AD7730电子秤核心组件手册指南

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0 下载量 103 浏览量 更新于2024-11-14 收藏 294KB RAR 举报
手册详细介绍了AD7730和AD7730L这两种型号的数据转换器，它们是用于高精度测量的模拟前端。AD7730系列数据转换器特别适合用于电子秤、压力传感器、温度传感器等要求高分辨率测量的应用场合。 AD7730是一个24位的模拟至数字转换器（ADC），而AD7730L则是在此基础上进一步优化，能够提供更好的噪声性能和更稳定的温度特性，适用于更为严苛的工业环境。它们均采用差分输入，可以抑制共模噪声，提高信号质量，从而达到更高的测量精度。 手册中会包含以下知识点： 1. 数据转换器的基础知识：了解ADC的基本工作原理、性能参数（如分辨率、采样率、积分非线性误差、微分非线性误差等）以及应用场景。 2. AD7730与AD7730L的区别：通过对比两种型号的性能参数，理解各自的应用场景和优势所在。 3. 电子秤原理：深入探讨电子秤的工作原理和测量系统，了解电子秤如何将物理量转换为电信号，并最终转换为可读的数字量。 4. 系统设计：详细说明如何在电子秤设计中集成AD7730或AD7730L数据转换器，包括硬件设计和软件配置。 5. 实际应用案例：提供实际应用中的案例分析，包括如何进行校准、调试以及故障诊断。 6. 编程与接口：介绍与AD7730和AD7730L数据转换器的通信协议，包括其串行接口的配置方法，以及如何通过编程读取和处理转换结果。 7. 电源管理：详述如何为AD7730和AD7730L提供稳定的电源，以及电源管理对测量精度的影响。 8. 环境因素：分析温度、湿度等环境因素对AD7730和AD7730L性能的影响，以及如何采取措施提高系统的环境适应性。 手册可能还会包含关于PCB布局、接线、传感器选择与匹配等更具体的应用指导信息。此外，手册也可能包含特定的编程代码示例，以帮助设计人员快速实现与数据转换器的通信。 总之，AD7730和AD7730L的技术手册是电子秤设计者和工程师的宝贵资源，它提供了全面的技术细节和实用的设计指南，使得设计者能够更好地理解和应用这些高性能的数据转换器。"

PyPI 官网下载 | scales_datadog-0.5.5.tar.gz

2022-02-12 上传
标题中的"PyPI 官网下载 | scales_datadog-0.5.5.tar.gz"表明这是一个在Python Package Index（PyPI）上发布的开源软件包，名为`scales_datadog`，版本为0.5.5，其源代码以tar.gz格式提供。PyPI是Python开发者分享和...

ggplot_themes_and_scales_ggthemes.zip

2024-08-24 上传
ggplot_themes_and_scales_ggthemes

ggplot2_tech_themes,_scales,_and_geoms_ggtech.zip

2024-08-24 上传
ggplot2_tech_themes,_scales,_and_geoms_ggtech

import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)

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shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = ...

if p.scale_adaptation % Code from DSST scale_factor = 1; base_target_sz = target_sz; scale_sigma = sqrt(p.num_scales) * p.scale_sigma_factor; ss = (1:p.num_scales) - ceil(p.num_scales/2); ys = exp(-0.5 * (ss.^2) / scale_sigma^2); ysf = single(fft(ys)); if mod(p.num_scales,2) == 0 scale_window = single(hann(p.num_scales+1)); scale_window = scale_window(2:end); else scale_window = single(hann(p.num_scales)); end; ss = 1:p.num_scales; scale_factors = p.scale_step.^(ceil(p.num_scales/2) - ss); if p.scale_model_factor^2 * prod(p.norm_target_sz) > p.scale_model_max_area p.scale_model_factor = sqrt(p.scale_model_max_area/prod(p.norm_target_sz)); end scale_model_sz = floor(p.norm_target_sz * p.scale_model_factor); % find maximum and minimum scales min_scale_factor = p.scale_step ^ ceil(log(max(5 ./ bg_area)) / log(p.scale_step)); max_scale_factor = p.scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ target_sz)) / log(p.scale_step)); end

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这段代码实现的是目标跟踪算法中的尺度自适应部分。首先判断是否需要进行尺度自适应，然后计算尺度变换因子scale_factor、目标大小base_target_sz和尺度响应图的标准差scale_sigma。接着生成一组尺度因子scale_...

