投球手 Javascript音高检测算法的汇编。 同时支持浏览器和节点。 提供的音高查找算法 阴-以我的经验，准确性和速度之间的最佳平衡。 有时会提供非常错误的值。 AMDF-速度慢，只能精确到+/- 2％左右，但发现频率比其他频率更一致。 动态小波-非常快，但是很难识别较低的频率。 带FFT的YIN （即将推出） Goertzel （即将推出） 麦克劳德（即将推出） 安装 npm install --save pitchfinder 用法 在节点中查找wav文件的音高 提供的所有变桨搜索算法都可以在Float32Array上Float32Array 。 为了找到wav文件的音高，我们可以使用wav-decoder库将数据提取到这样的数组中。 const fs = require ( "fs" ) ; const WavDecoder = require ( "wav-dec

timegate 墨鸢大佬写的《无感无刷直流电机之电调设计全攻略》，主要讲了关于无刷直流电机的驱动的基本原理，以及无感控制的知识要点，并且附上了德国 MK 项目电调代码（V0.41 版本）的全代码分析。 ### 无感无刷直流电机之电调设计全攻略 #### 一、前言 本文旨在深入探讨无感无刷直流电机（BLDC）及其电子调速器（ESC）的设计与实现方法。随着技术的进步，无感控制已成为现代BLDC应用中的关键技术之一，尤其是在无人机、电动汽车、工业自动化等领域。本文将围绕无刷直流电机的基础知识、工作原理、无感控制策略、反电动势检测及过零检测等核心内容展开讨论，并通过具体实例来加深理解。 #### 二、无刷直流电机基础知识 ##### 2.1 三个基本定则 在深入了解无刷直流电机之前，我们先回顾一下电磁学中的三个基本定则：左手定则、右手定则（安培定则一）和右手螺旋定则（安培定则二）。 - **左手定则**：用于判断载流导体在磁场中受到的作用力方向。伸出左手，使拇指与其余四指垂直，并且都与手掌在一个平面内；让磁感线从掌心进入，并使四指指向电流的方向，这时拇指所指的方向就是通电导线在磁场中所受安培力的方向。 - **右手定则（安培定则一）**：用于判断直导线周围产生的磁场方向。将右手伸平，大拇指与其余四指垂直，且处于同一个平面内；让磁感线垂直穿入掌心，四指指向电流的方向，则拇指指向为磁场的N极方向。 - **右手螺旋定则（安培定则二）**：用于判断载流螺线管或环形电流产生的磁场方向。将右手握成拳状，四指指向电流方向，大拇指指向螺线管内部或环形电流中心，则大拇指的方向即为磁场的N极方向。 ##### 2.2 内转子无刷直流电机的工作原理 内转子无刷直流电机是指其转子位于电机内部的一种类型，通常采用磁回路分析法进行研究。 - **磁回路分析法**：通过对电机内部磁通路径的分析，可以更好地理解电机的工作原理。磁回路由磁性材料构成，当电流通过绕组时会产生磁场，进而与永磁体相互作用产生转矩。 - **三相二极内转子电机结构**：这种类型的电机具有简单的结构特点，包括两个磁极的转子和定子上的三相绕组。通过改变绕组中电流的流向，可以实现电机的正反转。 - **三相多绕组多极内转子电机的结构**：这类电机的特点在于拥有多个绕组和多个磁极，从而提高了电机的效率和性能。其内部结构更为复杂，但能够提供更平稳的运行效果。 ##### 2.3 外转子无刷直流电机的工作原理 外转子无刷直流电机则是指其转子位于电机外部的一种类型，常见的结构如下： - **一般外转子无刷直流电机的结构**：这类电机通常采用外部转子和内部定子的结构形式，其特点是转子位于电机外壳之外，定子位于电机内部。 - **新西达2212外转子电机的结构**：作为一款典型的外转子电机，新西达2212采用了特殊的结构设计，以提高其动力输出和效率。该电机具有较高的转速范围和扭矩输出能力。 #### 三、无刷直流电机转矩的理论分析 无刷直流电机的转矩是衡量其性能的重要指标之一。了解电机转矩的产生机制对于优化电机设计至关重要。 - **传统的无刷电机绕组结构**：传统的无刷直流电机通常采用Y型连接方式的三相绕组。