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树莓派3B+使用手册

于 2020-11-30 发布
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非常非常实用的树莓派3B+的使用手册,购买3B+新手准新手必备!国内店主自行编写,非常实用具体详细地介绍了树莓派的结构和操作等等。树莓派论坛:htt:/wWw.shumeikai.net淘宝店:htps:/raspi.taobao.com、前言树莓派是个好东西,已是全球第三大计算平台,保有量高,颇受欢迎。好是好但对广大新手而言,不事先做功课,就可能“秒坏《使用手册》因此而生,不妄自菲薄,也不王婆卖瓜,对初次使用者很有裨益(老司机不妨也看看),希望亲拿到手都看下。树莓派论坛( shumeipai. net),2012年开始为大家提供服务,转眼6个多年头了。不管好坏,当初和现在很多资源均来自我们论坛,还是有那么一点点贡献。我们将继续提供更多的ⅥP教程、资源,将陆续开通树莓派产品中心,树莓派百科中心,供大家参考使用。重点来袭,本店目前800种产品,其中95%有资料或教程(力争做到100%),在商品介绍中都会直接展示或链接指向。遇到什么问题,也可以先去下载相关资料来折腾解决。如果是套餐中的产品,哪个产品遇到问题,就到其商品介绍中査看2018年版《使用手册》是第四版,尽量做到简洁,直奔主题。希望能继续帮到大家。二、硬件认识干兆网卡2*2USB接口GPIO排针POERAMCPU标准HDM接口音频及AV视顷网线接口电源管理IC输出口,3.5mmCS接口TF卡槽入直接插拔,不会弹起(2018年3月树莓派3代B+型,正面,背面展示)3/49树莓派论坛:htt:/wWw.shumeikai.net淘宝店:htps:/raspi.taobao.comCORNER RADIUS 3 01Z-lltight: L5.9.623495647262 Height: 13.53.510.253.510.63213(树莓派3代B+主板尺寸图)声明、下载、购买3.1、本手册中所有链接,按下ctl键,同时鼠标点击左键,即可打开页面32、本手册中树莓派系统为:2018-04-18- Caspian- Stretch,下称树莓派系统。33、本手册中用到的PC部分,均基于 windows7系统,下称电脑。34、本手册中提到的配件在我们淘宝店(点此访问)均可购买35、本手册中所提到的资源在我们论坛资源中心(点此访问)均可下载。四、系统安装41、 Raspbian系统及工具下载下载树莓派 Raspbian系统:点此下载;其它系统下载,点击这里。树莓派3B+只能使用2018-03-13及之后的 caspian版本,否则可能无法正常使用或功能不全。系统安装软件—Win32 diskimager:点此下载,并安装好。4.2、系统安装步骤4.2.1、将TF卡装入USB读卡器,并将读卡器插入电脑的USB接口。4/49树莓派论坛:htt:/wWw.shumeikai.net淘宝店:htps:/raspi.taobao.com4.2.2、将第4.1步下载好的系统,解压缩得到〃im文件(不需要再解压),这是树莓派系统的镜像文件;放到没有中文或者特殊符号的文件夹下。433、打开Win32 diskimager,如下图s Win> isk imager5工国MDsH&=hC盘T工色是d4.2.4、如下图,点击(3)选择将系统装到哪个盘符。点击(2)选择下载好的树莓派系统镜像文件,选择好后,如(1)。点击(5)—Wte,点击后,自动安装系统s Win3? Disk Imager回双」(1)卫;}xpi!S!21吕-04-18- aEpbiQr-th. imge:51白三雪0. Thrit10.7004MB/s(4)(5)4.25、(4)是备份按钮,当配置好一个系统后,点击READ,就可以将TF卡内的系统备份到电脑。此刻不做备份,还有很多没配置好。4.2.6、此时查看TF卡,不管原本多大容量,这时候顶多显示只有几十兆了,如下图1(原本16G)。这都是正常的,具体原因这里不赘述,点此查看。也可以鼠标右键“计算机”或“我的电脑”——管理——存储一磁盘管理中可以找到盘符的真正容量,如下图2:boot (G:208MB可用,共424MB(图1)磁血2可移动boot(1484GB43 MB4.57 GB10.22GB联机状态良交状态最好(主分区末分配图2)不要拔掉读卡器和TF卡,下一步有用5/49树莓派论坛:htt:/wWw.shumeikai.net淘宝店:htps:/raspi.taobao.com五、关机配置系统5.1、开启SSH功能在电脑上,进入TF卡,新建一个以sh命名且没有后缀的空文件(如下图)即可开启SSH。也可以点击这里下载直接使用。攻本立档(2)cmdline.tct本空Aconfig.toct本立档322字节文件(1)ssh文件5,2、 config. txt配置文件5.2.1、准备代码编辑软件,已经安装可忽略,下载点击这里。52.2、如今的系统,可以不用配置 config. txt文件,直接使用。