SOG第五次会议

最新推荐文章于 2025-10-08 09:11:26 发布
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内容提及时间过得快，已到第五次相关节点，还告知下一次会议将提前一周通知。
时间过得真快。
今天已经是第五次了。

下一次会议提前一周通知
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军火库（第一期）：无线电硬件安全大牛都用哪些利器？
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
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工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
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内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
sog滤波算法
11-27
SOG（Sum of Gaussians）滤波算法是一种用于信号处理和图像处理的滤波方法，它基于高斯函数的加权和来对数据进行平滑处理。 ### 基本原理 SOG滤波算法的核心思想是将信号或图像看作是由多个高斯分布组成的，通过对这些高斯分布进行加权求和来实现滤波。高斯函数具有平滑和局部化的特性，能够有效地去除噪声，同时保留信号或图像的重要特征。 ### 数学表达式 在一维情况下，SOG滤波可以表示为： \[ y[n] = \sum_{k = -N}^{N} w[k] \cdot x[n - k] \] 其中，$y[n]$ 是滤波后的输出信号，$x[n]$ 是输入信号，$w[k]$ 是高斯加权系数，$N$ 是滤波窗口的半宽度。 高斯加权系数 $w[k]$ 通常由高斯函数生成： \[ w[k] = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} \cdot e^{-\frac{k^2}{2\sigma^2}} \] 其中，$\sigma$ 是高斯函数的标准差，控制着高斯函数的宽度。 ### 二维图像滤波 在图像处理中，SOG滤波可以扩展到二维情况。对于一幅图像 $I(x,y)$，滤波后的图像 $J(x,y)$ 可以表示为： \[ J(x,y) = \sum_{i = -N}^{N} \sum_{j = -N}^{N} w[i,j] \cdot I(x - i, y - j) \] 其中，$w[i,j]$ 是二维高斯加权系数，同样由二维高斯函数生成： \[ w[i,j] = \frac{1}{2\pi\sigma^2} \cdot e^{-\frac{i^2 + j^2}{2\sigma^2}} \] ### 代码示例 以下是一个使用Python和NumPy实现的一维SOG滤波的示例代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gaussian_kernel(sigma, N): """生成一维高斯核""" k = np.arange(-N, N + 1) w = (1 / np.sqrt(2 * np.pi * sigma**2)) * np.exp(-(k**2) / (2 * sigma**2)) return w / np.sum(w) # 归一化 def sog_filter(x, sigma, N): """一维SOG滤波""" w = gaussian_kernel(sigma, N) return np.convolve(x, w, mode='same') # 生成测试信号 t = np.linspace(0, 1, 1000) x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + 0.5 * np.random.randn(len(t)) # 进行SOG滤波 y = sog_filter(x, sigma=1, N=10) # 绘制结果 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(t, x, label='Original Signal') plt.plot(t, y, label='Filtered Signal') plt.xlabel('Time [s]') plt.ylabel('Amplitude') plt.legend() plt.show() ``` ### 优点和应用场景 - **优点**：SOG滤波具有良好的平滑效果，能够有效地去除高斯噪声，同时保留信号或图像的边缘和细节信息。 - **应用场景**：广泛应用于信号处理、图像处理、计算机视觉等领域，如语音信号滤波、图像去噪、边缘检测等。
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