33、低功耗全分辨率响应时间加速器与小波编码器的内存优化

低功耗全分辨率响应时间加速器与小波编码器的内存优化

1. 低功耗响应时间加速器

1.1 量化误差问题

在传统的“过驱动”方法中,会在每个 RGB 通道比较前一帧和当前帧输入图像的像素值,并对过冲和下冲的级别进行分类。面板的输出值存储在表内存中,表的大小由要存储的像素数据位数决定。由于图像是 8 位的,最大表大小可达 256×256。但为降低芯片成本和功耗,实际中表大小可能会缩短为 2ⁿ × 2ⁿ。这就需要通过量化将范围从 256×256 缩减到 2ⁿ × 2ⁿ,在表示前一帧和当前帧输入图像的像素值时,会丢弃 LSB (8 - n) 位,从而导致量化误差,降低图像质量。

1.2 提出的方法

为最小化小噪声 εₙ 和量化误差的影响,前一帧和当前帧输入图像的像素值表示应使用完整的 8 位,尽管这需要更大的内存和更高的功耗。通过对原有的公式进行修改,引入阈值 Th 来限制放大条件:
- |Pₙ₋₁ - Pₙ| > Th,Pₙ₋₁ > Pₙ → Pₙ′ < Pₙ
- |Pₙ₋₁ - Pₙ| ≤ Th → Pₙ′ = Pₙ
- |Pₙ₋₁ - Pₙ| > Th,Pₙ₋₁ < Pₙ → Pₙ′ > Pₙ

当 Th ≥ |εₙ| 时,不会产生 PDTE。若前一帧和当前帧输入图像的像素值仅使用 MSB n 位,且小噪声 εₙ 小于阈值 Th,由于阈值 Th 大于 2(8 - n),小噪声 εₙ 无法放大 PDTE。

使用双线性插值来减少量化误差。双线性插值由四个相邻表数据中的 LSB (8 - n) 位组成,若表内存为 2ⁿ × 2ⁿ 并采用双线性插值,可降低量化误

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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