"AW SUNXI 平台下的D1-H Linux I2S/PCM 接口使用指南"

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本文档是一份关于AW SUNXI平台下I2S/PCM接口使用方法的开发指南，旨在帮助音频系统相关的开发者快速了解该平台下的I2S/PCM接口的具体使用方法。文档的版本号为1.0，发布日期为2021年4月14日。 文档的目标读者是音频系统相关的开发者，适用范围是AW D1-H Linux平台下的开发工作。文档包含了I2S/PCM音频模块的使用说明，通过该文档可以了解如何在AW SUNXI平台下使用I2S/PCM接口进行音频开发。 文档的第一章是前言，介绍了本文档的简介和目标读者。文档的适用范围和相关术语也在前言中进行了说明。 文档的第二章是关于I2S/PCM接口的基本概念和原理的介绍。这一章包含了对I2S/PCM接口的功能、特点和使用场景的详细解释，同时也介绍了AW SUNXI平台下的I2S/PCM接口的硬件架构和硬件资源分配。 文档的第三章是关于在AW SUNXI平台下使用I2S/PCM接口进行音频开发的具体步骤和方法。这一章包含了从准备开发环境到实际开发的整个过程的详细解释。其中包括了如何配置I2S/PCM接口的参数、如何进行音频数据的输入和输出、如何进行音频信号的采样和处理等。 文档的第四章是关于常见问题和解决方法的介绍。这一章包含了一些常见的问题和解决方法，帮助开发者在遇到问题时能够快速找到解决方法。 文档的第五章是附录，包含了一些额外的信息和参考资料，帮助开发者更深入地了解I2S/PCM接口的使用方法。 总之，本文档是一份关于在AW SUNXI平台下使用I2S/PCM接口进行音频开发的详细指南，通过阅读该文档，音频系统相关的开发者可以快速了解并掌握该平台下I2S/PCM接口的具体使用方法。通过文档中提供的各种步骤和方法，开发者可以更高效地进行音频开发工作，并且在遇到问题时能够快速找到解决方法。我们希望该文档能够对音频系统开发者的工作有所帮助，使他们能够更好地利用AW SUNXI平台的I2S/PCM接口进行音频开发。

D1_Linux_I2S_开发指南1

2022-08-04 上传
1前言1.1 文档简介本文档编写目的是为了让音频系统相关的开发者能够了解清楚 AW SUNXI 平台下 I2S/PCM 接口的具体使用方法，能够更快地基于 AW

D1-H_Linux_Display_开发指南1

2022-08-03 上传
前言1.1 文档简介 .1.2 目标读者 .1.3 适用范围 .模块介绍2.1 模块功能介绍 .2.2 相关术语介绍 .2.2.1 硬件术语 .2.2.2 软件

if (jjz == jji) v = vt(jjz); Rap = apor(jjz); Rlamd = lamdpor(jjz); elseif (jjz == 1 && jji == 2) S1 = Sz * (de - H_layer(1)) / dee; S2 = Sz - S1; s2 = 1 / (S1 + S2); v = vt(jjz); Rlamd = exp((S1*d1+S2*d0)*s2); Rp = (S1 * p(2) + S2 * p(1))*s2; Rc = (S1 * c(2) + S2 * c(1))*s2; Rap = Rlamd / Rp / Rc; elseif (jjz == 1 && jji == 3) S1 = Sz * (de - H_layer(2)) / dee; S2 = Sz * (H_layer(2)- H_layer(1)) / dee; S3 = Sz - S1 - S2; s3 = 1 / (S1 + S2 + S3); v = vt(jjz); Rlamd = exp((S1*d2 + S2 * d1 + S3 * d0)*s3); Rp = (S1 * p(3) + S2 * p(2) + S3 * p(1))*s3; Rc = (S1 * c(3) + S2 * c(2) + S3 * c(1))*s3; Rap = Rlamd / Rp / Rc; end 优化这段代码

2023-05-29 上传
Rp = S1 * p(min(jji+1, 3)) + S2 * p(min(jji, 2)) + S3 * p(1) + S4 * p(1); Rc = S1 * c(min(jji+1, 3)) + S2 * c(min(jji, 2)) + S3 * c(1) + S4 * c(1); Rap = Rlamd ./ Rp ./ Rc; if cond1 Rap = apor(jjz);...

