贝尔G-1425MA完整的NAND芯片数据备份 用于设备维修救砖

嵌入式i2c裸板驱动源代码和Makefile编译文件源代码

MAX12900是一款超低功耗，高集成度的4-20mA传感器变送器，该器件采用PWM输入来调整环路电流，可以省去传统方案中用于设置环路电流的DAC，两路PWM输入分别用于粗调和细调，可以实现高达16位的电流分辨率，器件内部的低温漂模块可以确保在整个工作温度范围具有非常低的温漂，因此利用MAX12900实现的解决方案具有超高的电流输出精度以及超低的温度飘移。

高斯白噪声matlab代码SIMULINK --- MATLAB中的压缩图像传输模拟 我已经上传了尝试文件和成功文件，请不要未经允许复制任何代码，否则您将不会自吹自rights。 项目背景：在将图像传输项目作为数字通信教室的最终项目的选项后，我选择了它，而不是无聊的语音呼叫传输，因此我决定使用Matlab和Simulink来平滑从代码到块的过渡图。 主要思想是通过长距离在嘈杂的AWGN（加性高斯白噪声）通道中传输彩色图像。 最初的尝试由于速率低而非常不成功，无法正确传输大图像，调整大小无法解决很多问题，并且对噪声的弹性不足。 因此，我开始添加编码，它本身可能并不难理解，但是那时对我来说却很难理解差分编码，并且它是图像传输中的相互作用，被认为是高比特率传输。 看完项目后，相对于实际的全彩色图像，所接收图像的完整性达到了51％，原因是： 低比特率。 由于图像尺寸小，对噪声的适应性低。 我必须使用SVD（奇异值分解），我以前在我的机器学习课程中就学习了SVD（奇异值分解），并利用特征值来缩小图像的大小，而不会牺牲图像对人眼的识别能力。 tldr：SVD =没有可识别的质量损失，但尺寸明显减小

高斯塞德尔迭代法matlab代码Monge-安培方程的数值方法 这项工作研究了解决Monge-Ampere方程的多重网格方法。 我们利用方程的单调性以另一种方式将其写出，然后使用完全逼近方案对其进行数值求解。 抽象的： Monge-Ampere（MA）方程是一个完全非线性的简并椭圆偏微分方程，它出现在最佳质量传输，光束整形，图像配准，地震等方面。在经典形式中，该方程由$ \ det（D ^ 2 \ phi（x））= f（x）$其中$ \ phi $被约束为凸的。 先前的工作产生的求解器速度很快，但在真实（非平滑）数据上可能会失败，而在健壮但相对较慢的情况下可能会失败。 这项工作的目的是为解决MA方程实施一个更健壮和省时的方案，并针对不同的离散化和完整的多网格方案进行收敛性研究。 我们将MA运算符表示为Hessian矩阵的特征值的乘积。 这允许可证明收敛的全局椭圆离散化。 该方法将非线性Gauss-Seidel迭代方法与不同的离散化方法结合在一起，该方法是稳定的，因为基础方案保留了单调性。 为了有效地解决这些系统，在递归算法中利用了V周期全逼近方案多网格方法并进行了纠错。 该方案用于在粗

超分辨率matlab代码SRCNN-Keras 在python和matlab中使用'bicubic'作为选项的resize函数是不同的，并且最近发表的论文通常使用matlab来生成低分辨率图像 通过以Theano为后端的Keras实现SRCNN。 为了与已发表的作品进行合理的比较，Matlab的imresize函数生成了低分辨率的图像。 使用预先训练的模型 在“测试”文件夹中运行SRCNN_test.m（训练集为Yang91）放大系数= 3 训练 注意：更多数据和更好的结果 使用Matlab生成培训补丁 使用Keras和Theano作为后端来训练SRCNN模型 将Keras模型转换为.Mat以使用Matconvnet进行测试 如何训练您的模型？ 生成训练补丁 运行SRCNN.py以产生SRCNN模型 首先运行load_save.py，然后运行save_model.m以生成Matconvnet模型 与原始实施的差异 使用Adam优化网络以实现快速收敛 依存关系 ，，。 如果该代码对您有帮助，请引用此文章：“使用深度卷积网络的图像超分辨率”。 笔记 此代码基于Keras-1。

可以使用参数模型（AR、MA 或 ARMA）获得自相关函数或功率谱的准确估计。 通过自动推理，不仅可以从给定的数据中确定模型参数，还可以确定模型结构。 假定存在 ARMASA 和自动光谱分析工具箱。

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KSI 80VC/KSI 82VB 振动速度传感器 变送器 (4-20 mA)

XTR300的中文资料， 仅供英文不好的阅览， 细节还是推荐英文版