一般情况系统会自适应显示器尺寸等〔特殊尺寸还是需要配置,而且还比较麻烦)。很有必要了解下面的章节。5.2.3、如上一图, windows系统上操作,直接进入装了系统的TF卡,就可以找到 confid文件(如果是inux系统,则在/home/pi下面)。用代码编辑器打开config,tx不要用记事本等,如下图G:config. txt-Notepad++ [AdnDD x文件(编()搜素(S)视图(格式M)语言()设置(D宏(0)运行(指件()囗M?X回音|南喻酯|e|諂智|卫品For more options and information see2thttpi/rdz3 a Some settinge may ipact device functionality. see linkabove for details5 uncomment if you get no picture on aDM- Ior a deia ltmodea uncomment this if your c-splay has a b-ack border funused pixels visible9 a and your display can output wishout overscan10书ia1 OVErsCaN=1112 uncomment the following to ad-ust overscan. Use13geB日c工≡en, End neCa阳12he21 E cO0 MuCh上rde21 #overscan lE=t=16Ln: 8 Col: 7? Sel: 0|0UNIX0-8INS5.2.3、可以看到最后一行前面没加#,加了#表示不生效,注释掉了。这里着重说几个参数(=号后面的数字我们已做调整,你可以照抄调试)6/49树莓派论坛:htt:/wWw.shumeikai.net淘宝店:htps:/raspi.taobao.comhdmi force hotplug =1hdmi_ group=2hdmi mode= 16hdmi drive =2config_hdmi_boost=4arm_freq =800de=2hdmi mode表示分辨率, hdmi diⅳe=2表示声音从HDMI接口输出,为1就是3.5mm耳机孔输出。若要全面了解 config. txt各类参数含义,请点击这里查看中文版,官方英文版点击这里。至此非开机状态的系统配置过程完毕,下面进行必要的配件安装过程讲解。六、GP|O针脚定义及编码树莓派GPIo的编码有些混乱,不同的API(如 wiring,RP.GPIO等)对GPIo的端口编号并不一样,用最多的还是BCM编码,不要被功能定义这里的GPIO.0.2345.6…所迷惑61、各类针脚编码定义展示树莓派40 Pin gPo针脚定义图W工五nEP五BC编码功能定|B0ARD编码物理编码到即功能定义EC编码1BP22STSC 1GHDGPIO.IDG.D10RD151617GPIO.0 11 12 GPIO.l27GP工U.2314LGND shumeikai.net22cPI0.31516cPI0.4231718GPIO.524121920GHD13LITSO212?PT025SCLK2324CEO82526CE1300SDAO228SCL O31215GPT.212930G五D22GPI0.223132GPIO.261222313GPI0233334GD2419GPI0243536GPIO.272I2526GI0253738GnIo.28202G.D3940GPTo.292129本农出树莓派论坛制作htLp/w. hww:shumei,me量7/49树莓派论坛:htt:/wWw.shumeikai.net淘宝店:htps:/raspi.taobao.com6,2、GPIO库6.2.1、API等wiring c:有Per,PHP,Ruby,Node.Js等,支持 wiringPi Pin和 BCM GPIO两种编号RPi. GPIO Python:支持 Board pin和 BCM GPIO两种编号Webiopi: Python,使用 BCM GPIO编号Wiring-Go:Go语言,支持以上三种编号62.2、GPIO针脚权威网站:点击这里6.3、树莓派3代B+简洁针脚定义图Raspberry Pi 3 B+ GPlo HeaderEPin#t NAMNAME Pin#013.3y DC PowerDC Power 5v0203 GPIO02 (SDA1, FC)DC Power 5v04GPIO03 ( SCL1,I2C)GroundGPIO04(GPIO GCLK) O(TXDO)GPIO 14Ground(RXDO)GPIO15 101 GPIO17(GPIO_GENO)O(GPIO_GEN1)GPIO1813 GP1O27GPIO_GEN2) o.Ground1415 GPIO22(GPIOGEN3) OO(GPIO_GEN4)GPI023 16773. 