MATLAB读取串口数据及曲线显示实践——HiSVP开发指南

"海思SVP开发指南 - MATLAB读取串口数据并显示曲线的实现示例" 本资源主要介绍的是如何在海思SVP平台上利用MATLAB读取串口数据并将其结果显示为曲线，适用于软件开发工程师和技术支持工程师。海思SVP（Smart Vision Platform）是深圳市海思半导体有限公司推出的一款智能视觉平台，它具有高效的硬件资源利用率和优化的网络结构配置能力。 在高效模式下，SVP支持in-place激活运算，如Conv+ReLU，这能显著提升硬件执行效率。同时，平台兼容多输入、多输出的网络配置，适应复杂的模型需求。此外，SVP具备自动优化网络结构的功能，例如，将同轴Concat级联优化为一层，以提升处理效率。自动识别片上Cache的能力使得数据在隐藏层内部传递时，如果数据足够小，可以直接存储在片内RAM，从而提升处理性能。 在硬件资源利用率方面，有以下几个原则： 1. 优先考虑增加单层计算量，减少网络层数，以降低层间切换带来的损耗，提高端到端的利用率。 2. 鼓励使用卷积、反卷积、Pooling和全连接（FC）层，这些操作能更好地利用硬件资源，而LRN、MVN、Normalize和Softmax层的使用则应尽量减少。 3. 激活函数推荐使用RELU、Sigmod、Tanh、PRELU、RRELU，并采用in-place配置，即与前一层共享blob，以使硬件高效完成计算。 特别对于卷积、反卷积、Pooling和DepthwiseConv层，当输出特征数据尺寸为16*16时，DDR带宽与卷积计算匹配较好。然而，当特征尺寸更小，计算单元可能会受限于DDR带宽，无法完全利用。 在实际应用中，开发者需要根据这些指导原则来设计和优化网络，以充分发挥海思SVP硬件的潜力。同时，海思提供了开发工具链和详细的开发流程，帮助工程师快速理解和开发基于SVP的智能解决方案。需要注意的是，文档中的信息可能会随着产品版本的升级而更新，且具体的产品功能和服务可能会受到商业合同和条款的限制。 通过MATLAB与海思SVP的结合，开发者能够有效地读取串口数据，实时显示并分析结果，同时利用SVP的高效硬件资源实现高性能的智能视觉应用。