【NI国产替代】高速数据采集模块,最大采样率为 125 Msps,支持 FPGA 定制化
• 双通道高精度数据采集
• 支持 FPGA 定制化
• 双通道高精度采样率
- 最大采样率为 125 Msps
- 12 位 ADC 分辨率
- 最大输入电压为 ±0.9 V
- -3 dB 带宽为 30 MHz
支持 FPGA 定制化
- 根据需求编程实现特定功能和性能
- 通过定制 FPGA 实现硬件加速,提高系统的运算速度
- FPGA 的灵活性使得这种采集板可以适应不同应用领域,如信号处理、图像处理等
双通道高精度采样率
- 具有最大采样率为 125 Msps
- 12 位 ADC 分辨率
- 可用于波形采集和频域分析
相关文章:

【NI国产替代】高速数据采集模块,最大采样率为 125 Msps,支持 FPGA 定制化
• 双通道高精度数据采集 • 支持 FPGA 定制化 • 双通道高精度采样率 最大采样率为 125 Msps12 位 ADC 分辨率 最大输入电压为 0.9 V -3 dB 带宽为 30 MHz 支持 FPGA 定制化 根据需求编程实现特定功能和性能通过定制 FPGA 实现硬件加速,提高系统的运算速度FPGA…...

【网络安全的神秘世界】2024.6.6 Docker镜像停服?解决最近Docker镜像无法拉取问题
🌝博客主页:泥菩萨 💖专栏:Linux探索之旅 | 网络安全的神秘世界 | 专接本 解决Docker镜像无法拉取问题 🙋♂️问题描述 常用镜像站:阿里云、科大、南大、上交等,全部挂掉 执行docker pull命…...
【Python入门与进阶】1基本输入和输出
基本输入输出 1.等号赋值 1.1 基本赋值 number_110number_1 1.2 多个赋值 number_2number_3number_420 number_2 number_3 number_4 1.3 多重赋值 number_5,number_6,number_730,35,40 number_5 number_6 number_7 1.4 下划线赋值 _50 _ 2.命名规则 注意:…...

CTF Show MISC做题笔记
MISCX 30 题目压缩包为misc2.rar,其中包含三个文件:misc1.zip, flag.txt, hint.txt。其中后两个文件是加密的。 先解压出misc1.zip, 发现其中包含两个文件:misc.png和music.doc。其中后面文件是加密的。 解压出misc.png,发现图片尾部有消息:flag{flag…...

【QT5】<总览二> QT信号槽、对象树及常用函数
文章目录 前言 一、QT信号与槽 1. 信号槽连接模型 2. 信号槽介绍 3. 自定义信号槽 二、QT的对象树 三、添加资源文件 四、样式表的使用 五、QSS文件的使用 六、常用函数与宏 前言 承接【QT5】<总览一> QT环境搭建、快捷键及编程规范。若存在版…...

Button按钮类
自学python如何成为大佬(目录):https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/139049996?spm1001.2014.3001.5501 按钮是GUI界面中应用最为广泛的控件,它常用于捕获用户生成的单击事件,其最明显的用途是触发绑定到一个处理函数。 wxPython类…...

代码随想录-二叉树 | 111 二叉树的最小深度
代码随想录-二叉树 | 111 二叉树的最小深度 LeetCode 111 二叉树的最小深度解题思路代码难点总结 LeetCode 111 二叉树的最小深度 题目链接 代码随想录 题目描述 给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说…...
PCA降维算法
decomposition.h #pragma once #include <arrayfire.h>namespace decomposition {class PCA{public:af::array zero_centred(af::array...

Fast R-CNN 与 R-CNN的不同之处
目录 一、Fast R-CNN如何生成候选框特征矩阵 二、 关于正负样本的解释 三、训练样本的候选框 四、Fast R-CNN网络架构 4.1 分类器 4.2 边界框回归器 一、Fast R-CNN如何生成候选框特征矩阵 在R-CNN中,通过SS算法得到2000个候选框,则需要进行2000…...