这种连接方式使得电机在运行过程中能够产生连续的转矩。 - **转子磁场的分布情况**：转子磁场的分布对电机的性能有着直接影响。合理的磁场分布可以使电机在运行过程中产生较大的转矩，并减少损耗。 - **转子的受力分析**：通过分析转子在不同状态下受到的力，可以更好地理解电机的工作原理。这些力包括电磁力、机械力等，它们共同作用于转子上，使其产生旋转运动。 - **一种近似分析模型**：为了简化计算过程，通常会采用一些近似模型来分析电机的工作状态。这些模型可以帮助工程师快速估算电机的关键参数，并指导电机的设计与优化。 #### 四、无感控制策略 无感控制是针对无刷直流电机的一种先进控制方法，其核心在于无需使用位置传感器即可实现对电机的有效控制。 - **六步方波控制**：这是一种常用的无感控制策略，通过六个步骤循环改变电机绕组中的电流方向，使电机产生连续的转矩。这种方法简单有效，适用于多种应用场景。 - **反电动势过零检测**：在无感控制中，准确地检测到反电动势（Back EMF）的过零点是关键。这可以通过比较电机绕组电压与参考电压来实现，从而确定电机的位置和速度。 - **代码实现**：为了帮助读者更好地理解和实践无感控制策略，本文还提供了德国MK项目的电调代码（V0.41版本）的全代码分析。这些代码详细展示了如何实现上述控制策略，并提供了实用的编程技巧。 无感无刷直流电机的电调设计涉及多个方面的知识和技术，从基础理论到实际应用都有着广泛的研究价值和发展空间。通过本文的介绍，希望能够为读者提供一个全面的理解框架，并激发更多深入探索的兴趣。

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，最初由 Joseph Redmon 等人在 2015 年提出。它的核心思想是将对象检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。YOLO 以其快速和高效而闻名，特别适合需要实时处理的应用场景。 以下是 YOLO 的一些关键特点： 1. **单次检测**：YOLO 模型在单次前向传播中同时预测多个对象的边界框和类别概率，不需要多次扫描图像。 2. **速度快**：YOLO 非常快速，能够在视频帧率下进行实时检测，适合移动设备和嵌入式系统。 3. **端到端训练**：YOLO 模型可以从原始图像直接训练到最终的检测结果，无需复杂的后处理步骤。 4. **易于集成**：YOLO 模型结构简单，易于与其他视觉任务（如图像分割、关键点检测等）结合使用。 5. **多尺度预测**：YOLO 可以通过多尺度预测来检测不同大小的对象，提高了检测的准确性。 YOLO 已经发展出多个版本，包括 YOLOv1、YOLOv2（也称为 YOLO9000）、YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 等。 ### 极速检测：YOLO模型优化策略全解析 YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的对象检测系统，因其在速度与准确性上的突出表现而备受关注。为了满足更苛刻的应用场景需求，如实时视频监控或自动驾驶等，本文将深入探讨如何通过多种策略优化YOLO模型，以进一步提高其检测速度的同时确保检测精度。 #### 1. YOLO模型概述 YOLO是一种统一的、实时的对象检测系统，其核心思想是将对象检测任务视为一个回归问题，直接在图像中预测边界框和类别概率。这种直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射方式使得YOLO具有以下关键特点： - **单次检测**：YOLO模型在单次前向传播中同时预测多个对象的边界框和类别概率，不需要多次扫描图像。 - **速度快**：YOLO非常快速，能够在视频帧率下进行实时检测，适用于移动设备和嵌入式系统。 - **端到端训练**：YOLO模型可以直接从原始图像训练到最终的检测结果，无需复杂的后处理步骤。 - **易于集成**：YOLO模型结构简单，易于与其他视觉任务结合使用。 - **多尺度预测**：YOLO可以通过多尺度预测来检测不同大小的对象，提高检测准确性。 YOLO模型经历了多次迭代，已经发展到YOLOv3、YOLOv4等多个版本，每个版本都在速度和准确性上有所提升。 #### 2. 模型简化 简化模型结构是提高检测速度的一种直接有效的方法。这通常涉及到减少网络的深度和宽度。 - **减少网络深度和宽度**：通过减少卷积层的数量和每个卷积层的过滤器数量可以降低模型的计算复杂度。例如，可以使用Python代码来自定义YOLO配置文件，调整网络的深度和宽度： ```python # 示例：自定义 YOLO 配置 def create_yolo_config(): config = { 'depth_multiple': 0.5, # 调整网络深度 'width_multiple': 0.5 # 调整网络宽度 } return config ``` #### 3. 网络架构优化 网络架构的优化可以显著提高模型的计算效率，主要包括以下两个方面： - **使用轻量级模块**：采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）等轻量级卷积替代标准卷积，以降低计算成本。 - **引入注意力机制**：如SENet中的Squeeze-and-Excitation（SE）块，可以在不显著增加计算量的情况下提高特征的表达能力，从而提升性能。 #### 4. 多尺度预测 多尺度预测允许模型在不同分辨率下进行检测，有助于提高小目标的检测速度。在YOLO配置中添加多尺度预测： ```python # 示例：在 YOLO 配置中添加多尺度预测 def create_yolo_config(): config = { 'multi_scale': True, 'scales': [1.0, 0.5, 0.25] # 定义不同尺度 } return config ``` #### 5. 批处理和并行处理 批处理和并行处理可以充分利用GPU的计算能力，加快训练和推理过程。其中，数据并行是通过将数据分割并在多个GPU上同时训练模型，可以显著加速训练过程。 ```python # 示例：使用 PyTorch 的 DataParallel 实现数据并行 if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) ``` #### 6. 硬件加速 利用专用硬件如GPU、TPU或FPGA可以大幅提高模型的运行速度。这些硬件专门设计用于加速神经网络计算，特别是在处理大量矩阵运算时效果显著。 #### 7. 模型剪枝和量化 模型剪枝可以去除不重要的权重，而量化可以减少模型参数的精度，这两种方法都有助于减少模型的计算负担，进而提高模型的运行速度。 #### 8. 推理引擎优化 使用专门的推理引擎如TensorRT或OpenVINO可以优化模型的推理速度，通过针对特定硬件进行优化，这些引擎能够提供更高的性能。 #### 9. 代码优化 优化模型的实现代码，减少不必要的计算和内存开销，可以进一步提高模型的运行速度。例如，优化非极大值抑制（NMS）的实现可以显著提升模型的速度。 ```python # 示例：优化代码以减少循环和条件判断 def fast_non_max_suppression(predictions, conf_thres, iou_thres): # 优化的非极大值抑制（NMS）实现... ``` #### 10. 结论 提高YOLO模型的检测速度是一个多方面的过程，涉及模型结构、训练策略、硬件利用和代码实现等多个层面。通过上述介绍和代码示例，读者应该能够理解并实施一系列优化策略，以提高YOLO模型的检测速度。需要注意的是，优化过程中需要在速度、精度和模型复杂度之间找到合适的平衡点。此外，不同的硬件平台和软件环境可能需要采取不同的优化策略。

