频率有无检测

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音频检测电路 | 声音传感器模块 | Arduino
qq_45430571的博客
08-29 1377
声音传感器检测到声音到一定阈值的时候，就会改变ESP32S3开发板板载RGB灯的颜色
BT/WIFI/2G/3G/4G频段频率查询工具
03-25
BT/WIFI/2G/3G/4G频段频率查询工具
混叠
没有时间把一件事情做好，却有时间把一件事情反复做
07-14 1431
对连续信号进行等间隔采样时，如果不能满足采样定理，采样后信号的频率就会重叠，即高于采样频率一半的频率成分将被重建成低于采样频率一半的信号。这种频谱的重叠导致的失真称为混叠，而重建出来的信号称为原信号的混叠替身，因为这两个信号有同样的样本值。 　　 避免混叠的发生： 　　提高采样频
Verilog-频率检测计
weixin_47973334的博客
09-10 589
参考时钟50Mhz，检测时钟为 1-200Mhz，写出Verilog来。
verilog频率检测器设计
yyy7686的博客
03-21 2245
verilog频率检测器设计
怎么检测声音频率和幅值_基于TPF111芯片的交流信号幅值检测
weixin_39761558的博客
11-14 1560
01为什么测量交流信号的幅值在全国大学生智能车竞赛中，有组别是通过电磁导航完成赛道循迹。今年(第十五届)有增加了通过 人工智能完成电磁[1] 导航的组别。这些组别的基础都需要能够对由工字型电感所检测到赛道交变磁场信号进行精确测量。虽然磁场有可能会受到各种环境 磁场屏蔽 的影响，发生变化，或者由 信号发生器的原因引起磁场变化 ，但对检测到的交流磁场信号进行精密幅度测量是为后面应用打下基础。在之前，通...
市电有电检测电路
让你爱上电路设计
07-27 452
市电有电检测电路
一些模块分享之——时钟频率检测模块
m0_56669153的博客
01-25 630
【代码】一些模块分享之——时钟频率检测模块。
systemVerilog测试频率
Leo ICer的博客
03-25 940
initial begin real stime, duration; forever begin @(posedge clk_nic0) stime = $realtime; @（posedge clk_nic0） duration = $realtime - stime; clk_nic_freq+ 1000.0/duration; end end
FPGA 频率计实验
qq_42043804的博客
02-04 818
FPGA 频率计实验 实验要求:实现等精度频率计，通过数码管显示。 频率计实验又称为频率计数器，是一种专门对被测信号进行测量的电子仪器。 计数法：直接计数单位时间内的被测信号的脉冲数，这种方式测量精度高、速度快、适合不同频率、不同精确度测频的需要。 测待测频率，需要有一个基准时钟，基准时钟频率设置为CLK_FS，基准时钟的脉冲数为fs_cnt，生成门控信号为高，在门控信号为高的时候，查待测信号的脉冲数，设待测信号的频率为clk_fx，待测信号的脉冲数为fx_cnt； 则满足下列比例： fs_cnt/CLK_
F_TEST.rar_STC频率检测
09-23
"同期检测"可能是其中一个关键函数或者模块，它可能涉及到了同步信号处理，用于比较和分析不同网络接口的信号频率，以确定它们是否保持一致或有无延迟问题。 在实际应用中，频率检测可能涉及到以下几个技术要点： ...
精选资源
音频信号检测（方案+芯片+文档）.zip
02-03
特征提取则从原始信号中提取出如频率、能量等关键信息；模式识别则利用这些特征进行分类，如人声、音乐、环境噪声等。 其次，芯片在音频信号检测中起着核心作用。现代音频处理芯片通常集成了ADC（模数转换器）、DSP...
