• 簡(jiǎn)單的C語(yǔ)言數(shù)據(jù)加解密算法實(shí)現(xiàn)與探討

    在數(shù)據(jù)安全日益重要的今天，加密技術(shù)成為了保護(hù)信息不被未授權(quán)訪問(wèn)或篡改的重要手段。雖然在實(shí)際應(yīng)用中，我們通常會(huì)采用如AES、RSA等復(fù)雜的加密算法，但理解加密的基本原理和實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的加密算法對(duì)于學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)安全基礎(chǔ)至關(guān)重要。本文將介紹如何使用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于簡(jiǎn)單替換加密（Substitution Cipher）的加解密算法，并探討其原理、實(shí)現(xiàn)過(guò)程及安全性。

  • 智能照明提供了更加便捷的控制方式

    隨著智能家居的快速發(fā)展，智能照明作為其中的重要組成部分，正逐漸從傳統(tǒng)的單一照明功能向智能化、個(gè)性化、節(jié)能化方向轉(zhuǎn)變。智能照明不僅提供了更加便捷的控制方式，如一鍵開(kāi)關(guān)、遠(yuǎn)程操控、智能聯(lián)動(dòng)等，還通過(guò)低功耗技術(shù)延長(zhǎng)了設(shè)備的續(xù)航時(shí)間，降低了能源消耗。本文將詳細(xì)介紹一種基于超低功耗藍(lán)牙(BLE)控制的高性?xún)r(jià)比可調(diào)光智能照明方案，探討其技術(shù)原理、實(shí)現(xiàn)方式及實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

  • 基于LM2734的恒流高效的恒流驅(qū)動(dòng)電路

    額定輸出功率為10W電源,使用額定的正向電流20mA,耗散功率為70mW條件下可配置多少個(gè)LED? 依以上公式 (即取所得數(shù)據(jù)的整數(shù))

  • FPGA圖像處理實(shí)戰(zhàn)：圖像裁剪技術(shù)

    在圖像處理領(lǐng)域，圖像裁剪是一項(xiàng)基礎(chǔ)且關(guān)鍵的技術(shù)，它允許我們從原始圖像中裁剪出感興趣的區(qū)域，同時(shí)丟棄不相關(guān)的部分。這種技術(shù)在人臉識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、圖像分割等多種應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮著重要作用。隨著FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列）技術(shù)的快速發(fā)展，將圖像裁剪算法部署到FPGA上已成為提高處理速度和降低功耗的有效手段。本文將詳細(xì)介紹FPGA圖像處理中的圖像裁剪技術(shù)，并給出具體的代碼實(shí)現(xiàn)。

  • FPGA中的圖像平移技術(shù)

    在圖像處理領(lǐng)域，圖像平移是一種基本的幾何變換操作，它能夠?qū)D像中的所有像素在二維平面上按照指定的方向和距離進(jìn)行移動(dòng)。這種操作不改變圖像的形狀或大小，但會(huì)顯著影響圖像在坐標(biāo)系中的位置。隨著FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列）技術(shù)的快速發(fā)展，將圖像平移算法部署到FPGA上已成為提高圖像處理速度和效率的重要手段。本文將詳細(xì)介紹FPGA圖像處理中的圖像平移技術(shù)，并給出具體的代碼實(shí)現(xiàn)。

  • FPGA在圖像伽瑪校正中的應(yīng)用

    隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像質(zhì)量?jī)?yōu)化成為了一個(gè)重要的研究方向。在圖像處理中，伽瑪（Gamma）校正是一種廣泛應(yīng)用的技術(shù)，用于調(diào)整圖像的亮度和對(duì)比度，以改善圖像質(zhì)量，使之更符合人眼的視覺(jué)感知。特別是在FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列）平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)伽瑪校正，由于其高并行性和靈活性，成為了圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)話題。

  • FPGA如何實(shí)現(xiàn)圖像的飽和度調(diào)節(jié)

    在圖像處理中，飽和度（Saturation）是一個(gè)至關(guān)重要的參數(shù)，它決定了顏色的純凈度和鮮艷程度。飽和度調(diào)節(jié)不僅能夠增強(qiáng)圖像的視覺(jué)效果，還能在不同應(yīng)用場(chǎng)景下突出圖像的主題和氛圍。本文將深入探討在FPGA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)飽和度調(diào)節(jié)的方法，并提供相應(yīng)的代碼示例。

  • 數(shù)字鎖定檢測(cè)電路在現(xiàn)代電子系統(tǒng)中扮演著至關(guān)重要的角色

    電荷泵鎖相環(huán)(Charge Pump Phase-Locked Loop, CPPLL)作為現(xiàn)代電子系統(tǒng)中重要的時(shí)鐘同步和頻率合成元件，因其高穩(wěn)定性、大捕獲范圍和易于集成的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于無(wú)線通信、頻率綜合器和時(shí)鐘恢復(fù)電路中。在CPPLL的設(shè)計(jì)中，鎖定檢測(cè)電路是確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵部分。本文將對(duì)電荷泵鎖相環(huán)的數(shù)字鎖定檢測(cè)電路進(jìn)行深入的應(yīng)用分析，探討其工作原理、設(shè)計(jì)方法以及在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與解決方案。