3y DC PowerOo(GPIO-GEN5)GPIO2418GP1O10 (SP_MOSI)Ground21 GP1O09(SPIMISO)oO(GPIO GEN6) GPIO2523 GPIO11(PI CLK(SPI CEO N) GPIO08 2425Ground(SPI CE1 N) GPlO07 2627 ID_SD(12C ID EEPROM)OO(IC ID EEPROM)ID_SC 2829GPIO05Ground37GP1006((GPIO123233GP1O13Ground3435GPIO19GPIO1637GP1O26GPIO2039GroundGPI021Raspberry Pi 3 B+ PoE Header01TR018TROO02TR03TRO204Rev. 108汇03/2018CGswww.element14.com/raspberrypi8/49树莓派论坛:htt:/wWw.shumeikai.net淘宝店:htps:/raspi.taobao.com七、外设的安装71、安装TF卡TF卡是树莓派必须配件,用于存储系统和数据。不可直接用U盘或者其它外部存储设备代替。所谓TF卡,即 Mciro sd卡,不是大尺寸的SD卡,而是小卡72、散热片安装树莓派3B+性能上的提升,导致功率明显增大,散热需求更大。有四五个芯片值得安装散热片,做好散热可以明显提升寿命安装方法:起开散热片背面的硅胶贴纸,即可粘贴在芯片上。粘贴前先大概每个芯片上放一个散热片,比较下大小,对不对。即可快速装好。73、安装温控模块和风7.3.1、安装风扇将风扇接口插到GPIO上的5V和GND针脚即可。如果不转,对调下5V和GND即可。5V用3V3针脚代替也行。7.3.2、安装温控模块:9/49树莓派论坛:htt:/wWw.shumeikai.net淘宝店:htps:/raspi.taobao.com将风扇接λ温控模埉旳正负极。温控模块使用的是5V、G№D、GPⅠOΣ针脚,进行控制。使用说明及代码例程,看这里,不做代码操作的话,风扇接通就转动。通代码进行控制温控模块,可以为风扇设置启停阀值,以及风凉大小。74、连接视频线、USB设备、电源安装保护壳保护壳多种多样,这里不做过多表述,对应商品介绍中都有安装说明或者教程链接7.4.1、安装视频连接线树莓派视频输岀接口有标准HDMI接口和3.5MMNV接口(音视频一体)。也就是你的显示器可以是HDM接口,VGA接口,DⅥ接口,AV接口等视频输入接口,只不过除HDM接口外,其它接口都需要转接线,例如HDMI转VGA,HDM转DⅥ等等。接插很简单,不赘述。需要指出,笔记本的视频接口大多数是视频输出接口,而不是输入。故此笔记本不能直接作为显示器,可以通过远程访问来当作显示器,后面有专门讲解。74.2、安装USB设备树莓派接口为USB2.0,2*2个。跟上代无差别。常见的USB设备是兼容的,只需要将USB头插到树莓派USB接口上即可。7.4.3、电源的安装树莓派的专用电源输入接口是 Micro usB。由于树莓派没有开关,也无法通过系统强制关闭电源,因此强烈建议准备一条带有开关的电源线,而且至少能过5V2.5A,最好是3A。八、上电启动81、有独立显示器的情况有独立显示器的用户,如果配置正常,启动后会自动进入桌面。这时候就算成功了,开始折腾之旅。当然设置的如果是命令行模式,那么如下图,这样的话,也就启动成功了:piGraspberryp主:10/49

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  • 射频与微波发射机设计Andrei Grebennikov
    《RF and Microwave Transmitter Design》的中文版,原作者是Andrei Grebennikov。
    2021-05-07下载
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  • 很多种波束形成算法 定有用
    多种波束形成的matlab源代码 并且有很清楚的注解
    2020-12-05下载
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  • 水声信号处理基础.pdf
    水声信号处理基础内!提本书从统计糖点御述信她理的骞狸论。第一幸概述水产僧号处理的棋型及发展櫶況。第二、三章介绍信号分析、緞性系统和随机过程,是全书的基础部分。第四章到第六章紋迷信号统计处理的一般理论,包括最传线性滤、信号的统计检测和佔计理论初步。最后三章偏重于声纳十的信早处理间题一混喻干下的信号处理、相关接收阵和自适应处理技术。本书可作为水声工程专业有关信号处理户面的教材,或从事这方面研究工作的人员的参考书,也可作为雷,逍信专业在信号统计处题方面射参考书水声营号处理锅我璟陆根游轴萨“管B萨出新华带店北京魔行所发行各地新华书店楚督防工业出版社印倒厂印装78X10924/19张11/4403千字1981年9月第一叔981年9月第一孜印刷印敦:0,00一20肝篮→号15034-2175定价:180元前言木书是按教材的受求端写,以基袖知识和一般理论为主,但也惹虑了水的一些殊的要求。