agv-monitor-main AGV Monitor是一个基于WPF和C#的开发的AGV轨迹可视化工具
01-03
AGV Monitor是一个基于WPF和C#的开发的AGV轨迹可视化工具。 ## 功能特性 - **多AGV轨迹可视化**：实时显示多AGV的运动路径，包含时间成本信息 - **逐秒播放**：逐帧查看轨迹分析运动 - **实时统计**：显示时间戳和已完成任务数 - **键盘快捷键**：高效的键盘控制 - **轻量级**：编译后仅124KB，Windows 10以上无需额外运行时 - **实时地图**：交互式网格地图，AGV位置实时更新 - **任务调度**：支持任务调度与执行 - **热点图**：热点图实时显示 - **路径规划**：自动路线计算与冲突解决
启动按扭和水位开关选择，进水至高（中、低）位
01-03
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### 操作指南：洗衣机使用方法详解#### 1. 启动与水量设定- **使用方法**：使用者必须首先按下洗衣设备上的“启动”按键，同时依据衣物数量设定相应的“水量选择”旋钮（高、中或低水量）。这一步骤是洗衣机运行程序的开端。- **运作机制**：一旦“启动”按键被触发，洗衣设备内部的控制系统便会启动，通过感应器识别水量选择旋钮的位置，进而确定所需的水量高度。- **技术执行**：在当代洗衣设备中，这一流程一般由微处理器掌管，借助电磁阀调控进水量，直至达到指定的高度。#### 2. 进水过程- **使用说明**：启动后，洗衣设备开始进水，直至达到所选的水位（高、中或低）。- **技术参数**：水量的监测通常采用浮子式水量控制器或压力感应器来实现。当水位达到预定值时，进水阀会自动关闭，停止进水。- **使用提醒**：务必确保水龙头已开启，并检查水管连接是否牢固，以防止漏水。#### 3. 清洗过程- **使用步骤**：2秒后，洗衣设备进入清洗环节。在此期间，滚筒会执行一系列正转和反转的动作： - 正转25秒 - 暂停3秒 - 反转25秒 - 再次暂停3秒- **重复次数**：这一系列动作将重复执行5次，总耗时为280秒。- **技术关键**：清洗环节通过电机驱动滚筒旋转，利用水流冲击力和洗衣液的化学效果，清除衣物上的污垢。#### 4. 排水与甩干- **使用步骤**：清洗结束后，洗衣设备会自动进行排水，将污水排出，然后进入甩干阶段，甩干时间为30秒。- **技术应用**：排水是通过泵将水抽出洗衣设备；甩干则是通过高速旋转滚筒，利用离心力去除衣物上的水分。- **使用提醒**：...
安卓聊天框架-下载即用.zip
01-03
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/c289368a8f5c 在安卓应用开发领域，构建一个高效且用户友好的聊天系统是一项核心任务。 为了协助开发者们迅速达成这一目标，本文将分析几种常见的安卓聊天框架，并深入说明它们的功能特性、应用方法及主要优势。 1. **环信（Easemob）** 环信是一个专为移动应用打造的即时通讯软件开发套件，涵盖了文本、图片、语音、视频等多种消息形式。 通过整合环信SDK，开发者能够迅速构建自身的聊天平台。 环信支持消息内容的个性化定制，能够应对各种复杂的应用场景，并提供多样的API接口供开发者使用。 2. **融云（RongCloud）** 融云作为国内领先的IM云服务企业，提供了全面的聊天解决方案，包括一对一交流、多人群聊、聊天空间等。 融云的突出之处在于其稳定运行和高并发处理性能，以及功能完备的后台管理工具，便于开发者执行用户管理、消息发布等操作。 再者，融云支持多种消息格式，如位置信息、文件传输、表情符号等，显著增强了用户聊天体验。 3. **Firebase Cloud Messaging（FCM）** FCM由Google提供的云端消息传递服务，可达成安卓设备与服务器之间的即时数据交换。 虽然FCM主要应用于消息推送，但配合Firebase Realtime Database或Firestore数据库，开发者可以开发基础的聊天软件。 FCM的显著优势在于其全球性的推送网络，保障了消息能够及时且精确地传输至用户。 4. **JMessage（极光推送）** 极光推送是一款提供消息发布服务的软件开发工具包，同时具备基础的即时通讯能力。 除了常规的文字、图片信息外，极光推送还支持个性化消息，使得开发者能够实现更为复杂的聊天功能。 此...
【医学图像识别】基于MobileNetV3的迁移学习模型设计：无全连接层卷积网络在肺部病理分类中的应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用MobileNetV3进行医学病理图像识别的实战指南，重点介绍如何基于迁移学习和无全连接层的设计思路构建高效的病理分类模型。文章详细讲解了环境配置、数据集准备与预处理、模型修改与训练流程，并通过PyTorch实现从数据加载到推理的完整流程。核心创新在于用卷积层替代传统全连接层，以保留空间特征并提升模型对医学图像的适应性，最终实现高精度的四分类病理识别任务。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉Python编程和PyTorch框架，对医疗AI或计算机视觉方向感兴趣的初学者与开发者，尤其是希望掌握迁移学习与轻量化网络应用的研发人员； 使用场景及目标：①应用于医学图像分类任务，如肺部PET-CT影像识别；②学习如何在真实项目中实施迁移学习、模型微调与结构优化；③掌握不使用全连接层的网络设计方法，提升模型效率与泛化能力； 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码链接与飞书文档，边实践边学习，重点关注数据预处理、模型替换层的实现以及训练与推理流程的细节，建议在本地或云端GPU环境中运行代码以加深理解。
农业全要素生产率（2005-2023）.xlsx
01-03
