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RSS订阅原创 脉冲神经网络编程平台
需要注意的是，脉冲神经网络的学习和使用可能涉及更多的生物学背景知识，适合对神经科学和计算神经网络感兴趣的研究者和开发者。：一个基于PyTorch的库，允许在深度学习框架中实现脉冲神经网络，非常适合将脉冲神经网络与其他深度学习模型结合。它提供了灵活的模型构建和高效的仿真能力。：一个用于构建和仿真脉冲神经网络的Python库，语法简洁易懂，适合快速原型开发。：一个灵活的神经工程工具，可以构建和仿真不同类型的神经网络，包括脉冲神经网络。：一种专为模拟大规模脉冲神经网络而设计的硬件平台，结合了硬件和软件的优势。
2024-09-18 20:22:45
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原创 主要内容和创新点、研究方法和实现途径这两个概念在学术研究和技术开发中各有侧重点
主要内容和创新点、研究方法和实现途径这两个概念在学术研究和技术开发中各有侧重点，以下是它们的区别：主要内容与创新点：
2024-08-21 19:55:01
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原创 【无标题】
ASIC 时序 学习笔记关键路径 -> 决定最大的周期setup time“setup time” 是一个关键的参数，它描述了数据信号必须稳定在目标电平上的最短时间，以便在时钟信号的下一个边沿时被正确地采样。
2024-08-12 23:13:54
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原创 NICE接口解释
在芯片设计和电子设计自动化（EDA）领域，“NICE” 接口是一个特定的术语，它代表 “Numerical Integration and Circuit Evaluation”（数值积分与电路评估）。NICE 接口是一种用于模拟电路仿真的标准接口，它允许不同的仿真器和电路描述语言之间进行互操作。
2024-08-10 09:27:10
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原创 Python 伪随机数生成器
在 Python 中，随机数的生成通常依赖于伪随机数生成器（PRNG）。random模块提供了一个易于使用的接口来生成伪随机数。以下是random。
2024-07-30 18:06:58
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原创 FPGA设计中的流水线 -分割大的计算电路可以更快的处理数据。
FPGA（现场可编程门阵列）设计中的流水线优化是一种提高设计性能的技术，它通过将设计分解为多个阶段或步骤来实现。每个阶段可以并行执行，从而提高整体的吞吐量和效率。
2024-07-13 00:28:17
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原创 Poincaré图和SD2计算参考
在Poincaré图分析中，SD2代表心率变异性的长期变化，它测量NN间期数据点沿着Poincaré图主对角线方向的分散程度。SD2描述了NN间期的整体波动，通常更多地关联于自主神经系统的调节和生理应激反应。
2024-07-10 16:09:19
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原创 Poincaré图和SD1计算参考
Poincaré图是一种用于分析心率变异性（HRV）的图形工具，常用于展示连续心跳间期（NN间期）之间的关系。在Poincaré图中，SD1是描述NN间期差值散布的一个重要参数，代表了心率变异性的短期变化。具体来说，SD1 是 Poincaré图中每个点到其线性拟合线垂直方向上的标准差。
2024-07-10 16:08:06
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原创 Python中定位一个序列中特点值出现的位置，比如 [0,0,0,1,1,0,0,]中1的位置
已知如何定位位置呢要找到列表中1出现的位置（索引），可以使用 Python 的列表推导式或者循环。
2024-07-04 15:18:51
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原创 Python中计算一个序列中特点值出现的数量，比如 [0,0,0,1,1,0,0,]中1的数量
要计算列表中1的数量，可以使用 Python 中的count方法。这是一个简洁而有效的方法。
2024-07-04 15:09:12
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原创 常见的希腊字符及其表示方法
在 Python 中，可以通过使用 Unicode 字符、LaTeX 表示法或符号库（如 SymPy）来表示各种希腊字符。
2024-07-04 14:49:45
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原创 迷走神经 和 副交感神经系统的关系
副交感神经系统是自主神经系统的一部分，负责在人体不需要应对紧急情况时控制“休息和消化”反应。它与交感神经系统形成对比，后者负责激发“战斗或逃跑”的应激反应。
2024-05-19 22:19:53
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原创 心电图是通过测量心脏动作电位引起的电压（而非自主神经系统）