YOLO模型的优化与加速方法，旨在提高目标检测的速度和精度。首先，介绍了YOLO模型的基本架构和版本演变，包括YOLOv5的结构特点。接着，重点讨论了模型架构的优化，包括更高效的Backbone（如CSPDarknet53）、激活函数（如Leaky ReLU和Swish）以及增强型特征融合（如PANet）。然后，深入分析了数据处理的优化方法，包括数据增强、预处理和数据加载优化。训练技巧方面，介绍了学习率调度、正则化技术（如Dropout和Batch Normalization）以及迁移学习的应用。最后，探讨了硬件加速技术，包括GPU、TensorRT优化和FPGA加速，强调了通过不同技术手段提升YOLO模型的实际性能。本文通过丰富的源码示例和技术细节，为YOLO模型的实际应用提供了全面的优化方案。

水管和水管漏水检测数据集，共有24426张图片，这些数据以YOLO-VOC格式提供，这意味着数据集以VOC格式为基础，同时兼容YOLO格式。VOC格式是由Pascal VOC项目定义的一种图像标注格式，广泛用于目标检测和图像分割等计算机视觉任务。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，能够快速准确地在图像中识别和定位多个对象。 该数据集包含了3个主要文件夹，分别存储了图片、xml和txt文件。JPEGImages文件夹内存储了全部的jpg格式的图片，共有24426张；Annotations文件夹存储了与图片对应的xml标注文件，同样有24426个；labels文件夹中的txt文件也是24426个，用于标注数据以YOLO格式处理。数据集的标签种类有两个，分别是“leak”（漏水）和“pipe”（水管），其中“leak”的框数为15324个，“pipe”的框数为17741个，总共的标注框数为33065个。 这些图片的清晰度和分辨率是中等水平，并且所有图片都进行了增强处理。增强处理通常包括对图像进行旋转、缩放、裁剪、颜色变换等，目的是为了提高模型的泛化能力和鲁棒性。标签标注是通过矩形框来完成的，这些矩形框用于目标检测系统识别和分类水管和漏水这两种目标。 在使用该数据集时，需要注意的是，虽然数据集中的标签和图片都经过了精心标注和增强，但数据集本身并不保证训练出的模型或权重文件的精度。用户应该理解数据集提供的仅仅是准确且合理的标注数据，而模型的性能还需通过训练和测试来验证。标注示例或图片概览有助于用户了解数据集的格式和质量，从而更好地利用这些数据进行目标检测相关工作。 在目标检测的上下文中，数据集的构建和标注质量直接影响到最终模型的效果。通过使用大量标注准确的图片数据，可以训练出能够准确识别和定位水管以及检测漏水区域的模型。这种模型对于工业自动化、城市基础设施维护等领域具有重要的应用价值。例如，在水管检测中，模型可以帮助快速识别出需要维修或更换的管道，从而提高水资源的利用效率和减少水资源的浪费。 水管和水管漏水检测数据集提供了丰富的图片资源和准确的标注信息，能够为研究人员和工程师在开发和训练目标检测模型时提供便利。通过对该数据集的研究和应用，有望提高智能检测系统的性能，进而推动相关领域的技术进步和创新。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL平台进行声固耦合超声波无损检测的技术，重点探讨了汉宁窗调制正弦信号的生成方法及其在COMSOL中的应用。首先，通过Matlab代码展示了如何生成汉宁窗调制的3周期正弦信号，并解释了关键参数如时间步长、窗函数长度的选择原因。接着，讨论了如何将生成的时域信号导入COMSOL并正确设置压力边界条件，避免常见的错误。此外，还提供了关于网格划分的具体建议，特别是声场侧和固体侧的网格设置，以确保高频信号的准确性。最后，强调了材料阻尼设置对模型稳定性的影响，并给出了推荐的瑞利阻尼系数初值。 适合人群：从事超声波无损检测、声固耦合仿真研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟超声波传播特性的科研项目或工业检测任务，旨在提高仿真的可靠性和精度。 其他说明：文中提供的具体参数和代码片段有助于实际操作中的问题解决，特别是在信号生成和网格划分方面。

