数字信号处理操作教程_音频解码：3-8 G711A音频解码实验
orithm （又称often u-law, ulaw, mu-law），主要运用于北美和日本；另一种是A-law algorithm，主要运用于欧洲和世界其他地区。其中，后者是特别设计用来方便计算机处理的。这两种算法都使用一个采样率为8kHz的输入来创建64Kbps的数字输出。G711采用一种称为分组丢失隐藏(PLC)的技术来减少丢包带来的实际影响。有效的信号带宽在静默期间通过语音活动检测(VAD)...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 一、简单介绍 二、简单进行人脸训练与识别 1、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸训练和识...
【测试开发学习历程】异常处理
请访问 http://python.org/dev/peps/pep-0263/ 了解详细信息 异常 异常是指事件会在程序执行过程中发生错误，影响了程序的正常执行 一般情况下，在python无法正常处理程序时就会发生一个异常，即报出错误 当python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行 try语句 try里面一般放你觉得可能会出错的代码 1、格式一：try……except 自动引发...
图像处理ASIC设计方法 笔记20 标记ASIC系统设计
目录 （一）如何考虑标记ASIC中的图像存储器设计 1 片内还是片外存储器 2 片内存储器具体怎么实现 （二）特征值存储 1 特征值包括 2 采用流水线方式统计特征值 本文是阅读6.4节的笔记和感悟，6.4节整体讲的是标记ASIC的系统设计，我理解有两个要点：对于图像存储器的考虑，特征值包括哪些以及如何存储。 （一）如何考虑标记ASIC中的图像存储器设计 1 片内还是片外存储器 图像存储器要么选择A...
图像处理ASIC设计方法 笔记21 标记ASIC的顶层状态机
目录 （一）标记ASIC的工作流程 1 ASIC首先从控制寄存器内读出待标记图像的基本参数 2若写入了有效的启动命令，则进入下面一帧图像的标记过程。 3 ASIC通过接口模块从FIFO1中读取待标记的图像 4一帧图像初步标记完成后进行等价表的整理压缩 5从临时标记存储器中读取临时标记送入标记代换及特征值统计流水线 （二）设计标记ASIC的主要寄存器 学这一章节，为的是学如何设计一个ASIC的顶层状态...
基于EBAZ4205矿板的图像处理：03使用VIO调试输出HDMI视频图像
基于EBAZ4205矿板的图像处理：03使用VIO调试输出HDMI视频图像 在zynq调试时VIO是真的方便，特此写一篇博客记录一下 先看效果 项目简介 下面是我的BD设计，vtc用于生成时序，注意，2021.2的vivado的vtcIP是v6.2版本，多了一个sof_state，我不太清楚他是干嘛的，实测没接也一切正常。 VIO IP核用于实时调试数据，我们可以在program device后，通...
基于FPGA的数字信号处理（8）--RTL运算的溢出与保护
符号数的减法 两个无符号数的加法可以分成两种情况： 减法结果是正数或零减法结果是负数 对于结果是正数或零的情况是不会存在溢出的情况的，因为它的值必然小于被减数，位宽不可能会溢出，所以不需要做什么特殊的处理。 减法结果是负数的情况则麻烦一些，因为负数必然是有符号数，那就意味着最高位只能表示符号而不能再表示数值了。比如： 两个4bits数的减法0 - 1 = -1， 等价于 4’b0000 - 4’b00...
NLP自然语言处理和应用场景介绍
【A】NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学与人工智能领域的一个分支，旨在让机器能够理解、解释、生成人类语言。它涵盖了语言文本的语法、语义、语用、语境等方面的处理。 NLP的具体应用场景包括但不限于以下几个方面： 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。信息检索与问答系统：帮助用户快速准确地检索到所需信息，或通过自然语言进行问题提问并...
在图像处理领域，机器学习方法和深度学习方法的优势
在图像处理领域，机器学习方法和深度学习方法都被广泛应用，但两者有一些不同点和各自的优势。 机器学习 机器学习方法是利用数据和统计学方法来构建模型和算法，从而对图像进行分类、分割、特征提取等任务。常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、决策树等。它们通常需要手动选择和提取图像的特征，然后通过训练模型来学习特征与标签之间的关系。机器学习方法的优点是对于小规模数...
Python与OpenCV：图像处理与计算机视觉实战指南
前言 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了数百种计算机视觉算法，包括图像处理、视频分析、物体检测、面部识别等。结合Python语言的强大功能，OpenCV可以用于快速开发复杂的图像处理和计算机视觉应用。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行图像处理，并提供一个简单的实践示例。 1. OpenC...