  • 用超高純度的正弦波振蕩器測(cè)試18位ADC：精確度量，保障高性能

    在現(xiàn)代電子工程中，高分辨率模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)的精度和性能是決定系統(tǒng)整體表現(xiàn)的關(guān)鍵因素之一。尤其對(duì)于需要極高數(shù)據(jù)精度和動(dòng)態(tài)范圍的應(yīng)用，如高精度測(cè)量、音頻處理、無(wú)線通信及科學(xué)儀器等領(lǐng)域，18位ADC更是不可或缺。然而，要準(zhǔn)確評(píng)估這些高性能ADC的保真度，就需要采用一種高靈敏度的測(cè)試方法——使用超高純度的正弦波振蕩器進(jìn)行測(cè)試。本文將深入探討這一測(cè)試方法的原理、步驟、關(guān)鍵組件及其在實(shí)際應(yīng)用中的重要性。

  • 深入學(xué)習(xí)軟件組件認(rèn)證的三個(gè)關(guān)鍵

    人工智能軟件,特別是深學(xué)習(xí)組件,是目前實(shí)現(xiàn)自主汽車(chē)等自主系統(tǒng)的最先進(jìn)和經(jīng)濟(jì)上可行的解決方案。然而,DL算法的性質(zhì)及其當(dāng)前的實(shí)現(xiàn)與汽車(chē)、衛(wèi)星和火車(chē)等安全關(guān)鍵系統(tǒng)中嚴(yán)格的軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程不一致。

  • 通過(guò)異常檢測(cè)確保數(shù)據(jù)完整性是數(shù)據(jù)工程師需要掌握的基本工具

    當(dāng)前最有趨勢(shì)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在不知疲倦地創(chuàng)新,為客戶(hù)提供最先進(jìn)的解決方案。然而,在這一快速演變過(guò)程中,確保一個(gè)以高質(zhì)量和完整性為特征的穩(wěn)健數(shù)據(jù)宇宙是不可或缺的。雖然人們經(jīng)常把重點(diǎn)放在改進(jìn)人工智能模型上,但原始數(shù)據(jù)集的重要性有時(shí)會(huì)被掩蓋。

  • 微小的變化為何能夠欺騙深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)

    深層次學(xué)習(xí) 是人工智能(AI)的一個(gè)基本組成部分。它的目的是使機(jī)器能夠執(zhí)行需要決策機(jī)制的任務(wù),這些決策機(jī)制往往接近人類(lèi)的推理機(jī)制。DL模型是許多先進(jìn)應(yīng)用的核心,如醫(yī)療診斷和自主駕駛。

  • 電橋傳感器電路設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)也將日益復(fù)雜

    電橋傳感器因其高精度和廣泛的應(yīng)用范圍，在工業(yè)自動(dòng)化、生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。然而，在進(jìn)行電橋傳感器的電路設(shè)計(jì)時(shí)，常常會(huì)遇到一些復(fù)雜的問(wèn)題，如信號(hào)增益不足、共模電壓干擾、直流失調(diào)等。本文將詳細(xì)探討如何避免在電橋傳感器電路設(shè)計(jì)中陷入這些困境，并提供相應(yīng)的解決方案。

  • MAX78000卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件轉(zhuǎn)換

    AI應(yīng)用程序需要大量的能源消耗,通常是以服務(wù)器儲(chǔ)存所或昂貴的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列的形式出現(xiàn)。挑戰(zhàn)在于提高計(jì)算能力,同時(shí)保持低能耗和低成本?，F(xiàn)在,人工智能的應(yīng)用正在看到強(qiáng)大的智能邊緣計(jì)算帶來(lái)的巨大變化。與傳統(tǒng)的基于硬件的計(jì)算方法相比,基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速度正以其令人印象深刻的速度和功率,為計(jì)算性能開(kāi)創(chuàng)一個(gè)新的時(shí)代。通過(guò)使傳感器節(jié)點(diǎn)能夠自己做出決定,智能邊緣技術(shù)極大地降低了5G和Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸速率。這正在為以前不可能的新興技術(shù)和獨(dú)特應(yīng)用提供動(dòng)力。例如,偏遠(yuǎn)地區(qū)的煙霧/火災(zāi)探測(cè)器或傳感器層面的環(huán)境數(shù)據(jù)分析都已成為現(xiàn)實(shí)--所有這些都隨著電池的使用年限而發(fā)生變化。為了檢驗(yàn)這些功能是如何實(shí)現(xiàn)的,本文探索了一個(gè)CNN的硬件轉(zhuǎn)換,一個(gè)專(zhuān)用的人工智能微控制器。

  • 對(duì)大容量數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行成本優(yōu)化的策略

    ?大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)很重要的功能,但是純粹的數(shù)據(jù)量被消化、處理和存儲(chǔ)會(huì)很快變成一個(gè)財(cái)政負(fù)擔(dān)。運(yùn)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)、每秒處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)事件的組織面臨著一個(gè)持續(xù)的挑戰(zhàn):平衡對(duì)穩(wěn)健數(shù)據(jù)管理的需求和成本效益。

發(fā)布文章