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《光子计算架构：大模型推理的绿色革命》 本文探讨了光子计算架构如何突破传统电子算力在深度学习推理中的瓶颈。针对8B至32B参数的大语言模型，全光驻留技术通过将权重固化在光路上，实现了零拷贝计算，显著降低延迟。文章详细拆解了波分复用与光子张量单元结合的算力架构设计、空心光纤环形缓存管理KV Cache的创新方案，以及光电数据流的精确编排机制。关键技术包括相变材料权重锁定、片上光放大器和分布式部署策略
本文提出了一种结构热耦合场景下的通用温度校准方法，采用分层补偿策略解决传感器读数与真实温度的偏差问题。该方法首先进行静态校准消除基础误差，然后针对单个热源建立独立补偿模型，最后处理多热源联合工作时的耦合误差。文章以水道温度测量为例，详细阐述了这种分层设计的实施步骤，包括静态校准、单机热补偿和联合修正三个层次。该方法具有逻辑清晰、模型可解释性强、易于维护等特点，适用于电源系统、液冷系统等多种热耦合场
FOC控制采用双闭环结构：电流环作为内环负责快速跟踪转矩电流指令，速度环作为外环调节转速。电流环设计基于电机RL模型，采用PI控制加解耦补偿，带宽通常取500-1000Hz；速度环基于机械方程设计，带宽需低于电流环5-10倍。调试时应先单独调稳电流环，再闭合速度环，注意解耦补偿、限幅处理和抗积分饱和。常见问题包括电流THD大、id波动、速度震荡等，多由参数不准、带宽设置不当或补偿不足引起。合理的设
Modbus协议每次发送的内容根据传输模式不同，其报文结构也会有所差异，主要分为三种。这些模式在上各有不同。在通信中，，从站（服务器）处理后。异常响应时，，例如原本的功能码0x01会变为0x81。
此时我们发现20℃时，120HZ下的电容等效串联电阻竟然有恐怖的2.65欧，这个数值是我们前面用到的0.02欧的100多倍，那么温升将会非常疯狂。是参考频率下的ESR数据，电容行业基本上是以120HZ作为参考频率，所以我们前面计算出来的2.65欧和0.3975欧就是这个频率下的两个参考ESR，区别就是温度不同。基于前面的公式我们先算一下电容的功率，朋友们可以在模型在用平均值来计算，也可以用公式P=
这篇短文探讨了如何通过STM32数据手册学习电路设计的方法。作者建议以手册中的参考电路为模板，结合自身学习3D建模的经验，制定循序渐进的学习计划：白天专注主业，晚上抽空撰写技术博客，每周固定练习原理图绘制，并借助AI工具进行分析交流。文章强调从基础做起（"先解决1再解决100"），通过分解任务、持续实践来掌握电路设计技能。这种学习方法既系统又灵活，兼顾专业提升与知识沉淀。
作者个人认为学习工程类的项目，最好还是自己能够实际动手操作仿真软件，尝试自行搭建电路，许多问题都是在实际操作的过程中发现的，能力的提升与遇到问题再解决问题的宝贵经验息息相关，希望读者可以意识到这一点。电流源具有接近恒定的输出阻抗特性，使得整个系统的动态特性（如功率级的等效传递函数）得到简化和线性化，更容易为电压外环设计出具有高增益、宽带宽且相位裕度足够的补偿器，从而显著提升系统的稳定性。如图5是电
创建型：管理对象创建结构型：管理类 / 对象组合行为型：管理对象通信。
主要内容：代码主要做的是如何利用预测光伏电站太阳能辐射量的问题，利用人工神经网络对对其内太阳辐射量进行预测，并对无云天气以及多云天气进行了分别讨论，与线性模型相比该模型具有更好的性能，除此之外，代码还研究了太阳能的分配问题，采用离线优化算法和四种在线启发式算法分别进行分配策略的优化，并利用太阳辐射数据评估了算法的性能。本文详细介绍了基于人工神经网络的太阳辐射量预测系统的功能，该系统通过分析历史数据
摘要：ATTNS（静默期间噪声衰减）技术旨在解决AGC自动增益控制导致的"呼吸效应"问题，即在非语音间隙环境底噪被过度放大。该技术通过三个核心参数实现噪声抑制：MODE（开关控制）、NOMINAL（标称衰减量）和SLOPE（衰减斜率）。调试时需分阶段调整参数，先确定基础抑制水平再优化动态补偿效果，同时需注意避免过度抑制导致语音失真。该技术对满足Zoom/Teams等平台的静音期
max：控制远端非静止活动时的回声抑制能力min：控制远端静止活动时对近端语音的保护程度目标：在回声抑制与近端语音清晰度之间取得平衡调优时，先调 max 以优化回声抑制，再调 min 以优化近端语音清晰度。