心电图（ECG或EKG）主要测量的是心脏动作电位产生的电压变化，而不是自主神经系统的电压。心电图是通过检测并记录心脏肌肉在整个心脏周期中电活动产生的电压差，来评估心脏功能的一种非常有用的诊断工具。
2024-05-19 21:52:33
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原创 神经系统对心脏跳动的调控作用
神经系统对心脏跳动的调控是通过自主神经系统完成的，自主神经系统包括交感神经和副交感神经两部分，这两部分神经以不同方式影响心脏的功能。本文是神经如何控制心脏跳动的具体机制。
2024-05-19 21:50:51
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原创 SNN应用领域介绍以及语音的应用
需要注意的是，SNN 在语音模式处理中的应用仍处于研究和发展阶段，需要进一步的研究和优化，以提高其性能和准确性。同时，SNN 也需要与其他技术相结合，例如深度学习、机器学习等，以实现更好的效果。
2024-05-19 21:48:38
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原创 SNN应用领域介绍以及语音的应用
需要注意的是，SNN 在语音模式处理中的应用仍处于研究和发展阶段，需要进一步的研究和优化，以提高其性能和准确性。同时，SNN 也需要与其他技术相结合，例如深度学习、机器学习等，以实现更好的效果。
2024-05-16 09:40:04
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原创 SNN无监督学习方法
如果突触前神经元的脉冲先于突触后神经元，权重可能增加；这些无监督学习方法帮助脉冲神经网络在没有明确标签或监督信息的情况下，自动从数据中发现结构、特征和模式，对于自主学习和适应性具有重要意义。神经元之间存在竞争关系，更活跃的神经元在学习中会得到强化，而不活跃的神经元则可能受到抑制，从而促使网络形成对不同模式的区分能力。例如，当神经元频繁发放脉冲时，其相关突触权重可能会发生相应变化，以实现对输入信息的适应和学习。通过脉冲神经网络自身的动态特性，实现对输入数据的自动聚类，找到数据中的自然分组或模式。
2024-05-16 09:39:04
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原创 snn的监督学习方法
但由于脉冲的离散性和时间特性，需要对其进行一些调整和适应。例如，考虑脉冲发生的时间点来计算误差项的传播和权重调整。在应用中，需要根据具体问题和数据特点来选择合适的监督学习方法，同时不断探索和改进这些方法以提高 SNN 在各种任务中的性能和效果。类似于强化学习中的概念，根据输出脉冲与期望结果的匹配程度给予奖励或惩罚，从而引导网络进行学习和调整权重。结合传统人工神经网络的一些学习策略和脉冲神经网络的特点，开发出混合的监督学习方法。通过引入一些近似的梯度来代替难以直接计算的真实梯度，以实现类似反向传播的效果。
2024-05-16 09:38:25
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原创 如何设计模拟穿戴式芯片
模拟芯片设计是电子设计中的一个复杂领域，特别是在涉及到精密测量和信号处理的应用，如ECG、EEG和PPG监测等穿戴式设备中。要从数字电路的基础过渡到模拟电路设计，您需要理解一些基本概念和技术。以下是一个关于模拟芯片设计的简介和示例，旨在帮助您理解并开始设计一个简单的模拟芯片案例。
2024-05-16 09:36:42
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原创 脉冲神经网络中整合-发放模型（Integrate-and-Fire Model）算积分和微分
在脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）中，整合-发放（Integrate-and-Fire, I&F）模型是一种简单而广泛使用的神经元模型。该模型通过积分输入脉冲来模拟膜电位的变化，并在膜电位达到阈值时发放一个脉冲。下面详细介绍I&F模型中积分和微分的计算方法。
2024-05-15 15:32:35
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原创 斯布鲁克尔-赫布学习规则（STDP）
斯布鲁克尔-赫布学习规则（Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP）是一种生物学上合理的学习机制，描述了神经元之间突触强度（突触权重）如何根据脉冲的时间关系来调整。STDP是赫布学习规则（Hebbian Learning Rule）的时间依赖版本，它强调了神经元之间的时序关系对学习和记忆的影响。
2024-05-15 15:28:42
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原创 脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）介绍
脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）是仿生神经网络的一种类型，它们模仿了生物神经元在大脑中传递信息的方式。与传统的人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）不同，脉冲神经网络使用离散的脉冲（即“尖峰”或“冲动”）来传递信息，而不是连续的激活值。