近十年来信号处理技术发展很快,理论上新月异,应用领域上不断扩大,通信、雷达,地震、控制,测量……都离不开信号处理。声纳往往在强干抗背景下工作,信号处飓技术的地位显得相当重耍。因此,这门课是水声工程专业重要主课之五十年代初期以维纳滤波为代表的最佳线性滤被得到迅速发展,五十年代后期,将统计决策理论应用到通信、控制中来,出现了信号检测理论,共十年代估计理论迅速发展,检测理论有点相形失色。卡曼滤波继承发展了维纳滤波,在估计理论中找到了自己的坚实理论基础。在过去教学中,曾一度突出了检测理论,现在看来不一定合。现我们仍旧把最生线性滤波列为专门的一章,但是加进了卡曼滤波的新内容。检测论也是专门的章,没有作更深入的分析,好在内已出版了这方面的专门著作。近来估计理论发展很快,内容很多,这本数材不可能全部包括进来。我们用了一章篇掘介绍估计理论初步,介绍了参量估计,也介绍了非参量佐计。为了学好最伟线性滤波,检测理论,估计理论,打好基础是必要的。尽管前面的课程已经学过信号分析和概率论,我们还是用了两章篇幅研究有规信号分析和随机信号分析,第一从教学角度来看适当重复是必要的;第二重复也不是简单的重复,而是向更深入方向发展,向离数的,多维的向发展,这种发展对后面分析是完全必要的混响干扰背景是水声信号处理的特殊问题,在第七章中作了专门的介绍,但是该章讨论的模糊度函数,信道的滤波器模型……对于水声以外的其他领域也是有用的。用基阵按收和发射信号也是声纳的特点,指关接收阵提高了被动声纳的性能,第八掌中对于这厅面闯题作了较详细的分析。承声信道复杂多变,加之,数字技术的发展,促使自适应技术应用到水声领域中,提高了声纳的性能,第九章中对自适应作了初步的介绍。在分析中要用到许多数学丁具,如积分方程,差分方程,矩阵……,我们认为不应回遍这些工具,但是在本教材中北不宜系统地全面地介绍这些工具,我们力图用一些简单易懂的例子使读者初步掌揸这些工具。木书申稿时,南京工学院水声工程教研组的黄建人、姚治国和周刚临三同志提出了许多宝贵意见,特表示感谢。由于我们的水平有限,错误一定很多,请读者批评指正。编者且录第一聋引论會會會曾會1伽會會身t會■血司■會自·自·會會5.}随机参量信号的检测…………1441.1基本的声纳系统的模型■面司唱■要85.4序列检测5612水声信号处理的发展概况………!习题會■山『■PP酽d普■■1■■b;b画4·4I§1.3主要符号表示………4第六章估计理论初步…………162第二章信号的解析表示和线性系统……5§6.16计的木慨念6§2.1,信号和信号分析……§6.2则叶斯估计……………,………l§2.2谱函数的性展…,…6.3递归线性最小方為佔计§2.线性系统■■q■■■口司■■司口6.4功率谱估计……§2.4釆样定理…………习题…………中“9s2.5离散线性系统4,35第七章混响干扰下的信号处理……202习题……………………………477,1模粉度效看1自中即■■:第三章随机过程…_q号看■唱■§7.2混疃的純计特…………………"235§3.1概率和随机变量9§P3混响于扰下的信号处理3.3随机变量的函数5了习§3.3期螺……第八章相关接收阵33,4随机过程6588.1引言…………225§3.5随机过程的功率…分8.2平方累积阵分析…晶中h2E5§36高斯随机过程■bd备A8§83乘积阵分析……………230习題………………………“…………7s8.4有板性处理的基阵公析………2?第四章最佳线性滤渡…………………y2§8.5最大信噪比滤欲阵的分忻…………2b4.1最佳线性滤波的标准………$_2习题………………………………24§4.2匹配滤戏器的分枥…93第九草岩适应处理技术…"245E43匹配滤波器的实现…………0惡9,1水声信道的滤波器模型84.4继纳滤波……………………19.2自适应概念和MS适应逐算…24684.5卡曼滤波初步……!59,3自遞应波束形成器……习恶…曾曾會P■224§9.4自逅应滤被…第五章信号的统计检测习题…………269§5.1惭述……………)6录有关的儿个矩阵公式n··"‘2§52高斯噪声背景下确知信号§1儿个有关的矩阵求逆公式…………*的检测+-+jFs2矩阵做分7第一章引论§1,1基本的声纳系统的模型声纳系统按用途来分有许多型号,但它的工作方式不外乎主动式和被动式两种,如图1-1-所声波故射体主动式声纳由发射机发射已舶信号,发射积目标通过换能器转换成声波信号,经月标反射后成回波,经过渐水中各式各样的散射⊥式/怀回效+散射回液(响体散射形成混响接收机不但接收到回波接收机和混响,而且还会接收到环境噪声,通常射哗产发声目标包括海洋噪声和本舰噪声。回波是信号境噪声信号其余都是干扰。在简单的检测模型中,回被动式波信号是完仝确知的,它和发射波形图1-1-1甚本的声纳系鸵模型样,只不过是时闻上平移了一下。但实际情况要复杂得多,于目标的运动,会引起多普泐( Doppler)频移,由于目标不是一个点,多径传揹,回波在时间轴上被犷展,波形和发射波形可態会大不相同,此外由于介质的随机性,也会造成回波信号的起伏。在主动声纳中,混响往往是主要的干扰。混响也是由发射信号产生的,它的许多方而的特件和阿波极为相似,使得抗混响相当闲难。本噪芦也是一种亚重的干扰:在本舰高速诺动时,更是如此。