前端开发环境:Vue、Element Plus、Axios
目录 1. Vue简介 2. Element Plus简介 3. Axios简介 4. 创建Vue项目 4.1 Node.js安装 4.2 创建Vue项目 4.3 Vue项目的结构 4.4 安装Element-Plus 4.5 安装Axios 4.6 解决跨域问题 5. 应用实例 5.1 创建Vue组件 5.2 配置路由 5.3 配置根组件 5.4 启动前端应用服…...
我的创作纪念日-在SCDN的5年
机缘 五年前,一个偶然的机会让我接触到了SCDN这个充满活力和创造力的社区。我抱着对技术的热爱和对知识的渴望,决定在这里开启我的创作之旅。最初,我成为创作者的初心,是希望将自己在实战项目中的经验、日常学习过程中的点滴&…...
AI-知识库搭建(二)GPT-Embedding模型使用
上一篇:AI-知识库搭建(一)腾讯云向量数据库使用-CSDN博客 一、Embedding模型 Embedding模型是一种将高维度的离散数据(如文本、图像、音频等)映射到低维度的连续向量空间的技术。这种技术广泛应用于自然语言处理&…...
qt网络事件之QSocketNotifier
简介 QSocketNotifier用于处理网络事件的,即事件处理器 结构 #mermaid-svg-xcNdAyHNkKqNCLQY {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-xcNdAyHNkKqNCLQY .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-xcNdAyHNk…...
如何统计EXCEL中的数据透视表的信息?
也没什么可分析的,直接上代码,看看是不是你需要的: Sub GetPVT() 定义一个1000行的数组,如果你预判工作簿中数据透视表数量可能大小1000,那就改成10000,甚至10万,以确保能大于数据透视表数量即…...
日本结构型产品及衍生品业务变迁报告
日本结构型产品及衍生品业务变迁报告 一、业务发展阶段 阶段一:2000年之前 零售结构型产品几乎不存在,主要销售对象为机构投资者或企业。主要策略为卖出看涨期权(covered call)。会计记录准则对业务有重要影响,例如…...

解决Mac无法上网/网络异常的方法,重置网络
解放方法 1、前往文件夹:/Library/Preferences/SystemConfiguration 2 、在弹窗中输入上边的地址 3 、把文件夹中除了下图未选中的文件全部删掉,删除时需要输入密码 4 、重启mac 电脑就搞定了。...

[12] 使用 CUDA 进行图像处理
使用 CUDA 进行图像处理 当下生活在高清摄像头的时代,这种摄像头能捕获高达1920*1920像素的高解析度画幅。想要实施的处理这么多的数据,往往需要几个TFlops地浮点处理性能,这些要求CPU也无法满足通过在代码中使用CUDA,可以利用GP…...

MyBatisPlus代码生成器(交互式)快速指南
引言 本片文章是对代码生成器(交互)快速配置使用流程,更多配置方法可查看官方文档: 代码生成器配置官网 如有疑问欢迎评论区交流! 文章目录 引言演示效果图引入相关依赖创建代码生成器对象引入Freemarker模板引擎依赖支持的模板引擎 MyBat…...
深度学习模型训练之日志记录
在深度学习模型训练过程中,进行有效的训练日志记录是至关重要的。以下是一些常见的策略和工具来实现这一目标: 1. 使用TensorBoard TensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具,用于记录和展示训练过程中的各种指标。 设置TensorBoard&a…...
深入理解Python中的装饰器
装饰器是Python中一个强大且灵活的工具,允许开发者在不修改函数或类定义的情况下扩展或修改其行为。装饰器广泛应用于日志记录、访问控制、缓存等场景。本文将详细探讨Python中的装饰器,包括基本概念、函数装饰器和类装饰器、内置装饰器以及装饰器的高级用法。 目录 装饰器概…...
云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?
大家好,欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇! 在上一篇,我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在,我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主,是时…...

python打卡day49
知识点回顾: 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业:尝试对今天的模型检查参数数目,并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...
【位运算】消失的两个数字(hard)
消失的两个数字(hard) 题⽬描述:解法(位运算):Java 算法代码:更简便代码 题⽬链接:⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述: 给定⼀个数组,包含从 1 到 N 所有…...
Caliper 配置文件解析:config.yaml
Caliper 是一个区块链性能基准测试工具,用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构,并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件,主要包含以下几个部…...

如何理解 IP 数据报中的 TTL?
目录 前言理解 前言 面试灵魂一问:说说对 IP 数据报中 TTL 的理解?我们都知道,IP 数据报由首部和数据两部分组成,首部又分为两部分:固定部分和可变部分,共占 20 字节,而即将讨论的 TTL 就位于首…...

如何在网页里填写 PDF 表格?
有时候,你可能希望用户能在你的网站上填写 PDF 表单。然而,这件事并不简单,因为 PDF 并不是一种原生的网页格式。虽然浏览器可以显示 PDF 文件,但原生并不支持编辑或填写它们。更糟的是,如果你想收集表单数据ÿ…...
PAN/FPN
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...
Go 并发编程基础:通道(Channel)的使用
在 Go 中,Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式,用于在多个 Goroutine 之间传递数据,从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...

从“安全密码”到测试体系:Gitee Test 赋能关键领域软件质量保障
关键领域软件测试的"安全密码":Gitee Test如何破解行业痛点 在数字化浪潮席卷全球的今天,软件系统已成为国家关键领域的"神经中枢"。从国防军工到能源电力,从金融交易到交通管控,这些关乎国计民生的关键领域…...

AI语音助手的Python实现
引言 语音助手(如小爱同学、Siri)通过语音识别、自然语言处理(NLP)和语音合成技术,为用户提供直观、高效的交互体验。随着人工智能的普及,Python开发者可以利用开源库和AI模型,快速构建自定义语音助手。本文由浅入深,详细介绍如何使用Python开发AI语音助手,涵盖基础功…...