if (jjz == jji) v = vt(jjz); Iap = apor(jjz); Ilamd = lamdpor(jjz); elseif (jjz == 1 && jji == 2) S1 = Sz * (de - H_layer(1)) / dee; S2 = Sz * H_layer(1) / dee; S3 = Sz - S2 - S1; s3 = 1 / (S1 + S2 + S3); v = vt(jjz); Ilamd = exp((d1*S1 + d0 * S2 + d0 * S3)*s3); Ip = (S1 * p(2) + S2 * p(1) + S3 * p(1))*s3; Ic = (S1 * c(2) + S2 * c(1) + S3 * c(1))*s3; Iap = Ilamd / Ip / Ic; elseif (jjz == 1 && jji == 3) S1 = Sz * (de - H_layer(2)) / dee; S2 = Sz * (H_layer(2) - H_layer(1)) / dee; S3 = Sz * H_layer(1) / dee; S4 = Sz - S1 - S2 - S3; s4 = 1 / (S1 + S2 + S3 + S4); v = vt(jjz); Ilamd = exp((d2*S1 + d1 * S2 + d0 * S3 + d0 * S4)*s4); Ip = (S1 * p(3) + S2 * p(2) + p(1) * S3 + p(1) * S4)*s4; Ic = (S1 * c(3) + S2 * c(2) + c(1) * S3 + c(1) * S4)*s4; Iap = Ilamd / Ip / Ic; end 优化

2023-05-29 上传
case (jjz == 1 && jji == 2) S1 = Sz * (de - H_layer(1)) / dee; S2 = Sz * H_layer(1) / dee; S3 = Sz - S2 - S1; s3 = 1 / (S1 + S2 + S3); v = vt(jjz); Ilamd = exp((d1*S1 + d0 * S2 + d0 * S3)*s3); ...

解释def NCC(img1,img2,avg_img1,avg_img2,disparity,NCC_value,deeps, threshold,max_d, min_rows, max_rows): #设立阈值 ncc_value = threshold if min_rows == 0: min_rows += 1 for i in range(3, max_rows - 3): for j in range(3, cols-3): if j < cols - max_d-3: max_d1 = max_d else: max_d1 = cols - j - 3 for d in range(4, max_d1):#减一防止越界 ncc1 = 0 ncc2 = 0 ncc3 = 0 for m in range(i-3, i+4): for n in range(j-3, j+4): ncc1 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc2 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img2[m, n] - avg_img2[i, j]) ncc3 += (img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc_b = math.sqrt(ncc2*ncc3) ncc_p_d = 0 if ncc_b != 0: ncc_p_d = ncc1/(ncc_b) if ncc_p_d > ncc_value: ncc_value = ncc_p_d disparity[i, j] = d NCC_value[i ,j] = ncc_p_d ncc_value = threshold print("iter{0}".format(i))

2023-07-09 上传
函数的输入参数包括两张图像（`img1`和`img2`）、图像的平均值（`avg_img1`和`avg_img2`）、视差图（`disparity`）、NCC值（`NCC_value`）、迭代深度（`deeps`）、阈值（`threshold`）、最大视差值（`max_d`）、最小...

clear;clc; data = xlsread("附件1-药盒型号.xls",1,'B2:D1920'); d1 = ceil(sqrt(data(:,1).^2+data(:,2).^2)); data = [data,d1]; w = 2; K_min = min(data(:,2)); K_max = max(data(:,2)); N = size(data); H_min = K_min; H_K = 2*H_min - 1; H_max = H_K - w; H = []; while(H_max <= K_max) index = find(data(:,2)>=H_min & data(:,2)<=H_max); temp = data(index,:); d_min = min(temp(:,4)); if(H_K < d_min) H_min H_max H = [H;[H_K, H_min,H_max]]; H_min = H_max + 1; H_K = 2*H_min - 1; H_max = H_K - w; if(H_K > K_max + 2) H_K = K_max + 2; H_max = H_K - w; index = find(data(:,2)>=H_min & data(:,2)<=H_max); temp = data(index,:); d_min = min(temp(:,4)); if(H_K < d_min) H_min H_max H = [H;[H_K, H_min,H_max]]; H_min = H_max + 1; H_K = 2*H_min - 1; H_max = H_K - w; else H_K = d_min - 1; H_max = H_K - w; end end else H_K = d_min - 1; H_max = H_K - w; end end