2024-05-15 15:26:03
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原创 在硬件设计中，寄存器和内存（如BRAM，即块式随机访问存储器）的行为区别。
在硬件设计中，寄存器和内存（如BRAM，即块式随机访问存储器）的行为有本质的区别。在设计需要快速响应的系统时，这种区别非常关键。例如，对于实时处理和低延迟应用，可能更倾向于使用寄存器；而对于需要大量数据存储的应用，则可能选择BRAM，尽管存在延迟。理解和正确应用这些基础硬件元件对于优化设计和达成预期的系统性能至关重要。
2024-05-12 03:31:05
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原创 Chisel中的信号赋值
在 Chisel 中，运算符:=用于将信号赋值给硬件模块的输入或输出端口，或者将某个值连接到一个WireReg等硬件信号。这种赋值表达了"连接"的概念，它不同于传统编程语言中的变量赋值，而是更接近于在电路中创建一个永久的连接。在 Verilog 的对应关系中，:=更类似于
2024-05-12 03:23:11
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原创 在Chisel中，`+%`运算符 模运算加法的妙用
在Chisel中，`+%`是一个特殊的运算符，用于执行加法操作并且处理可能的溢出。这个运算符在硬件设计中很有用，因为它允许开发者明确控制当数值超出其表示范围时的行为。
2024-05-12 03:15:21
497
原创 在Chisel3中，不支持对子字（subword）进行赋值。在 Chisel 中，UInt 类型是一个不可变的位宽数据类型，它表示一个固定位宽的无符号整数。
在Chisel3中，不支持对子字（subword）进行赋值。在 Chisel 中，UInt 类型是一个不可变的位宽数据类型，它表示一个固定位宽的无符号整数。
2024-05-12 03:00:31
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原创 chisel手册中对状态机中代码的学习记录、心得体会、理解与解释
用Chisel硬件设计语言实现的一个简单的有限状态机（FSM），用于检测连续两个逻辑“1”。以下是对代码的详细中文解释：
2024-05-12 02:38:26
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原创 How do I deal with aliased Bundle fields in chisel? - Chisel 多个字段赋相同Data对象值的问题 - Chisel 需要独立实例
在 Chisel 中，每个 Data 实例代表一个可以独立控制和观察的硬件信号。当两个字段是独立的 Data 实例时，Chisel 可以确保它们在硬件中是独立的，可以被分别驱动和观察。
2024-05-11 23:56:39
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原创 看chatGPT如何回答opencv用于图像缩放resize中的inter_area
在图像缩放过程中，inter_area插值方法通过对图像进行平均采样来减小图像的尺寸，即在目标图像中每个像素的值由源图像中对应区域像素的平均值来确定。通过计算源图像和目标图像之间的比例关系，遍历目标图像的每个像素位置，并根据比例关系从源图像中获取对应位置的像素值，将其赋值给目标图像。总之，OpenCV的inter_area插值方法是一种常用的图像缩小插值方法，通过平均采样的方式降低图像的尺寸，并在一定程度上保持图像的平滑性。这意味着在缩小图像的同时，可以保持图像的整体结构和一定程度的图像平滑效果。
2023-06-13 11:58:59
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原创 Python直接打印可以复制到excel中的内容(多个单元格带自动换格换行，可先将输出粘贴到text后，再复制到excel)
Python内容复制到excel中
2023-02-21 21:23:45
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原创 Seaborn子图报错“attributeerror: no attribute ‘fill_betweenx‘” （seaborn error on subplots)
seaborn, matplotlib多子图时如何选择子图的问题，用二维表示而非一维数据
2023-01-26 23:42:59
369
原创 Jupyter notebook折叠隐藏cell代码块 （hidden more than code cell in jupyter notebook）
jupyter notebook hidden cell codenotebook隐藏代码
2023-01-25 21:31:30
6494
1
One axi burst example of Vitis HLA and Vivado.
2023-12-08
不需要下载：LED.mp4
2021-03-31
FX5U用户手册.zip
2020-01-10
三菱Q系列PLC简单的实现使用伺服连续定位JOG.gxw
2020-01-10
高精度电子水平仪报告.docx
2019-08-28
调平0.1.8CALL子程序实现步进逻辑.gxw
2019-08-28
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