五、 隧道检测工具 20. 设计模型导入与检测图生成 J. 导入设计图 选择 文件/打开/ 打开文件.dwg格式的 文件 在列表图中就会有目标文件。 K. 检测图生成 同 时 选 中 点 云 和 设 计 图 ， 点 击 OfficeSurvey/面与面检测工具 第 1步 定义投影 选择基于圆柱的投影 然后点击 ，画一个圆 如下图所示

"温湿度检测电路" 温湿度检测电路是一种检测温湿度的电路系统，它可以检测环境中的温湿度变化，以便在工业、农业、生活等领域中应用。下面是关于温湿度检测电路的详细知识点： 一、温湿度检测电路的组成 温湿度检测电路由温湿度传感器、A/D转换电路、主机电路、显示电路等组成。其中，温湿度传感器用于检测环境中的温湿度变化，A/D转换电路将模拟信号转换成数字信号，主机电路用于处理和控制整个系统，显示电路用于显示检测结果。 二、温湿度传感器 温湿度传感器是温湿度检测电路的核心组件，它可以检测环境中的温湿度变化。常用的温湿度传感器有HM1500、DS18B20、HS1101等。HM1500是美国Humirel公司生产的一种电压输出式集成传感器，它有GNID、UCC（+5V电源端）、UO（电压输出端）三个引脚。 三、A/D转换电路 A/D转换电路用于将模拟信号转换成数字信号，以便于微处理器处理。常用的A/D转换器有ADC0809、ADC0816等。ADC0809是一种8位A/D转换器，它可以将0-5V的模拟信号转换成数字信号。 四、主机电路 主机电路是温湿度检测电路的控制中心，它用于处理和控制整个系统。常用的微处理器有51单片机、AVR单片机、ARM单片机等。51单片机是一种常用的8位微处理器，它具有强大的处理能力和丰富的外设资源。 五、显示电路 显示电路用于显示检测结果，常用的显示器有LCD液晶显示器、LED显示器等。LCD液晶显示器是一种常用的显示器，它可以显示数字、文字和图形等信息。 六、温湿度检测电路的应用 温湿度检测电路有广泛的应用前景，在工业、农业、生活等领域中都有很大的应用价值。例如，在工业生产中，温湿度检测电路可以用于检测产品的温湿度变化，以便于控制产品的质量。在农业中，温湿度检测电路可以用于检测土壤的温湿度变化，以便于控制作物的生长。在生活中，温湿度检测电路可以用于检测家居的温湿度变化，以便于控制家居的温湿度。 七、温湿度检测电路的优点 温湿度检测电路具有很多优点，例如： * 高精度：温湿度检测电路可以检测温湿度的微小变化。 * 高灵敏度：温湿度检测电路可以检测温湿度的快速变化。 * 高稳定性：温湿度检测电路可以长时间稳定地工作。 * 高灵活性：温湿度检测电路可以根据需要进行灵活的调整。 八、温湿度检测电路的缺点 温湿度检测电路也存在一些缺点，例如： * 成本较高：温湿度检测电路需要使用高精度的传感器和微处理器，成本较高。 * 体积较大：温湿度检测电路需要使用多个组件，体积较大。 * 耗电量较高：温湿度检测电路需要使用电源，耗电量较高。 温湿度检测电路是一种非常有用的电路系统，它可以检测环境中的温湿度变化，并具有高精度、灵敏度和稳定性等优点。但是，也存在一些缺点，例如成本较高、体积较大和耗电量较高等。

清洗了的红外数据集，其中包括9045个数据集，数据集的标签格式为YOLO格式，能够直接用于YOLO系列模型的训练。 包括图片 数据标签 及标签可视化的图片， 相关数据集介绍链接： https://blog.csdn.net/weixin_49824703/article/details/147150512?spm=1001.2014.3001.5502 在当今科技快速发展的时代，深度学习模型因其在图像识别、处理和分析方面的卓越能力而广受欢迎。特别是YOLO（You Only Look Once）模型，它以其实时性和准确性而闻名，在目标检测领域尤为突出。