2023-06-09 上传
2. 初始化参数，包括药盒的宽度w、Y坐标的最小值K_min和最大值K_max、数据矩阵的大小N、每组药盒的Y坐标范围的最小值H_min和最大值H_max、以及保存每组药盒的矩阵H。 3. 迭代计算每组药盒的Y坐标范围，直到所有药盒...

numpy框架下给定两个框的x1, y1, z1, w1, h1, d1,x2, y2, z2, w2, h2, d2计算两者的ciou，写出对应的python函数,用一个函数

2023-05-18 上传
delta_center_i = np.linalg.norm(center1 - center_i, ord=2, axis=-1) # 计算相交框的最小闭合矩形对角线长度 w_i, h_i, d_i = min_xy_i - max_xy_i v_i = w_i * h_i * d_i alpha = 4 / (np.pi ** 2) * np....

用matlab编写代码，请使用指针的方法来解决这个问题，计算任意输入信号波长，输入收发端高度和坐标、任意数量的刃峰高度和坐标，输出采用Deygout方法计算出的总绕射损耗： 以下给出步骤提示：1、计算各峰的v参数 2、比较v参数大小确定第一主峰； 3、计算从发射端到接收端的主峰的损耗L1（d1,d2,h）,注意h为相对等效高度 4、以第一主峰作为接收端，发射端不变，计算这两者之间的次级主峰的损耗，按照3步骤计算次级主峰的损耗L2，再以次级主峰作为接受或发射端计算再次一级刃峰的损耗 5、以第一主峰作为发射端重复4步骤 6、将所有刃峰损耗计算完后累加，得到总损耗，注意每个刃峰只需要算一次即可，不要重复计算 菲涅尔—基尔霍夫绕射参数：v=h根号下[2（d1+d2）/(lambdad1d2)] 其中h表示刃峰等效高度，lambda表示波长 损耗计算公式为：L=20*log10（0.225/v），只需要考虑x坐标即可

2023-06-11 上传
v_values(i) = obstacle(1) * sqrt(2 * (d1 + d2) / (lambda * d1 * d2)); end % 比较 v 参数大小确定第一主峰 [~, idx] = max(v_values); first_peak = obstacles(idx, :); % 计算从发射端到接收端的主峰的损耗 ...

怎么改让TestData <= 14'd8192+hcnt+vcnt-(DETE_WIDTH_DIV2)-(DETE_HEIGHT_DIV2)+14'd1;输出渐变改成横向条纹

2023-05-31 上传
TestData <= 14'd8192 + hcnt + vcnt - DETE_WIDTH_DIV2 - DETE_HEIGHT_DIV2 + 14'd1; // 根据当前行的 vcnt 和 hcnt 值来输出对应的像素值 if (vcnt >= 6'd0 && vcnt ) begin if (hcnt >= 6'd0 && hcnt ) ...

a=F/m，F=2ABNI/Z0+2AB^2Z/μZ0，条件为N=BsZ0/μI，B=Bs/2，A=Π(D1^2-D2^2)/4，m=Πρ1t(D1^2-D3^2)/4+Πρ2D3^2L/4，H(D4-D1)/2≥NSn，Sn=10，I≤60,ρ1=7.6×10^-3,ρ2=7.85×10^-3，μ=4Π×10^-7，Z0=1其中自变量为D1，D2，D3，D4，L，H，t，Z；求解a和F的最大值并给出各个变量的取值

2023-06-01 上传
m_val = pi * ρ1_val * t_val * (D1_val^2 - D3_val^2) / 4 + pi * ρ2_val * D3_val^2 * L_val / 4; F_val = 2 * A_val * B_val * N_val * I_val / Z0_val + 2 * A_val * B_val^2 * Z_val / (μ_val * Z0_val); ...
芊暖
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