了相应的初始化代码,主要包括设置时钟、配置中断优先级等。 总之,通过使用CubeMX,我们可以很方便地初始化FFT模块的结构体,并生成相应的初始化代码。这样,我们就可以在STM32上使用FFT功能进行信号处理和频谱分析了。
### 回答1: 基于STM32的函数信号发生器是一种能够产生各种函数波形信号的设备。它采用STM32系列微控制器作为主控芯片,具有较高的计算速度和稳定性,可以通过编程控制产生不同的信号波形。 基于STM32的函数信号发生器最基本的功能是产生正弦波、方波、三角波等常见的函数波形信号。通过设定参数,如频率、幅度和相位,可以产生不同频率和幅度的信号。此外,它还可以实现信号的频率调制和幅度调制,使产生的信号更加丰富和灵活。 在基于STM32的函数信号发生器设计中,需要使用相关的软件开发工具,如Keil、IAR或CubeMX等,编写相应的代码实现信号波形的生成和调节。根据不同的需求,可以选择不同的函数生成算法,如直接数字合成(DDS)、查表法或快速傅立叶变换(FFT)等,来实现信号的产生和处理。 此外,基于STM32的函数信号发生器还可以与外部设备进行通信,实现远程控制和数据传输。可以通过串口、以太网或无线通信等方式,与上位机或其他设备进行数据交互,使信号发生器具有更广泛的应用。 基于STM32的函数信号发生器具有体积小、功耗低、价格较为实惠等优点,广泛应用于科研、教育和工程领域。它可以满足不同领域对于信号源的需求,为实验和研究提供便利,同时也为创新和技术发展提供了良好的基础。 ### 回答2: 基于STM32的函数信号发生器是一种能够通过程序控制产生不同波形信号的设备。STM32是一款强大的32位微控制器系列,具有丰富的外设和高性能的处理能力,非常适合用来实现信号发生器的功能。 在该功能的实现过程中,首先需要使用STM32芯片的定时器模块来产生基准时钟信号。利用定时器的时钟源和分频器,可以得到一定频率的时钟脉冲信号。 然后,通过编程的方式,根据用户输入的参数,计算出每个时钟脉冲的幅值,并将其加载到DAC(数字模拟转换器)输出引脚上。DAC可以将数字信号转换为模拟信号,从而产生特定幅值的波形信号。 此外,为了实现不同的波形,还可以利用STM32的GPIO(通用输入输出)模块来产生不同的输出模式。例如,通过将GPIO配置为PWM(脉冲宽度调制)输出模式,可以产生方波信号。通过控制GPIO引脚输出高低电平并控制持续时间,也可以生成其他波形信号,如正弦波、三角波等。 最后,通过使用LCD显示模块,可以在屏幕上显示当前的波形类型、频率、幅值等参数。使用按钮或旋钮可以方便地调整这些参数。 总而言之,基于STM32的函数信号发生器通过利用芯片强大的计算和控制能力,结合定时器、DAC、GPIO等功能模块,能够灵活地产生各种类型、不同频率和幅值的波形信号,为实验、测试等应用提供了便利。 ### 回答3: 基于STM32的函数信号发生器是一种能够产生各种波形信号的设备。STM32是一种常用的嵌入式微控制器,具有高性能和丰富的外设资源,非常适合用于信号发生器的设计。 在实现函数信号发生器的过程中,我们首先需要基于STM32的开发平台搭建系统。通过使用STM32的GPIO(通用输入输出)和定时器,我们可以实现对外部电路的控制和时序控制。同时,我们可以使用STM32的ADC(模拟到数字转换器)模块,将外部输入信号进行采样,并通过定时器产生的中断来实现信号的输出控制。 在信号发生器的设计中,可以选择不同的波形生成算法,如正弦波、方波、三角波和锯齿波等。这些算法可以通过STM32的数学库函数来实现,或者使用查表法来获取波形的采样值。通过在固定的时间间隔内,按照采样值的顺序逐个输出,可以生成目标波形。 此外,我们还可以通过修改正弦波的频率、振幅和相位等参数,来实现更多种类的信号。通过更改定时器的时钟频率和参数设置,可以实现不同的输出频率。 在设计过程中,需要考虑到信号输出的精度和稳定性。通过使用STM32的时钟源和时钟校准功能,可以保证信号的输出精度。此外,合理选择电路的元件和阻抗匹配,可以减少信号的失真和干扰。 总之,基于STM32的函数信号发生器具有灵活性和可定制性。通过合理的设计和编程,可以实现各种类型和频率的波形信号,并能满足不同领域的应用需求。

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基于多峰先验分布的深度生成模型的似然估计的分布外检测鸭井亮、小林圭日本庆应义塾大学鹿井亮st@keio.jp,kei@math.keio.ac.jp摘要现代机器学习系统可能会表现出不期望的和不可预测的行为,以响应分布外的输入。因此,应用分布外检测来解决这个问题是安全AI的一个活跃子领域概率密度估计是一种流行的低维数据分布外检测方法。然而,对于高维数据,最近的工作报告称,深度生成模型可以将更高的可能性分配给分布外数据,而不是训练数据。我们提出了一种新的方法来检测分布外的输入,使用具有多峰先验分布的深度生成模型。我们的实验结果表明,我们在Fashion-MNIST上训练的模型成功地将较低的可能性分配给MNIST,并成功地用作分布外检测器。1介绍机器学习领域在包括计算机视觉和自然语言处理的各个领域中然而,现代机器学习系统即使对于分

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"结构化语言约束下的安全强化学习框架"

使用结构化语言约束指导安全强化学习Bharat Prakash1,Nicholas Waytowich2,Ashwinkumar Ganesan1,Tim Oates1,TinooshMohsenin11马里兰大学,巴尔的摩县(UMBC),2美国陆军研究实验室,摘要强化学习(RL)已经在解决复杂的顺序决策任务中取得了成功,当一个定义良好的奖励函数可用时。对于在现实世界中行动的代理,这些奖励函数需要非常仔细地设计,以确保代理以安全的方式行动。当这些智能体需要与人类互动并在这种环境中执行任务时,尤其如此。然而,手工制作这样的奖励函数通常需要专门的专业知识,并且很难随着任务复杂性而扩展。这导致了强化学习中长期存在的问题,即奖励稀疏性,其中稀疏或不明确的奖励函数会减慢学习过程,并导致次优策略和不安全行为。 更糟糕的是,对于RL代理必须执行的每个任务,通常需要调整或重新指定奖励函数。另一