本篇文章将深入探讨一个专门为YOLO模型量身定做的红外光人体检测数据集，以及如何利用该数据集进行高效的目标检测训练。 数据集的全名为“IR2红外光人体检测数据集-YOLO格式”，它包含了大量的红外图像，这些图像主要是通过红外摄像设备捕捉得到，具有在低光照条件下依然能清晰显示人体轮廓的特性。数据集的规模为9045个样本，每个样本不仅包含红外图像本身，还包含了对应的YOLO格式标签文件。YOLO格式标签文件是一类标注文件，用于存储图像中目标的位置信息和类别信息，它们以特定的文本格式记录每个目标的中心坐标、宽度、高度以及类别标识。 使用这些数据集进行训练，可以让YOLO模型学会如何从红外图像中准确地识别和定位人体，即便在没有可见光的环境条件下也同样有效。这种技术的应用范围非常广泛，包括但不限于安全监控、夜视识别、搜索与救援等场景。 除了原始图像和YOLO格式标签文件外，该数据集还包括了标签可视化的图片。这些图片对理解YOLO格式标签文件中的信息非常有帮助，因为它们直观地展示了数据标注与实际图像之间的对应关系。通过可视化图片，研究人员和开发人员可以直观地验证标签的准确性和完整性，这对于提高模型训练的质量和效果至关重要。 此外，该数据集还提供了指向更详细数据集介绍的链接。这个链接可能指向一个博客文章或其他教育资源，它将为使用者提供更深入的理解和背景知识，比如数据集的采集过程、标注规则、应用场景等。这样的资源对于那些希望在特定领域内深入应用红外光人体检测技术的研究人员和工程师来说，是十分宝贵的。 IR2红外光人体检测数据集-YOLO格式是一个高质量、大容量的数据集，专门为那些使用YOLO系列模型的用户量身打造。它不仅包含了丰富的原始红外图像和相应的YOLO格式标注，还提供了可视化的标签图片以及详细的使用指南。这使得该数据集成为了研究和开发人员进行红外光人体检测项目时的首选资源。

在电子工程领域，有效值检测是一项重要的技术，用于测量交流信号的真实功率或等效直流值。AD637是一款专门用于有效值检测的集成电路，它能够精确地转换非正弦波形的交流信号为对应的直流电压，从而实现有效值的测量。在本主题中，我们将深入探讨AD637的工作原理、电路设计以及如何利用它来实现有效值检测。 AD637集成电路是一个集成的热电偶检测器和有效值转换器，特别适用于电力系统、音频电路以及任何需要测量非正弦波信号有效值的应用。它内部包含了精密的运算放大器、乘法器和积分器，可以处理宽范围的频率输入，并且对温度漂移有很好的抑制能力。 有效值检测的核心在于将交流信号转换为等效的直流信号，而AD637正是为此目的设计的。它的工作原理基于热电偶的测温原理，通过将交流信号转换为热能，然后由热敏电阻转换为电信号，再经过电路处理，最终输出与交流信号有效值成正比的直流电压。 电路设计通常包括以下几个步骤： 1. **输入信号调理**：确保输入信号的幅值和阻抗匹配AD637的要求，可能需要前置放大器或者阻抗匹配网络。 2. **信号转换**：AD637的输入端会将交流信号转换为热能，通过内置的热敏电阻产生一个与输入信号功率成比例的温度变化。 3. **积分过程**：热敏电阻的温度变化被转换为电信号，通过积分器进行积分，这个过程模拟了热电偶的温度-电压特性，积分的结果是一个与输入信号有效值成正比的电压。 4. **直流放大**：积分后的电压经过放大器放大，以得到适合后续应用的电压水平。 5. **输出调整**：根据实际需求，可能还需要对输出电压进行偏置调整或增益调整，以确保测量结果准确无误。 在实际应用中，AD637可以与其他元件配合，例如滤波器，以提高测量的稳定性和精度。此外，需要注意的是，由于AD637设计用于低频应用，对于高频信号可能需要额外的考虑，如高频衰减或阻抗匹配。 总结来说，AD637集成电路是有效值检测的重要工具，其设计原理和电路实现是电子工程师必须掌握的知识点。理解AD637的工作机制并能正确地设计和应用相关电路，对于解决实际问题，特别是在电力测量、音频分析等领域具有重要意义。通过深入研究提供的AD637相关资料，我们可以进一步提升在有效值检测方面的技能和经验。