一、题目 MSK调制解调 二、仿真要求 画出MSK信号产生的信息、I路、Q路信号对比图以及接收端解调的信息恢复的对比图。 三、主要代码 n10000; count100; Nn/count; %N100 rrand(1,N-1); for i1:N-1, if (r(i)>0.5) r(i)1; else r(i)-1; end; end;for i1:n-count % ?990…

ADS1292R测量心电呼吸 以前用过TI的ADS1298来采集心电图波形，现在需要在心电采集的基础上增加呼吸的检测，所以选用ADS1292R来实现心电呼吸功能。看手册上，TI的ADS129X/ADS129XR的使用都是基本相同的。 1、ADS1292R的硬件设计 参考ADS1292R…

一、前言 ADS1292R是TI公司早在几年前出产的一款医用级ADC芯片，它主要应用在医疗仪器(心电图ECG),可以监护患者以及病人护理和健身监视器。ADS1292R集成了心电采集所需要的部件，方便设备小型化。它的功耗极低，使得可以作为长时间监控成为可能…

ADS1292检测心电的原理与示波器类似，只是人体的心电信号是低频、小信号， ADS1292就是捕捉人体不同位置间的心电信号，并降噪、放大。 人体心电信号的特点 离开人体体表微小的距离就检测不到信号，因此电极必须贴近人体&#xff1…

随着人们越来越重视医疗健康，相对应的产品也随之推出。TI的计划就很好的走在前面，对于生理电采集方面相继推出了ADS124x系列和ADS129x系列。 这篇博文主要介绍ADS1292R这片芯片是如何使用的，可以方便的采集到心电和呼吸信号。同理ADS1291和A…

111 问题 生产上出现了数据添加失败的情况 (设置一条信息的有效时长, 到期自动失效 ) bug 查看日志发现了是 insert 的时候报错了. 在测试环境也能 正常复现, 设置到期时间(end_time)为 2040年以后的任意时间都不行 复现 正常情况是这样的: 异常情况是这样的: 遇见这样…

VGG16输入224*224*3的图片，经过的卷积核大小为3x3x3，stride1，padding1，pooling为采用2x2的max pooling方式： 1、输入224x224x3的图片，经过64个卷积核的两次卷积后，采用一次pooling。经过第一次卷…

转自 这里 上图，VGG16一共有16层 更加形象的图片如下：

源码目录： 主要包括特征提取，索引和在线检索三个部分 如何运行呢？ 找个这个目录，然后输入cmd,再enter； 下面一共有两步操作； 第一步（前提是你已经把python的环境配置好了）&#xff…

1. VGG-16介绍 vgg是在Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition期刊上提出的。模型可以达到92.7%的测试准确度,在ImageNet的前5位。它的数据集包括1400万张图像，1000个类别。 vgg-16是一种深度卷积神经网络模型，16表示其深度，在图像分类等任务…

cs231n上关于VGG-16模型的内存和参数的计算过程如下。 INPUT: [224x224x3] memory: 224*224*3150K weights: 0 CONV3-64: [224x224x64] memory: 224*224*643.2M weights: (3*3*3)*64 1,728 CONV3-64: [224x224x64] memory: 224*224*643.2M weights: (3*3*6…

VGG16 前言一、VGG发展历程二、VGG网络模型三、VGG16代码详解1.VGG网络架构2.VGG16网络验证2.读取数据，进行数据增强3.训练模型，测试准确率 四、VGG缺点 前言 我们都知道Alexnet是卷积神经网络的开山之作，但是由于卷积核太大，移动…

用tensorflow手动实现VGG16 1简介 VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在2014年的ILSVRC比赛中，VGG 在Top-5中取得…

VGG net VGG net是 Karen simonyan 等人在2015年的CLR会议中公开的神经网络模型。这个模型在2014年的Imagenet比赛中获得了定位第一名和分类第二名的好成绩，它的主要贡献在于利用33小卷积核的网络结构对逐渐加深的网络进行评估，结果表明加深网络深度到1…

以下内容均为个人理解，如有错误，欢迎指正。 VGG16 网络结构 vgg16的网络结构如下所示，16的含义就是说网络中有16个全连接层。 图1没有画出最后一层。 结合这两张图来看，捋一下网络的结构和卷积的过程： 1.第一阶段…

论文名字是《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recongnition》 下载链接： http://vc.cs.nthu.edu.tw/home/paper/codfiles/melu/201604250548/VGG.pdf 为什么要读VGG16？ 作为基础网络，分类性能非常好；VGG1…

今天我们来学习下经典网络VGG，并且模拟实现VGG16，且用来训练cifar10数据集。 一：VGG简单学习 先来看下图的总体介绍，有下面几种分类，A，A-LRN，B，C，D，E。其中最…

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一、【深度学习图像识别课程】tensorflow迁移学习系列：VGG16花朵分类 转自：https://blog.csdn.net/weixin_41770169/article/details/80330581 花朵数据库介绍 种类5种：daisy雏菊，dandelion蒲公英，rose玫瑰&#xff…

VGG16的模型 首先我们可以看到VGG一共有六个模型,每个模型根据卷积层和全连接层的层数进行分类,第二张图就是VGG16的基本模型. 代码实现 Vgg16Net.py from torch import nnclass Vgg16_net(nn.Module):def __init__(self):super(Vgg16_net, self).__init__()self.layer1nn.S…