我想在以下这段代码中，添加显示标有特征点的图像的功能。def cnn_feature_extract(image,scales=[.25, 0.50, 1.0], nfeatures = 1000): if len(image.shape) == 2: image = image[:, :, np.newaxis] image = np.repeat(image, 3, -1) # TODO: switch to PIL.Image due to deprecation of scipy.misc.imresize. resized_image = image if max(resized_image.shape) > max_edge: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_edge / max(resized_image.shape) ).astype('float') if sum(resized_image.shape[: 2]) > max_sum_edges: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_sum_edges / sum(resized_image.shape[: 2]) ).astype('float') fact_i = image.shape[0] / resized_image.shape[0] fact_j = image.shape[1] / resized_image.shape[1] input_image = preprocess_image( resized_image, preprocessing="torch" ) with torch.no_grad(): if multiscale: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) else: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) # Input image coordinates keypoints[:, 0] *= fact_i keypoints[:, 1] *= fact_j # i, j -> u, v keypoints = keypoints[:, [1, 0, 2]] if nfeatures != -1: #根据scores排序 scores2 = np.array([scores]).T res = np.hstack((scores2, keypoints)) res = res[np.lexsort(-res[:, ::-1].T)] res = np.hstack((res, descriptors)) #取前几个 scores = res[0:nfeatures, 0].copy() keypoints = res[0:nfeatures, 1:4].copy() descriptors = res[0:nfeatures, 4:].copy() del res return keypoints, scores, descriptors

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可以使用OpenCV库中的cv2.drawKeypoints()函数来显示标有特征点的图像。具体实现如下： 1. 导入OpenCV库：import cv2 2. 在函数中添加以下代码，绘制特征点： ``` img_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image,...

pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums) # 使用ReLU的情况下推荐的初始值 self.params = {} pre_channel_num = input_dim[0] for idx, conv_param in enumerate([conv_param_1, conv_param_2, conv_param_3, conv_param_4, conv_param_5, conv_param_6]): self.params['W' + str(idx+1)] = wight_init_scales[idx] * np.random.randn(conv_param['filter_num'], pre_channel_num, conv_param['filter_size'], conv_param['filter_size']) self.params['b' + str(idx+1)] = np.zeros(conv_param['filter_num']) pre_channel_num = conv_param['filter_num'] self.params['W7'] = wight_init_scales[6] * np.random.randn(64*4*4, hidden_size) self.params['b7'] = np.zeros(hidden_size) self.params['W8'] = wight_init_scales[7] * np.random.randn(hidden_size, output_size) self.params['b8'] = np.zeros(output_size)

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其中`pre_node_nums`是每一层神经元个数的数组，`wight_init_scales`是每一层权重的初始值。在for循环中，根据给定的卷积参数，随机初始化每一层的权重和偏置。其中，`W`表示权重，`b`表示偏置，`filter_num`表示...

class CocoDetection(torchvision.datasets.CocoDetection): def __init__(self, img_folder, ann_file, transforms, return_masks): super(CocoDetection, self).__init__(img_folder, ann_file) self._transforms = transforms self.prepare = ConvertCocoPolysToMask(return_masks) def __getitem__(self, idx): img, target = super(CocoDetection, self).__getitem__(idx) image_id = self.ids[idx] target = {'image_id': image_id, 'annotations': target} img, target = self.prepare(img, target) if self._transforms is not None: img, target = self._transforms(img, target) return img, target怎么进行更改

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self.scales = scales ``` 2. 修改 `__getitem__` 方法，使其支持多尺度训练。具体来说，可以在每个 epoch 中随机选择一个尺度，然后将图像和目标信息缩放到该尺度。例如： ```python def __getitem__(self, idx)...

pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums)

2023-06-10 上传
其中，pre_node_nums表示每个层的输入节点数，wight_init_scales是一个数组，用来保存每个层的权重初始化比例。这里使用了Xavier初始化方法，通过设置不同层的节点数，可以让不同层的参数初始化比例不同，这有助于...

pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums) # 使用ReLU的情况下推荐的初始值

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wight_init_scales 是一个根据输入节点数目计算出的权重初始化系数数组，用于将初始权重值设定在一个合适的范围内。这里使用了一个常见的公式，即使用均匀分布时，初始值的标准差为 $\sqrt{\frac{2}{n}}$，其中 $n$ ...
朱moyimi
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