但是它是一个宽带信号,回波是一个窄带信号,可以利用功率谱的亲异来风分它们被动声纳是根据日标辐射的声液来检测目标的。这辐射的声波可能是目标上的声纳发射的声波,也可能是目标运动时辐射出的舰船噪声,也可能是目标引起的其它声音。目标辐射出的觑船噪声的功率漕和本舰噪声的功率都是宽带的,从功率谱上区分它们有一定的困难。但是本舰噪声和日标舰噪声在空间相关性上是不同的。可以利用空间相关性上的差异来区分它们。声纳系统的模型反映了声纳、介质和目标三者的关系。介质和目标的特性是我们无法控制的,而声纳,它的发射方式与接收方式是我们可以合理地选择的。使得它最佳地和介质、目标的特件匹配。早期的声纳系统,它的发射方式、接收方式是不变的,而介质和目标的特性却是因时、因地而异的,这就不可能实现最住地匹配。必须改变这种不变的发射方式、接牧方式,要根据当时当的介质、目标的特鉎,自动地调整发射方式、接收方式,以运到最住地匹配。这便是所谓的直适应技术。§1.2水声信号处理的发展概况市纳从它的诞生到现在有了很大的发展和变化。特别是近二十多年,更是如此。声纳的变化和水声信号处理的发展是一致的,或者说水声信号处理每出现一个新技术,都导致声纳的一次大变化。五十年代以前的声纳,发射波形是比较简单的,是一个正弦填充的方波,接收机采用窄带滤波。脉冲压缩我术的出现,导致脉冲压缩声纳逃出现,发射波形釆用线性调掘脉沖,戌者伪随机编码。在接收机中相应地出现了信号处理器(如 DELTIC系统等〕草题的声纳是利用换能器的自然方向性,用机械旋转的方法实现波束的旋转。随着换能器的越来越大、越来越笨重,机槭旋转越来越困难。利用相控阵孜术之后,可以用电的力法形成波束的旋转;还可以用电照方法同时形成多个波束,出现了多液束阵。利用信号有干扰的空间相关性的差别,将信号处理技术应用于基阵,出现了相关接收阵。由于铵收到的信号和干扰变化范围很大,给信号处埋带来困难,便出现了动态范压缩和归一化技术目前,自适应技术及各式各样的数字处理技术迣入了声纳领域。图1-2-1是目前的典型声纳发射机方框图。信号发生器的输出可具有多种形式(模拟的或数字的,正弦填充脉裨或线性调频脉冲,或几种信号同时共用),这取决了所考虑的系统的具体要求。信号发生器的犏出送到波束形成器矩阵去,波束形成器矩阵的用途是对信号进行适当的加权和延迟,以使发射阵产生所要求的声束图,将声能聚集到所要求的空间中去。程序器的用途是使多路或顺序发射同步。程序器信号束发生器形成矩臂发射阵图⊥-2-4声纳发射机户框图图1-2-2是目前的典型声纳接收机方框图。它比发射机复杂。这是由于在发射时信噪比是无限大的(或接近无限大),而在接收时,在大多数有实际意义的情况下,信噪比是小于1的。接收基阵和波束形成矩阵对应于发射机中发射基辉和波束形成矩阵。这两个基阵通常是共用的。但是波卓形成兔阵是有差别的,在发射机中,为了使发射能量最大,波東形成航阵具有最小的幅度加权。在接收机里,则使用幅度加权,抑制旁瓣或增大方向性指数。在发射机中用相控发射,在接收棚中采用自适应波束形成处理。程序器判决设舒一接收F态范信号形成矩阵和归处理器显示器昕觉指示网1-2-2声接收机了框图动态范围压缩和归一化(DRCN)与信号处理器具有共同的任务:对接收的信息进如工,以便适当地将其显示在视觉显示器或听党显示器上,或送给判决设备(可能是一个缴字计算机)。程序器是用来达到同步和自适应的。本课程的任务是介绍信号处理的基本理论及其实现方案。1.3主要符号表示x(t),f(t),g(:)等表示实信号x(扌)∫2(f),ga(t)等表示复数解析信号F()或ⅹ(的)表示实信号X(#)的频谱函数F(①)或X2(①)表示复数解析信号xa(4)的频函数Rx(℃)或R2x()或R(T)表示信号x(t)的自相关函数R2(τ)或R12(T)表示信号x(:)和y(t)的互相关函数H()表示时不变线性系统的频半响应函数h(T)表承时不变线性系统的冲激响应函数H(,t)表示时变线性系统的频率响应函数h(,T)表示时变线性系统的冲激响定函数xn}表示实信号序列Y(z)表示{x》}的z变换hn)表示线性系统刈单仕釆样序列("-k)的晌应h(n)表示线性位移不夾系统对单位采祥序列8(”)的响应正(z)裁示a(B)的之变换尸(A)表示事件A的粥率P(A.B)表不事牛丹出现条供下,惠件A出现的条件率F(a)或F(x)表示随机变量x的概率分布函数p()或P()表小陡机变量x的概率密度函数F()或F(x|y)表示条件概率分布函数Fx(妖}或F(K)衣爪随机向量X的慨率分布咝爨p()或户(x)表示随机向量X的概率密度区数px(夕(XY)表示随机向量的条件概率密度函数E〔x会具表示随机变量x的微学期望或统计平均E(x°)裘示随机变量x的n阶愿点矩E〔(x-μ)“)表示随机变量x的阶中心矩Mx(s)=Ee〕表示随机变量x的特征函数E(X)仝μx裴示数学期望或统计平均中x全FXX表示均方矩阵Vk≌EX-)(X-)2〕表示方差矩阵z(β)会E(XY-)或xy表条件均值vx()会E[(x-x)(X-x)Y=月或4y表示条件方差矩阵Mk(s)表示特征函数x(t,》或x(t)表示一维随机过程样本函数X(t,k或X(!)表示n雏随机过程样本函数EX(t,)!