UINT32 Month_Days_Accu_C[] = {31,59,90,120,151,181,212,243,273,304,334,365,0};//平年月累加列表static UINT32
2013-06-01 20:17
在电源故障的情况下，PIC32 MZ2048 EFH144将继续运行一个累加器。为了让ACCU的运行时间接近客户想要的任何地方，我必须节省很多。或者尽可能多。所以我想尝试一下睡眠模式。假设代码工作
2019-10-15 10:40
start, const unsigned char *buff, int len, unsigned char *table){ unsigned char accu = start
2023-06-05 16:46
，DOSTARTL，DCOUNT，ACCBU，ACCBH，ACCU，ACCAH，ACCAH，ACCAL，TBLAPAG，RCOUNTetc）。我怀疑这些寄存器是否在中断路由中被更新，当中断返回时没有恢复它，这可
2019-04-25 06:48
你好，我在汇编程序工作了一段时间（用微芯片将近20年），我很好奇增强的中间范围的新特性，所以我试图用PID模块为信号输入提供一个平滑的回答，所以一个简单的积分反馈回路，输出直接连接。ED到下一个周期的输入（输入（T+ 1）＝输出（T0）/ 2 ^ 20）。很容易和直接，或不：）我观察到一个非常奇怪的行为的PID。即使是非常温和的K1因子，它也会变得不稳定。我的观察：通常接近设定值的最小值或最大值，它变得稳定，大约30秒后它又变得不稳定，然后开始另一个30秒的循环。在规模的中心附近，它保持不稳定。因此，我试着使用16b未分配和15b有符号输入，关闭中断，查找累加器溢出，改变输出缩放，改变K1、K2、K3，在不稳定性方面没有真正的差异。每个字节的结果输出，有时不。非常奇怪。我损失了将近一天，试图找出什么黑客…最后，我放弃了外围设备，并在一个小时内实现了一个计算更平滑的积分，它工作得很好。所以我的结果是：不要用累加器使用PID，它不工作，是坏的！那么，我是否拥有一个有缺陷的晶片，或者你们那里的女孩和女孩也经历过同样的现象吗？请分享您的经验与这个8位PID模块。
2020-04-08 07:18
有人能推荐一个测量锂聚合物电池组(LP603048)850mAh3.7V电池充电的解决方案吗？我使用dsPIC33EP256MU806作为电池供电的便携式应用，希望能够显示电池的充电情况。我搜索了电池燃料计IC，但没有真正理解它们——它们看起来是为充电电路设计的，用来控制电池的充放电，但不显示电池剩余的充电。我计划使用LED阵列（例如4个LED）来显示剩余的电池充电量。但是从数据表中我看不出电池燃料计IC是如何做到这一点的，所以也许这些不是正确的设备类型？
2020-04-30 13:21
在管道缺陷检测当中，超声导波检测技术与传统无损检测方法相比具有沿传播路径衰减小,传播距离远,引起的质点振动能遍及构件内部和表面的特点，因此表现出更大优势 。
2019-10-14 08:27
请问一下HTML标题共有几个？
2021-09-28 08:21
神经网络(Neural Networks)是人工神经网络(Ar-tificial Neural Networks)的简称，是当前的研究热点之一。人脑在接受视觉感官传来的大量图像信息后，能迅速做出反应，并能在脑海中重现这些图像信息，这不仅与人脑的海量信息存储能力有关，还与人脑的信息处理能力，包括数据压缩能力有关。在各种神经网络中，多层前馈神经网络具有很强的信息处理能力，由于其采用BP算法，因此也称为BP神经网络。采用BP神经网络模型能完成图像数据的压缩处理。在图像压缩中，神经网络的处理优势在于：巨量并行性；信息处理和存储单元结合在一起；自组织自学习功能。与传统的数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor)相比，现场可编程门阵列(Field Programma-ble Gate Array，FPGA)在神经网络的实现上更具优势。DSP处理器在处理时采用指令顺序执行的方式，而且其数据位宽是固定的，因而资源的利用率不高，限制了处理器的数据吞吐量，还需要较大的存储空间。FPGA处理数据的方式是基于硬件的并行处理方式，即一个时钟周期内可并行完成多次运算，特别适合于神经网络的并行特点，而且它还可以根据设计要求配置硬件结构，例如根据实际需要，可灵活设计数据的位宽等。随着数字集成电路技术的飞速发展，FPGA芯片的处理能力得到了极大的提升，已经完全可以承担神经网络数据压缩处理的运算量和数据吞吐量。图像压缩是信息传输和存储系统的关键技术，然而我们该如何进行FPGA设计，以实现给定的功能已经成为神经网络应用的关键呢？
2019-08-08 06:11
本文介绍了基于三层前馈BP神经网络的图像压缩算法，提出了基于FPGA的实现验证方案，详细讨论了实现该压缩网络组成的重要模块MAC电路的流水线设计。
2021-05-06 07:01
