上周的嵌入式实验课做了一个关于ADC的实验，即用从5V中用变阻器分出一部分电压，用ADC采样量化作为输入信号，要求是使LED闪烁频率随这个信号限值（包括上限A上和下限A下）的幅度的增大而变快。
设输入信号幅度是A，一个思路是用延时，A-A下 越大，两次亮灯之间的延时越小，这样也就是闪得越快了。...
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2014-05-26 14:15:24
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ASH和AWR的关系
ASH以V$SESSION为基础，每秒采样一次，记录活动会话等待的事件。不活动的会话不会采样，采样工作由新引入的后台进程MMNL来完成。
ASH内存记录数据始终是有限的，为了保存历史数据，引入了自动负载信息库(Automatic Workload Repository ,AWR) 由后台进程MMON完成。ASH信息同样被采集写出到AWR负载库中。由于内存是有限的，所以MM...
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2014-05-25 07:06:13
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你说的两个AD是常见的正交采样，采得IQ两路正交信号，两路采样的相位是不一样的，可以保证在降低采样速率的前提下可以保留信号复包络的幅度、相位等信息不丢失。你可以查一下正交采样，或正交双通道，或是I，Q两路这些关键词，看多了，就知道咋回事了。下边是网上一些基本的知识：信号是信息的载体，实际的信号总是实...
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2014-05-23 10:20:27
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这篇文章里，我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念，如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样，以及了解了专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法。此博文一共有四个配套的示例程序，他们详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。
先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图：...
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2014-05-23 08:20:39
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问题：写一个函数，计算4 000 000 000 以内的最大的那个f(n)=n的值，函数f的功能是统计所有0到n之间所有含有数字1的数字和。比如：f(13)= 6，因为“1”在“1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13”中的总数是6（1,10,11,12,13）。传统枚举方法效率低、求解时间长，本文介绍如何采样剪枝操作提高算法效率、降低求解时间。...
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2014-05-22 09:10:59
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hadoop streaming允许我们使用任何可执行脚本来处理按行组织的数据流，数据取自UNIX的标准输入STDIN,并输出到STDOUT
通过设定mapper为‘RandomSample.py 10’,我们按十分之一的采样率，没有设定特殊的reducer，一般默认使用IdentityReducer（把输入直接转向输出）
通过HDFS的命令getMerge（输出合并）或其他文件操作，可以获得...
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2014-05-18 15:12:21
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1. 音频简介经常见到这样的描述: 44100HZ 16bit stereo 或者 22050HZ
8bit mono 等等.44100HZ 16bit stereo: 每秒钟有 44100 次采样, 采样数据用 16 位(2字节)记录,
双声道(立体声);22050HZ 8bit mono: 每秒...
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2014-05-16 03:07:53
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本文用讲一下指定分布的随机抽样方法：MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理，并用R语言实现了几个例子：
1. Markov Chain （马尔科夫链）
2. Random Walk（随机游走）
3. MCMC具体方法：
3.1 M-H法
3.2 Gibbs采样
PS：本篇blog为ese机器学习短期班参考资料（20140516课程）。...
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2014-05-15 23:58:14
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本文结合Deep learning的一个应用，Convolution Neural Network 进行一些基本应用，参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展，与结果展示（in python）。
分为以下几部分：
1. Convolution（卷积）
2. Pooling（降采样过程）
3. CNN结构
4. 跑实验
下面分别介绍...
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Web程序 时间：
2014-05-15 23:21:13
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前一阵子因为考博学习需要，看了《数字信号处理》，之前一直不清除这门课的理论在哪里应用比较广泛。这次正巧用Audition处理了一段音频，猛然发现《数字信号处理》这门课还是非常有用的，在音频处理领域至少是这样。在此记录一下几步简单操作。
一．频谱
打开Audition，拖入一段音频。默认打开的是音频时域的波形图。波形图的横坐标是时间，纵坐标是采样值的大小。
上面那个图其实就是音频...
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2014-05-13 15:18:17
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