表示X(t,)的均值中x(t)表示X〔f,)的均方矩阵V2(t?表示X(t,k)方差矩阵φx(1,t:)表示X〔e)的相关矩阵vx(t1,f2)表示K(t,四)的协方差矩阵S(o)表示x(f:①)的功率谱第二章信号的解析表示和线性系统§2,1信号和信号分析信号信息传输系统的任务在于向接收者传輸消息。声纳是一种信息传输系统,它所传输的消息是目标的有无,日标的运动要素(距离、方向、形度……),目标的性质等。消息本身往往不便于传输,要將消忘放在某…个便于传输的物理量屮,这种带有消息的物理量叫做信号。在主动声纳中,回波的行无表示目标的有无,回波出现的方向,苌示目标的方向,回波出现的时刻反映了目标的距离,回波中多卜勒频偏反映了目标的相对速度,回波的频谱结构反映了目杯的类型。因此主动声纳中回波是信号。类似跑,日标的辐射噪声是被动声纳的信号。凡是妨碍接收者接收信号的物理量都是干扰。本翹噪声、混响、海洋噪声都是声纳的干扰。应当说明,干桄也带有消总,只不过是接收者不需要的消息。因此同一个勒理量对于这个接收者是信号,对于那一个接收者可能就是干扰。钶如编队航行时,甲觎主动声纳引起的日标回波是乙舰主动声纳的干扰,它会严重妨碍乙舰主动声纳的工作。再如对一个搜索潜艇的芦纳兵而言,本舰噪声是干扰,对一个测量本舰噪声的工作人员而言,本舰噪声是信号。由此可见,信号和干扰的差别仪仪在于接枚者是否需要。因此,研究信号的方法和工具,也适用于干扰。第二章、第三章介绍的内容既适用于信号也适用于干扰。信号的时域分析我们将信号用时间纟的函数表示,记作x(4)。如果时间连续地取值,信号叫做连续时间信号。如果时间f离散地取值,信号叫离散时间信号。在声纳系统中常见的信号有:1.脉冲信号矩形脉冲「A0≤f≤Tx(t)0其余的r它有两个参数A和TA称做脉御幅度,T称倣脉冲班度钟形脉冲x(t)=A·e(2-1-2)它也有两个叁数A和α:A称做脉冲幅虔。它是κ〔扌)的最大值。a反映了脉冲度。钟
    2020-12-07下载
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  • matlab实现最大熵法图像分割序源代码
    matlab实现最大熵法图像分割程序源代码
    2020-11-29下载
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  • echarts地图-map.js
    echarts map地图资源包,官网的已经不用了,这里希望能帮助大家
    2020-12-08下载
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  • labview matlab 小波去噪
    labview与matlab 混合编程实现小波去噪 利用wden函数
    2020-12-02下载
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  • xilinx_CORDIC算法(非常经典)
    FPGA有关的cordic讲解,xilinx公司ppt型的详细讲解,中文。从原理到实现(模型的建立等)。简介目前的具有许多乘法器和加法器。然而各种各样的通信技术和矩阵算法则需要三角函数、平方根等的运算如何在上执行这些运算可以使用查找表或是迭代法本节介绍了算法这是一个移位相加算法允许计算不同的三角函数例如0.0.0包括除法和对数酾数在内的其它函数。xⅫNX关于算法的细节问题,可参见下面的材料技术并不是什么新鲜的东西。事实上它可以追溯到年由发表的一篇文章。在上个世纪五十年代,在大型实际的计算机中的实行移位相加受到了当时技术上的限制,所以使用变得非常必要。到了七十年代,和其他公司出产了手持计算器,许多计算器使用一个内部单元来计算所有的三角函数(了解这件事的人们一定还记得,那时求一个角度的正切值需要延迟大约1秒中)二十世纪八十年代,随着高速度乘法器与带有大存储量的通用处理器的出现, CORDIC算法变得无关紧要了。然而在二十一世纪的今天,对于来说,定是在应用中(诸如多输入多输出(波束形成以及其他自适应系统)计算三角函数的备选技术。wwwsteepestascenCO1笛卡尔坐标平面旋转在坐标平面上将点(,)旋转0角度到点(,)的标准方法如下所示00这被称为是平面旋转、向量旋转或者线性矩阵代数中的旋转。xⅫNX上面的方程组同样可写成矩阵向量形式00例如一个相移为wwwsteepestascenCO1伪旋转通过提出因数,方程可写成下面的形式000(0)如果去除0项,我们得到伪旋转方程式0)6(0)即旋转的角度是正确的,但是与的值增加9倍由于所以模值变大。注意我们并不能通过适当的数学方法去除0项然而随后我们发现去除θ项可以简化坐标平面旋转的计算操作。xⅫNX在坐标平面中0因此经过伪旋转之后,向量的模值将增加0倍。向量旋转了正确的角度但模值出现错误。wwwsteepestascenCO1方法方法的核心是伪旋转角度θ,其中θ。故方程为下面的表格指出用于算法中每个迭代的旋转角度精确到位小数xⅫNX在这里,我们把变换改成了迭代算法。我们烀各种可能的旋转角度加以限制,使得对任意角度θ的旋转能够通过一系列连续小角度的旋转迭代来完成。旋转角度遵循法则:0,遵循这样的法则,乘以正切项变成了移位操作。前几次迭代的形式为第次迭代旋转第次迭代旋转第次迭代旋转等很显然,每次旋转的方向都影响到最终要旋转的累积角度。在≤日的范围内的任意角度都可以旋转。满足法则的所有角度的总和0为。对于该范围之外的角度,可使用三角恒等式转化成该范围内的角度。当然,角分辨率的数据位数与最终的精度有关。。因此,在次旋转以后,为了标定伪旋转的幅度,要求乘以一个系数角分辨率的数据位数对最终的旋转精度非常关键。wwwsteepestascenCO1