摘要：通过预加重技术优化AEC性能，重点分析了高频补偿对回声消除收敛速度的影响。研究指出语音信号低频能量显著高于高频，导致AEC高频收敛较慢。提出了两种补偿模式：模式1仅处理麦克风信号，模式2同时补偿参考信号。实验表明，当参考信号高频不足时，开启预加重（参数1）能有效提升AEC性能。建议在常规环境中默认开启参数1，但需注意测试环境对残差分析的影响。该技术通过平衡频谱能量分布，显著改善了AEC在高频
XC2VM3858-1MSESSVA2112 (优先扩展安全)XC2VM3858-2MSESSVA2112 (最高优先：中高速 + MSE + SS)欢迎选购。
这个数字图像处理系统有5大功能板块，分别是图像增强、图像分割、图像变换、图像复原以及图像编码。功能丰富得很，直接上图感受下（此处应插入一张包含5个功能板块的系统截图）。
摘要：XVF3800的路径变化检测(PCD)功能通过监测设备环境中的声学路径变化，优化回声消除(AEC)性能。当检测到路径变化时，系统会启动强近端抑制，为自适应滤波器重新收敛争取时间。该功能通过AEC_PCD_COUPLINGI参数调节检测灵敏度，平衡响应速度与误报风险，并可根据设备类型（固定/移动）选择启用或禁用。ERLE指标用于动态调整检测阈值，高ERLE设备通过MINTHR防止过度敏感，低E
本文分析了XVF3800芯片在回声消除(AEC)流程中处理非线性回声的关键技术。通过自训练非线性模型，芯片能够消除扬声器硬件失真导致的残余回声。研究强调训练必须在RT60<0.3s的消声环境中进行，以确保准确捕捉电平与失真强度的映射关系。文章详细介绍了调校流程、参数设置及模型验证方法，指出高质量硬件非线性失真较小，而问题硬件需依赖强非线性模型。最后给出了生产调校建议，强调理想训练条件对实现高
摘要：EQ（均衡器）通过调节音频信号特定频段的增益来优化音质，分为低频、中频和高频调节。XVF3800将EQ置于AGC前，可修正硬件缺陷并防止AGC误判，满足Teams/Zoom认证要求。其可编程滤波器能补偿外壳增益或高频衰减问题。通过xvf_tools.py工具可调整EQ参数并导出二进制文件，替换默认固件中的EQ配置。官方固件默认未启用EQ效果，需手动调整频响曲线。
c#联合opencvsharp开发的视觉源码程序包含模板匹配，找线找圆，预处理等功能全部源码，包含图像显示控件，绘制roi工业视觉系统在现代制造业中扮演着至关重要的角色，本文将对一个基于C#和OpenCV开发的工业视觉系统的核心功能模块进行详细解析。该系统集成了多品牌相机支持、图像处理算法、标定工具和二维码识别等关键功能。
和Dijkstra都可以用来解决迷宫的路径规划问题，但它们各有优劣。Q-learning是一种基于试错的学习算法，适合在未知环境中逐步学习最优策略；而A和Dijkstra则是经典的搜索算法，适合在已知环境中快速找到最优路径。选择哪种算法，取决于具体的应用场景和需求。希望这篇文章能帮助你更好地理解这些算法，并在实际项目中灵活运用。
其中只要加上delay_us就会报错，即使是DELAY_US也会出现报错，删除即可。在使用ccs进行TFT1.47代码移植的过程中发现一个奇怪的烧录报错。代码build正常当烧录时会出现问题。经过排查是延时函数造成的。
出现下面工程无法导入的问题，通过到TI官网搜索并下载CGT工具，通过重新安装到原来的安装目录，重新开启CCS。到TI官网下载CGT工具。重启CCS后打开成功！
方法的根本原理是在ccs项目中配置编译前预处理，通过脚本自动生成代码的节点信息，然后编译的时候将这些信息编入项目生成的.out文件中。我们编译项目的时候就会额外生成git_script.exe和git_node.txt,git_time.txt文件。最后在进行项目管理的时候，在.gitignore文件中需要添加如下内容。因为下述的文件都是编译时自动生成的。Step1：首先我们的项目工程必须要支持g
1].dsp:ccs5.5导入其他工程出现because its meta-data cannot be interpreted. Please contact support._ccs导入工程时提示 error: import failed for project ‘app’ -CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_41332204/article/detail
