3、面部识别系统硬件加速器与3D堆叠IC的TSV修复技术

面部识别系统硬件加速器与3D堆叠IC的TSV修复技术

1. 面部识别系统硬件加速器

1.1 定点计算实现

数据量化能够将位宽降低至16位,且精度损失可忽略不计。软件实现通常采用浮点运算进行计算,在Google Colab上获得的训练参数为32位浮点格式。从硬件角度看,定点运算比浮点运算更快,因为其硬件复杂度更低,资源利用率更少。采用定点运算替代浮点运算,可在性能下降极小的情况下减少推理时间。由于16位Q4.12定点格式具有可接受的精度,所有训练参数都被量化为Q4.12定点格式,并且硬件被设计为以定点表示进行计算。同时,还设计了定点格式的有符号加法和乘法模块。输入图像和参数被归一化,以将每层产生的输出值限制在{0,1}范围内。

1.2 全局控制器单元

全局控制器单元生成所有控制信号,其输入为主时钟和系统复位信号。它负责为每一层生成派生时钟信号,以及同步和控制各层之间所有数据流的控制信号。此外,它还负责生成从BRAM预取参数的控制信号和地址。

1.3 全连接(密集)层

卷积神经网络(CNN)的最后阶段是全连接/密集层,它以主时钟频率运行。第3层的输出逐像素串行输入到全连接层(实际上是扁平化处理)。该层的所有43个神经元都与这个输入相连。该层的每个神经元都有一个配置为ROM的独立BRAM,用于存储与该神经元对应的参数。每个地址位置存储一个16位参数。使用地址生成器从ROM中获取参数。累加器寄存器存储乘法和累加(MAC)操作的结果。乘积与累加器寄存器中存储的值相加,然后再存回累加器。所有43个神经元的累加器寄存器中存储的结果被输入到比较树中,以找到激活程度最高的神经元。比较树的结果通过激活层处理。为了降低硬件复杂度,

内容概要:文章详细介绍了电梯门禁(梯控)系统硬件安装接线要点。首先强调了梯控板楼层按键对接的重要性,包括遵循一一对应原则以避免错层、越层问题,允许空层存在以适应实际需求。接着阐述了不同接线方式(COM、NO、NC端口的不同组合)对用户权限的影响,如单层权限用户刷卡直达指定楼层,多层权限用户在特定接线方式下的操作限制。硬件安装方面,强调了无源干触点设计原则以确保电气隔离,防止系统间干扰,以及读卡器接入时的规范要求。文章还介绍了梯控系统技术原理,如身份验证机制(二维码/IC卡/人脸识别)、消防联动功能(紧急情况下释放所有楼层权限),并指出该系统适用于小区、写字楼等场景,支持机器人乘梯SDK扩展。最后,根据不同场景需求提出了适用的接线方式选择,如严格管控场景下选择4.3接线以实现精准权限控制,限制多层用户手动选层场景下选择4.1接线并配合软件权限设置。; 适合人群:从事电梯安装维护的技术人员、楼宇自动化工程师及相关领域的管理人员。; 使用场景及目标:①指导技术人员正确安装和接线梯控系统,确保系统安全稳定运行;②帮助管理人员了解不同接线方式对用户权限的影响,以便根据实际需求选择合适的配置方案;③提升楼宇安全管理和服务质量,特别是在小区、写字楼等场所的应用。; 其他说明:梯控系统的正确安装和接线不仅关系到系统的正常运作,更直接影响到用户的安全和使用体验。因此,在实际操作中务必严格按照规范执行,同时关注最新的技术发展和应用场景变化,以确保系统始终处于最佳状态。
《24G雷达信号处理FMCW雷达测距技术详解——基于STM32FMCW的2DFFT实现》在现代电子技术领域,雷达系统扮演着至关重要的角色,尤其是在自动化、物联网以及智能交通等领域。24G频段的雷达因其体积小、功耗低、成本适宜等特点,被广泛应用于各类应用场景。本文将深入探讨24G雷达信号处理中的关键技术和STM32FMCW微控制器在雷达测距中的应用。FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)雷达是一种通过改变发射信号的频率来获取目标信息的雷达系统。在FMCW雷达中,发射的连续波信号频率随时间线性变化,通过比较发射和接收信号的频率差,可以计算出目标的距离和速度。在24G FMCW雷达系统中,24GHz的频段被选择,因为该频段的电磁波具有良好的穿透力和反射特性,适合于短距离探测和定位。在FMCW雷达信号处理中,Fast Fourier Transform(FFT)和Chirp Z-Transform(CZT)是两个核心算法。FFT是一种高效计算离散傅立叶变换的方法,它能够将时域信号转换为频域信号,帮助我们分析信号的频率成分。在雷达系统中,通过对回波信号进行FFT处理,可以得到频率差,进而计算出目标距离。而CZT则是对连续调频信号进行变换的一种工具,它在处理非均匀采样数据时有优势,可以提供更精确的频率估计。在2DFFT的应用上,它扩展了传统的1D FFT,使得我们可以同时分析信号的幅度和相位信息,从而获取更丰富的目标特性。在FMCW雷达中,2DFFT可以用来处理雷达的方位角和距离信息,实现二维空间的目标定位。这种处理方式对于多目标检测和跟踪尤其有用,可以提升雷达系统的探测能力和抗干扰性能。STM32FMCW是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器,专门针对雷达应用设计。其内置的高性能ADC和数字信号处理器(DSP)单元,使得在硬件层面实现FMCW雷达信号的采集和处理成为可能。通过精心设计的固件,可以实现实时的FFT和CZT计算,快速响应雷达回波,大大提高了系统的实时性和准确性。24G FMCW雷达结合STM32FMCW微控制器,通过运用FFT和CZT算法,能够实现高效准确的雷达测距。2DFFT的引入进一步增强了雷达的二维定位能力。在实际应用中,这种技术方案可广泛应用于自动驾驶、无人机避障、智能家居等领域,推动了智能化设备的快速发展。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
基于GRACE数据进行水储量的反演和变化分析是地球科学领域研究水资源动态变化的重要手段。冯老师的工具箱提供了一套完整的Matlab代码,用于处理GRACE数据并计算水储量的变化,帮助科研人员更高效地进行相关研究。GRACE是由美国宇航局和德国航空航天中心联合发射的一对双子卫星,通过测量地球重力场的微小变化来探测地球表面水体的变化。水储量变化对全球气候变化和人类活动有直接影响,GRACE数据能够揭示这些变化,为水资源管理和气候研究提供关键信息。Matlab是一种广泛应用于科学计算的高级编程语言,其强大的矩阵运算能力和丰富的科学计算库使其成为处理GRACE数据的理想工具。在分析GRACE数据前,需要进行一系列预处理步骤,包括去除轨道误差、重力模型改正、卫星间距离的校正等。GRACE数据反映的是重力场的变化,通过特定的物理模型和转换系数,可以将重力异常转换为水储量的变化。冯老师的工具箱可能包含针对特定地理区域的分析功能,如计算某个流域或国家的水储量趋势。分析GRACE数据通常涉及时间序列建模,如趋势分析、季节性分析和异常检测,以识别水储量的长期变化和短期波动。工具箱可能会提供可视化功能,如地图和时间序列图,帮助研究人员直观理解水储量变化的空间分布和时间演变。GRACE数据的分析结果在水资源管理、气候建模、地壳形变研究、灾害预警等多个领域都有重要应用。对于想要学习GRACE数据处理和水储量分析的科研人员,冯老师的Matlab工具箱是一个宝贵的资源,可以帮助他们快速掌握相关技术并进行实际操作。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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