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  • 反向传播算法推导—全连接神经网络
    反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法,在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型,MLP),卷积神经网络(CNN),循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出,递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始,利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差,通过误差计算本层参数的梯度值,然后将差项传播到前一层(w, x,)+b这个神经元接受的输入信号为向量(),向量()为输入向量的组合权重,为徧置项,是标量。神经儿对输入冋量进行加权求和,并加上偏置项最后经过激活函数变换产生输出为表述简洁,我们把公式写成向量和矩阵形式。对每个神经元,它接受的来自前一层神经元的输入为向量,本节点的权重向量为,偏置项为,该神经元的输出值为先计算输入向量与权重向量的内积,加上偏置项,再送入一个函数进行变换,得到输出这个函数称为激活函数,典型的是函数。为什么需要激活函数以及什么样的函数可以充当激活函数,在之前的公众号文章“理解神经网终的激活函数”中已经进行了介绍。神绎网络一般有多个层。第一层为输入层,对应输入向量,神绎元的数量等于特征向量的维数,这个层不对数据进行处理,只是将输入向量送入下一层中进行计算。中间为隐含层,可能有多个。最后是输出层,神经元的数量等于要分类的类别数,输出层的输岀值被用来做分类预测。下面我们来看一个简单神经网络的例了,如下图所示这个网络有层。第一层是输入层,对应的输入向量为,有个神经元,写成分量形式为(),它不对数据做任何处理,直接原样送入下一层。中间层有个神经元,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为。第三个层为输出层,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为()。第一层到第层的权重矩阵为(,第二层到第三层的权重矩阵为()。权重矩阵的每一行为一个权重向量,是层所有神经元到本层某一个神经儿的连接权重,这里的上标表小层数如果激活函数选用函数,则第二层神经元的输出值为+(-(+0)+(1+(0)(-(()第三层神经元的输出值为如果把代入上面二式中,可以将输出向量表示成输出向量的函数。通过调整权重矩阵和偏置项可以实现不同的函数映射,因此神经网终就是一个复合函数需要解决的·个核心问题是·旦神经网络的结构(即神经元层数,每层神经元数量)桷定之后,怎样得到权重矩阵和偏置项。这些参数是通过训练得到的,这是本文推导的核心任务个简单的例子首先以前面的层神经网络为例,推导损失函数对神经网络所有参数梯度的计算方法假设训练样本集中有个样本()。其中为输入向量,为标签向量。现在要确定神经网络的映射函数:什么样的函数能很好的解释这批训练栟本?答案是神经网络的预测输出要尽可能的接近样本的标签值,即在训练集上最小化预测误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:∑‖()-其中()和都是向量,求和项内部是向量的范数平方,即各个分量的平方和。上面的误差也称为欧氏距离损失函数,除此之外还可以使用其他损失函数,如交叉熵、对比损失等。优化目标函数的自变量是各层的权重矩阵和梯度向量,一般情况下无法保证目标函数是凸函数,因此这不是一个凸优化问题,有陷入局部极小值和鞍点的风险(对于这些概念和问题之前的公众号文章“理解梯度下降法”,“理解凸优化”中己经做了详细介绍)这是神经网络之前一直被诟病的一个问题。可以使用梯度下降法进行求解,使用梯度下降法需要计算出损失函数对所有权重矩阵、偏置向量的梯度值,接下来的关键是这些梯度值的计算。在这里我们先将问题简化,只考虑对单个样本的损失函数()-‖后面如果不加说明,都使用这种单样木的损失函数。如果计算出了对单个样木损失函数的棁度值,对这些梯度值计算均值即可得到整个目标函数的梯度值。和(要被代入到网络的后一层中,是复合函数的内层变量,我们先考虑外层的和。