掌握数字时序:钟信号、抖动与眼图详解

需积分: 10 2 下载量 116 浏览量 更新于2024-09-05 收藏 364KB PDF 举报
本教程是"数字时序"的一部分,隶属于"仪器基础"系列,主要探讨了数字信号时序中的关键概念和技术。学习内容围绕以下几个核心部分展开: 1. **钟信号(Clock Signals)**:在数字通信中,钟信号起着至关重要的作用,它们提供了时间参考框架。一个典型的钟信号表现为一个具有固定周期的方波,周期是从一个边缘到下一个相似边缘的时间间隔。这种精确的脉冲使得各部分数字系统能够同步工作,确保每个过程在特定时刻触发。 2. **Jitter(抖动)**:Jitter指的是实际发送的时钟信号与理想时钟信号之间的周期性变化,它可能导致数据传输的不稳定性和错误。减少Jitter对于确保数据的一致性和准确性至关重要。 3. **Drift(漂移)**:Drift是指长时间内时钟频率的缓慢变化,这可能会导致系统性能随时间逐渐偏离预期。有效的时钟稳压技术是应对Drift的关键。 4. **Rise Time, Fall Time, and Aberrations(上升时间和下降时间,以及失真)**:这些术语描述了时钟信号的波形特征。Rise Time是从上升沿开始到电压达到峰值的时间,而Fall Time则是从峰值下降到谷值的时间。过大的失真可能会影响信号的清晰度和可靠传输。 5. **Settling Time(稳定时间)**:Settling Time是指信号从变化到稳定状态所需的时间,这对于测量设备和系统的准确响应至关重要。快速的Settling Time意味着系统能更快地响应变化。 6. **Hysteresis(滞环)**:在数字电路中,hysteresis用于防止频繁切换,确保只有当信号越过特定阈值时才发生状态变化。这有助于提高电路的抗干扰能力。 7. **Skew(偏斜)**:当多个时钟信号之间的相位关系不一致时,就会出现skew。它可能导致数据包同步问题,影响系统性能。 8. **Eye Diagram(眼图)**:这是一种图形工具,用来直观展示时钟信号质量,包括Jitter、Drift和Skew的影响。眼图越大,表示信号质量越高,反之则可能存在潜在问题。 总结来说,理解并管理数字时序中的这些概念是设计高效、精确数字电路的基础。通过掌握钟信号的特性、相关术语及其对系统性能的影响,工程师可以优化他们的设计,确保数据通信的可靠性和系统稳定性。

clear;clc parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput'; % 定义储存各被试源文件的上级文件夹 cd(parentdir); % 进入这个上级文件夹 allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试 subinfos = numel(allsubjects); for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT') matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf)) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8; %% matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {'D:\data process\fMRI\onsets\subject(i)_run1.mat'}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt')) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0]; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)'; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0; end;怎么改

2023-05-24 上传

torch.save(model.state_dict(), r'./saved_model/' + str(args.arch) + '_' + str(args.batch_size) + '_' + str(args.dataset) + '_' + str(args.epoch) + '.pth') # 计算GFLOPs flops = 0 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[ 0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn.Linear): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_features start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start_event.record() with torch.no_grad(): output = UNet(args,3,1).to(device) end_event.record() torch.cuda.synchronize() elapsed_time_ms = start_event.elapsed_time(end_event) gflops = flops / (elapsed_time_ms * 10 ** 6) print("GFLOPs: {:.2f}".format(gflops)) return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops出现错误 best_iou,aver_iou,aver_dice,aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, FPS, parameters, gflops = val(model,best_iou,val_dataloader) File "D:/BaiduNetdiskDownload/0605_ghostv2unet _tunnelcrack/ghostunet++/UNET++/main.py", line 143, in val return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops UnboundLocalError: local variable 'gflops' referenced before assignment怎么修改

2023-06-08 上传

代码优化: quarter_dict = { '1': [date(year=timing.year, month=1, day=1), date(year=timing.year, month=3, day=calendar.monthrange(timing.year, 3)[-1])], '2': [date(year=timing.year, month=1, day=1), date(year=timing.year, month=3, day=calendar.monthrange(timing.year, 3)[-1])], '3': [date(year=timing.year, month=1, day=1), date(year=timing.year, month=3, day=calendar.monthrange(timing.year, 3)[-1])], '4': [date(year=timing.year, month=4, day=1), date(year=timing.year, month=6, day=calendar.monthrange(timing.year, 6)[-1])], '5': [date(year=timing.year, month=4, day=1), date(year=timing.year, month=6, day=calendar.monthrange(timing.year, 6)[-1])], '6': [date(year=timing.year, month=4, day=1), date(year=timing.year, month=6, day=calendar.monthrange(timing.year, 6)[-1])], '7': [date(year=timing.year, month=7, day=1), date(year=timing.year, month=9, day=calendar.monthrange(timing.year, 9)[-1])], '8': [date(year=timing.year, month=7, day=1), date(year=timing.year, month=9, day=calendar.monthrange(timing.year, 9)[-1])], '9': [date(year=timing.year, month=7, day=1), date(year=timing.year, month=9, day=calendar.monthrange(timing.year, 9)[-1])], '10': [date(year=timing.year, month=10, day=1), date(year=timing.year, month=12, day=calendar.monthrange(timing.year, 12)[-1])], '11': [date(year=timing.year, month=10, day=1), date(year=timing.year, month=12, day=calendar.monthrange(timing.year, 12)[-1])], '12': [date(year=timing.year, month=10, day=1), date(year=timing.year, month=12, day=calendar.monthrange(timing.year, 12)[-1])] }

2023-05-27 上传