基于verilog的SD-SDI 720*576i 数字视频流编码资料及例程序，后期目标验证平台ALTERA 5cefa5U19i7n+LMH0340。 适合做视频类板卡的道友们参考，适合课程设计作业选题及实现。 资料中涵盖了 576i 行数据格式介绍，各个字段的组成，帧格式介绍，消隐、显示的起止行数，场格式说明，奇偶场的行数范围。 对EAV SAV格式进行说明，F、V、H信号及P3、P2、P1、P0保护位的逻辑关系。 在上述参考资料的基础上，用Verilog硬件编程语言进行了设计实现，代码一并贴到文档里了，并在modelsim平台上进行了仿真验证，下一步计划在FPGA平台上进行功能验证。提前分享给大家！！

语音处理指定了一个由 Lawrence Rabiner 教授（罗格斯大学和加州大学圣巴巴拉分校）、Ronald Schafer 教授（斯坦福大学）、Kirty Vedula 和 Siva Yedithi（罗格斯大学）组成的团队。 此练习是一组语音处理练习之一，旨在补充LR Rabiner和RW Schafer编写的教科书“数字语音处理的理论和应用”中的教材。 此 MATLAB 练习实现了自适应差分脉冲编码调制 (ADPCM) 编码器，用于语音信号的波形编码。

给定一窗口区域。 计算各区的特征码。 随机给定一条直线的两端上。 计算两端点对应的特征码。 如果两端点都在窗口内，直接显示。 如果有端点在窗口外，则判断它和哪个边框有交点。求出直线和对应边框线交点。在计算交点的特征码，重复前面的。

无刷电机-编码器测速（霍尔传感器） STM32 F407 单片机 按下KEY1使能电机 按下KEY2不使能电机 按下KEY3电机加速 按下KEY4电机减速 接线: 注意接线是有序的: 电机驱动板 5V_IN\GND <----> 5V\GND 电机驱动板 U+\V+\W+ <----> PI5\PI6\PI7 电机驱动板 U-\V-\W- <----> PH13\PH14\PH15 电机驱动板 SD\GND <----> PE6\GND 电机驱动板 HU\HV\HW\GND <----> PH10\PH11\PH12\GND --> 编码器 定时器TIM8输出PWM信号: 三路PWM输出到PI5\PI6\PI7上连接到驱动板上的U+\V+\W+接口. 电机使能引脚:电机驱动板 SD <----> PE6 霍尔编码器信号从HU\HV\HW引脚输出,接入PH10\PH11\PH12定时器捕获.

金税最新商品分类编码表，做开票系统二次开发必备文档。金税最新商品分类编码表，做开票系统二次开发必备文档。

LabVIEW中文本与UTF8编码相互转换，一个小程序，具有参考价值

NotEnoughAV1Encodes-Qt 适用于AV1编码器Linux GUI-AOMENC，RAV1E和SVT-AV1 对于Windows用户，请签出非Qt版本： 开发进度： 基于场景的分割（FFmpeg） 块分割 多线程 使用QThread的多线程 基本的aomenc编码 基本的rav1e编码 基本的SVT-AV1编码 高级Aomenc设置 进阶rav1e设定 SVT-AV1的高级设置 保存并加载自定义预设 基本音频编码 高级音频编码 （基本字幕支持） 批次编码

matlab实数编码代码快照压缩成像（PnP-SCI）的即插即用算法 这个软件库包含了纸张的MATLAB代码插件和播放算法大型快照压缩成像在计算机视觉IEEE / CVF会议和模式识别（CVPR）2020（口服）的，和。 图1.使用提议的PnP-SCI算法以深去噪器作为图像/视频先验，重构为大型Football视频（3840×1644×48） ，表示为PnP-FFDNet（右下）。 为了进行比较，左下和右上分别显示了地面真实情况和使用GAP-TV（ICIP'16）的结果。 所拍摄的图像（左上角）尺寸为UHD（3840×1644），并从快照测量中恢复了48帧。 Football视频来自。 快照压缩成像（SCI） 快照压缩成像（SCI）提出了一个问题，我们可以将多维视觉信息编码为低维采样。 因此，如图2所示，SCI指的是对快照中的三维或二维数据使用不同的掩码（或编码Kong径）进行编码，如图2所示。典型的应用是高速成像（在时间上具有变体蒙版），高光谱成像（具有光谱变体蒙版），光场成像（具有角变体蒙版）以及同时进行多维成像和传感。 图2.视频SCI的感测过程（左）和使用建议的PnP-FFDN

可以将文字转换为UTF-8编码的一个小工具，非常实用。

在发射器和接收器处采用多个天线将探索额外的空间资源，以利用空分多址（SDMA）技术在系统吞吐量中提供可观的收益。 最佳多用户MIMO线性预编码被认为是多用户MIMO研究领域的关键问题。 在这种多用户系统中的挑战是设计预编码向量以最大化系统容量。 提出了一种基于粒子群算法的带LMMSE检测的最优多用户MIMO线性预编码方案。 所提出的方案旨在通过线性预编码和线性检测来最大化多用户MIMO系统的系统容量。 本文探讨了一种简化的函数来解决最优问题。 采用粒子群优化算法，可以根据简化函数容易地找到最优线性预编码向量。 与基于信道块对角化方法的多用户MIMO线性预编码方案相比，该方案提供了显着的性能改进。