权重矩阵是一个x的矩阵,它的两个行分别为向量(和是个维的列向量,它的两个元素为()和()。网络的输入是向量,第一层映射之后的输出是向量首先计算损失函数对权重矩阵每个元素的偏导数,将欧氏距离损尖函数展开,有((+))(())6(如果,即对权重矩阵第行的元素求导,上式分了中的后半部分对来说是常数。根据链式法则有S()+()O如果,即对矩阵第二行的元素求导,类似的有:可以统一写成可以发现,第一个下标决定了权重矩阵的第行和偏置向量的第个分量,第二个下标决定了向量的第个分量。这可以看成是一个列向量与一个行向量相乘的结果,写成矩阵形式为上式中乘法⊙为向量对应元素相乘,第二个乘法是矩阵乘法。是个维列向量,+也是一个维列向量,两个向量执行⊙运算的结果还是个维列向量。是一个元素的列向量,其转置为维行向量,前面这个:维列向量与的乘积为的矩阵,这正好与矩阵的尺寸相等。在上面的公式中,权重的偏导数在求和项中由部分组成,分别是网络输出值与真实标签值的误差激活区数的导数+(),本层的输入值。神经网络的输出值、激活函数的导数值本层的输入值都可以在正向传播吋得到,因此可以晑效的计算出来。对所有训练样本的偏导数计算均值,可以得到总的偏导数对偏置项的偏导数为:如果上式分子中的后半部分对来说是常数,有:()⊥()如果类似的有这可以统写成:写成矩阵形式为偏置项的导数由两部分组成,分别是神经网络预测值与真实值之间的误差,激活函数的导数值,与权重矩阵的偏导数相比唯一的区别是少了。接下来计算对和的偏导数,由于是复合函数的内层,情况更为复杂。()是个的短阵,它的个行向量为(),(,(,(。偏置项()是维向量,个分量分别是(),(,(),(。首先计算损失函数对的元素的偏导数:而上式分子中的两部分都有,因此都与有关。为了表述简活,我们令:根据链式法则有:其巾((和和都是标量和()是两个()向量的内积,的每一个分量都是()的函数。接下来计算和这里的一是个向量,衣示的每个分量分别对求导。当时有:后面个分量相对于求导变量(都是常数。类似的当时有:()0)(()和时的结果以此类推。综合起来有:同理有:()十如果令合并得到()()[()-)。()。()写成矩阵形式为()最后计算偏置项的偏导数()类似的我们得到:合并后得到()写成矩阵形式为:(0)至此,我得到了这个简单网络对所有参数的偏导数,接下来我们将这种做法推广到更般的情况。从上面的结果可以看岀一个规律,输出层的权重矩阵和偏置向量梯度计算公式中共用了()-)()对」隐含层也有类似的结果完整的算法现在考虑一般的情况。假设有个训练样本(),其中为输入向量,为标签向量。训练的目标是最小化样木标签值与神经网络预测值之闩的误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:其中为神经网络所有参数的集合,包括各层的权重和偏置。这个最优化问题是·个不带约束条件的问题,可以用梯度下降法求解。上面的误差函数定义在整个训练样本集上,梯度下降法每一次迭代利用了所有训练样本,称为批量棁度卜降法。如果样木数量很大,每次迭代都用所有样木进计算成木太高。为了解决这个问题,可以采用单样本梯度下降法,我们将上面的损失函数写成对单个样本的损失函数之和:定义对单个样本()的损失函数为)=-()如果采用单个样本进行迭代,梯度下降法第次迭代时参数的更新公式为:nV如果要用所有样本进行迭代,根据单个样本的损失函数梯度计算总损失梯度即可,即所有样本梯度的均值用梯度下降法求解需要初始化优化变量的值。一般初始化为一个随机数,如用正态分布(a)产生这些随机数,其中G是一个很小的正数到日前为止还有一个关键问题没有解决:日标函数是一个多层的复合函数,因为神经网络中每一层都有权重矩阵和偏置向量,且每一层的输出将会作为下一层的输入。因此,直接计算损失函数对所有权重和偏置的梚度很复杂,需要使用复合函数的求导公式进行递推计算几个重要的结论在进行推导之前,我们首先来看下面几种复合函数的求导。又如下线性映射函数:其中是维向量,是×的矩阵,是维向量。问题:假设有函数,如果把看成常数,看成的函数,如何根据函数对的梯度值Ⅴ计算函数对的梯度值Ⅴ?根据链式法则,由于只和有关,和其他的≠无关,因此有:c∑(对于的所有元素有:写成矩阵形式为:问题:如果将看成常数,将看成的函数,如何根据V计算Ⅴ?由于任意的和所有的都有关系,根据链式法则有写成矩阵形式为这是一个对称的结果,在计算函数映射时用矩阵乘以向量得到,在求梯度时用矩阵的转置乘以的梯度得到的梯度。问题:如果有向量到向量的映射:
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  • Snake主动轮廓模型
    1、代码别人写的,自己备份2、手动标记初始化边缘。3、按"S",停止标记点,开始搜索4、最终显示搜索结果
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  • 迪兰超能RX560D-4G-BIOS
    迪兰超能RX560D-4G-Baffin-Hynix.rom
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