Break at address "0x3fe493" with no debug information available
根据《手把手教你学DSP》编译第一个点灯程序时出现#10234-d unresolved symbols remain，通过控制变量，一个一个排除，发是InitPieCtrl()；的问题，注释掉就好了，具体原因未知。
网上找了些说法用了之后也是不行，有无大佬搞定的？
使用ccs编译DSP,28034时遇到break at address xx问题解决办法
DSP报错“a data verification error occurred”问题，要么是链接文件或内存映射问题，要么就是硬件链接问题
error #10099-D和error#10234-D unresolved symbols remain解决方法
data verification failed at address 0XXX，please verify target memory and momery处理方法
总结一下在C/C++、Python、C#下调用CH347DLL的方法，若有其他需要补充的也可一起交流。
DSP仿真 报错误：Break at address "0x3ff599" with no debug information available, or outside
FLASH编程报错Break at address "0x3fbd92" with no debug information available, or outside of program code.解决方案
CC8编译报错：error #10099-D:program will not fit into available memory. placement with alignment/blocking fails for section" 错误的原因大概就是说内存不够了，猜测是RAMLS5内存太小的原因。双击错误信息定位到cmd文件，我这里的是28004x_generic_ram_Ink.cmd文
280049ADC的介绍，以及配置过程
仿真中主要包含抗饱和PI控制器、摩擦力模型、扰动观测器、坐标变换、SVPWM、逆变器和永磁同步电机模块等，其中抗饱和PI控制器、摩擦力模型、扰动观测器、坐标变换、SVPWM模块均采用matlab function编程实现，其与C语言编程较为相似，容易进行实物移植。啃透这三篇，足够在老板面前装大牛了。由于摩擦力的存在，实际速度过零时不能很好的跟踪速度给定信号，如图1所示，0.6s前没有使用扰动观测器
摘要：LC滤波器设计中，论述了几种抑制谐振的方法。
增强型脉宽调制（ePWM）是电力电子系统的关键控制模块，主要用于数字电机控制、开关电源等功率转换系统。其核心组件包括时基模块（控制PWM频率/周期）、比较模块（设置占空比）、动作限定器（输出控制）、死区模块（防止直通）、斩波模块（高频调制）和故障保护模块。ePWM支持多种计数模式（增/减/增减计数）、多模块同步及高分辨率控制（HRPWM），可实现亚时钟级精度的PWM信号生成。各子模块通过专用寄存器
framebuffer编程正点原子mipi屏幕RK3588开发板韦东山
PWM（脉冲宽度调制）通过控制调节脉冲宽度控制功率输出的模式，主要由三部分组成：占空比Tpn/T、脉冲宽度Ton、脉冲周期T单周期的PWM波形很简单，主要就是控制脉冲的周期，脉冲的宽度，脉冲起落的时间，一个周期内的脉冲个数，但事实是产生PWM波形时，要结合实际应用，每个要素都要顾及，需要灵活配置。该模块在ePWM中的位置在如图：该模块比较事件出现时间：当计数器寄存器TBCTR的值与比较寄存器A的值
TMS320C6678与FT-M6678N关键差异对比
[在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d6755463926c48baaff98a523ba02fef.png一位数码管由8个LED组成，数码管的显示，就是简单的高低电平输出其连接方式有共阳极和共阴极两种，共阳极连接在数码管的连接端直接拉低电平即可，而共阴极接法需要使用驱动芯片进行驱动LED管使其导通。
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