上市公司绿色全要素生产率，是将能源消耗、环境污染等非期望产出纳入传统全要素生产率核算框架，综合衡量企业在既定要素投入下，实现期望产出增长与非期望产出减少的综合效率水平。其核心是兼顾 “经济产出效率” 与 “环境治理成效”，体现企业可持续发展能力 参考崔立志等（2023）的方法，选取企业员工数、固定资产净额、用电量作为要素投入，企业营业收入作为期望产出，企业工业三废作为非期望产出，采用非径向SBM-ML指数进行测算，最终得到上市公司2007-2024年绿色全要素生产率、绿色技术效率变化指数、绿色技术进步变化指数 ## 一、数据介绍 数据名称：上市公司绿色全要素生产率数据 数据年份：2007-2024年 数据范围：上市公司 数据格式：面板数据，excel、dta
机车信号的噪声干扰实验
最新发布
01-03
机车信号的噪声干扰实验
蒙特卡洛模拟法计算电动汽车充电负荷研究（Matlab代码实现）
01-03
蒙特卡洛模拟法计算电动汽车充电负荷研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕蒙特卡洛模拟法在电动汽车充电负荷计算中的应用展开研究，重点介绍了如何利用Matlab代码实现该方法，以模拟不同类型电动汽车（如常规充电、快速充电、换电模式）的充电负荷特性。研究结合概率统计模型，通过大量随机抽样模拟电动汽车的出行规律、充电行为及时空分布特征，进而预测区域内的充电负荷变化趋势。文中还探讨了充电负荷的空间可调度性及其与分布式电源、分时电价等因素的协同优化配置问题，旨在提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电动汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电动汽车充电负荷的时空分布预测与电网影响分析；②支撑含电动汽车的综合能源系统优化调度、有序充电策略设计及充电站规划布局；③为电力系统应对大规模电动车接入提供仿真工具与决策支持。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实际操作与仿真复现，重点关注蒙特卡洛抽样过程、充电行为建模与负荷曲线生成逻辑，同时可拓展至与其他优化算法（如遗传算法、粒子群）结合的高级应用场景。
时钟有无检测逻辑
06-17
### CLK_MUX_GF设计中的时钟检测逻辑实现 #### ### 时钟检测逻辑在CLK_MUX_GF中的作用 CLK_MUX_GF的核心目标是实现无毛刺的时钟切换，而时钟检测逻辑则是确保输入时钟信号的有效性和稳定性。通过检测输入时钟的状态（例如是否存在故障、频率是否匹配等），系统可以避免因无效时钟源导致的切换错误[^1]。 #### ### 时钟检测逻辑的主要功能 时钟检测逻辑通常包括以下几项功能： - **时钟有效性检测**：判断输入时钟是否处于稳定状态，避免使用抖动或失效的时钟信号。 - **频率匹配检测**：确保两个时钟源之间的频率差在可接受范围内，以防止切换过程中产生不稳定的输出。 - **相位同步检测**：在某些情况下，需要对两个时钟源进行相位对齐，以确保切换过程平滑。 #### ### 时钟检测逻辑的设计方法 以下是两种常见的时钟检测逻辑设计方法： ##### 方法一：基于计数器的时钟有效性检测 通过计数器监测时钟信号的周期变化，判断其是否处于稳定状态。以下是一个基于Verilog的实现示例： ```verilog module clk_valid_detector ( input wire clk_in, // 输入时钟 input wire reset, // 复位信号 output reg valid // 有效性输出 ); parameter CYCLE_THRESHOLD = 10; // 周期阈值 reg [3:0] cycle_count; always @(posedge clk_in or posedge reset) begin if (reset) begin cycle_count <= 4'd0; valid <= 1'b0; end else begin cycle_count <= cycle_count + 1; if (cycle_count >= CYCLE_THRESHOLD) begin valid <= 1'b1; end end end endmodule ``` 上述代码通过计数器监测时钟信号的周期变化，当周期数达到设定阈值时，输出有效信号[^2]。 ##### 方法二：基于锁存器和比较器的频率匹配检测 通过锁存器捕获两个时钟信号的周期，并使用比较器判断其频率是否匹配。以下是一个实现示例： ```verilog module clk_freq_match ( input wire clk1, // 第一时钟源 input wire clk2, // 第二时钟源 output reg match // 频率匹配输出 ); reg [7:0] clk1_period; reg [7:0] clk2_period; always @(posedge clk1) begin clk1_period <= clk1_period + 1; end always @(posedge clk2) begin clk2_period <= clk2_period + 1; end always @(*) begin if (clk1_period == clk2_period) begin match <= 1'b1; end else begin match <= 1'b0; end end endmodule ``` 该方法通过比较两个时钟的周期，判断其频率是否一致[^3]。 #### ### 时钟检测逻辑与CLK_MUX_GF的集成 在CLK_MUX_GF设计中，时钟检测逻辑通常作为前置模块，用于筛选有效的时钟源。只有当输入时钟通过检测后，才会被纳入MUX的选择范围。这种设计方式可以显著提高系统的可靠性和安全性[^4]。 #### ### 设计注意事项 在实现时钟检测逻辑时，需注意以下几点： - **时序约束**：必须为检测逻辑设置严格的时序约束，以确保其响应速度满足系统需求。 - **功耗优化**：尽量减少额外的逻辑开销，以降低功耗影响。 - **鲁棒性验证**：通过形式化验证和仿真确认检测逻辑的正确性和鲁棒性。 --- ###
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