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交叉编译相关库移植人脸识别算法库,该库基于NCNN神经网络上搭建人脸识别系统,依赖的库有OpenCV、NCNN以及Sqlit3。这些库需要交叉编译,其中OpenCV和Sqlit3的ARM版S32V已经不需要再进行编译,编译后的NCNN和人脸识别算法库都是静态库,不需要拷贝到目标板上。人脸检测Demo通过Qt来实现界面显示,首先在pro文件中添加VSDK中获取摄像头数据的相关库,算法移植的相关库,然后通过如下API接口获取图像数据。
检测机构作为质检战线的排头,其检验结果是人们衡量产品质量的重要标准,随着社会经济的发展,检验结果科学性、公正性、准确性的社会影响力越来越大,有些检验机构的检验结果已被经济组织认可,在我国对外经济贸易中发挥了重要作用,加强对检测机构自身的风险防范工作就显得尤为重要。检测过程的风险是检验全过程风险中的主要风险之一,检测过程的风险主要存在于以下几个方面:超能力范围检验按照《计量法》规定,对社会出具具有证明作用的数据实验室必须经过实验室 认定(计量认证)和/或CNAS认可,而 认定和/或CNAS认可是限定实验室能力范围的,实验室只能在能力范围限定的产品(参数)范围内出具带相应标识的检验报告,检验使用的标准不在能力范围者,我们称之为超范围检验。
平时我们都关注示波器的三大核心指标:带宽、采样率、存储深度,但是除了三大技术指标,还有底噪、非线性度、偏置误差等,上述指标决定了能否实现更的测量,那究竟这些指标的高低由谁来决定呢?当选用示波器进行测量时,除了关注核心指标,示波器测试系统的质量也是极为重要的,底噪、非线性度、偏置误差等决定了是否可以进行更好的测量,而这些指标主要由示波器的ADC性能决定,这就要引入一个概念:等效位数(ENOB,effectivenumberofbits)。ENOB是什么ENOB(等效位数)是一个极为综合的指标,在一定程度上涵盖了数字示波器的多种误差,偏置误差、增益误差、非线性度、噪声等等。在介绍ENOB之前,先介绍下SINAD,即为信号-噪声及失真比,SINAD=S/(N+D),其中S是信号功率、N是噪声功率、D是失真功率,也就是说,SINAD与信号功率呈正比,与噪声及失真功率呈反比,所以提高SINAD的方法有:降低噪声、提高信号的纯度(减小信号的畸变)。
每天下班都能看到,天黑得越早,路灯就越早点亮,但却不知道背后是怎么控制调节的。原来如此。在漫漫黑夜之中路灯为大家照亮了前行的道路,当黑夜降临路灯便亮了起来,随着道路上的行人越多,天色越黑路灯也就越亮;当进入深夜,道路行人变少时,路灯始变暗,节约城市照明的能源。:灯光可调节那么路灯是如何控制亮度协调工作的呢?下图则是路灯控制系统的整体系统示意图,在每个路灯节点上由 终端设备将路况和环境信息通过ZigBee无线传送给二级终端ZigBee集中器,通过它将信号转为公网用的GPRS信号, 终传递给我们的管理中心,管理中心人员根据传回来的信号,出相应的控制,调节每个节点的亮灭及亮度。
然后,它可以直接焊接到IC接地引线,接地电感很低的连接。偏移接地的目的是连接到探头接地插座并环绕探头。这使探头 和接地都能保持小间距,同时让接地引线非常短。差分探头差分探头可测量两个输入端之间的电压差。单端探头可测量单个点和地面之间的电压,而差分探头无需接地即可测量两个输入端之间的电压。当需要在不以地面为基准的关模式电源中的线路端电路上进行测量时,这是非常有用的。由于差分探头测量两个输入端之间的差值,因此两个输入端共同的信号,称为共模信号,将被抵消或幅度显著减小。
电力电子工程师习惯了从客户那里听取意见,他们也会尽力量去满足那些要求,力图在的空间和预算范围内进行系统设计。在进行LED驱动器设计时也不例外,事实上它面对更大的预算压力,因为传统的照明技术已经完全实现了商品化,其价格已经非常低廉。所以,花好预算下的每一分钱都非常重要,这也是一些电力电子设计师工程师被老习惯“引入歧途”的地方。要将LED电流的度控制到与数位负载的供电电压的精度相同,则会既浪费电,又浪费钱。
测试图IT65C/D模拟量接口电源上升时间的测试电源上升时间与机时间的区别,上升时间(RiseTim:电压从没有上升至稳定的这段时间(一般量测输出电压的上下限为1%~9%或5%~95%),如上图所示,Va为输出电压的1%,Vb为输出电压的9%,Va,Vb之间的时间即为机电压上升时间。测试方法:启动测试:选择启动测试触发源为电平触发方式,触发电平设定为Va,当待测电源输出电压达到Va时,始测试;结束测试:选择结束测试触发源为电平触发方式,触发电平设定为Vb,当待测电源输出电压达到Vb时,停止测试;负载计算出两个触发信号之间的时间差,即为待测电源的上升时间。