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- 来自专栏数字IC经典电路设计
边沿检测（上升沿检测、下降沿检测、双边沿检测|verilog代码|Testbench|RTL电路图|仿真结果）
快速导航链接如下： 一、边沿检测原理 数字IC边沿检测是指检测数字信号中从高电平到低电平或从低电平到高电平变化的过程，也就是信号的边缘。 边沿检测在许多数字电路和通信系统中都很重要，因为它可以用来同步信号和数据，提取数据时序和时钟信号，并且能够处理数字信号的快速变化。 如何实现边沿检测呢？最直接简单的方法是对信号进行打拍。 （如下图左）、下降沿检测信号（如下图右）以及双边沿检测信号。 、下降沿检测、双边沿检测 Verilog代码 module edge_detector( input clk, input rst_n, input din, output ，就说明检测到了边沿，具体是上升沿还是下降沿可以通过组合逻辑来实现。
9.5K51编辑于 2023-05-24 - 来自专栏FPGA技术江湖
FPGA学习altera 系列 第十四篇 边沿检测设计
项目名称：边沿检测 具体要求：检测输入信号，或者FPGA内部逻辑信号的跳变，即上升沿或者下降沿的检测，当检测到边沿后，发出高脉冲。 由于寄存器可以使信号延时一个时钟周期，我们可以利用这点，来完成信号的边沿检测。 signal：被检测信号 pos_flag：检测出上升沿后发出的高脉冲 neg_flag：检测出下降沿后发出的高脉冲 ? 系统设计： 1. 工程的名称：ckeck_edge。 设计代码如下： /* 模块名称：ckeck_edge 模块功能：检测上升沿或者下降沿，检测到边沿后，发出高脉冲。 检测边沿是用寄存器来完成的，所以脉冲的输出会晚一个时钟输出，在高频率时钟对低频率信号检测中，没有影响。设计正确。如果还是有不明白的读者可以发邮件到我邮箱或者加群询问。 END
73320发布于 2020-12-29 - 来自专栏不二鱼的芯片验证记录
SVA学习|04.边沿敏感$rose、$fell、$stable用法
SVA内嵌了三个检测边沿敏感信号的函数，可以很方便的监测从一个时钟周期到另一个时钟周期，信号的变化。 $rose，表示信号或表达式变为高电平时返回为真。 注意： $rose监测的是“跳变”的情况，如果不发生跳变，一直为高电平，断言失败； 断言的发生会延迟一个时钟，比如信号fish在第1个时钟上升沿发生跳变，在第2个时钟上升沿才会断言成功； fell， 和 rose刚好相反，监测信号从高电平跳变为低电平的行为 sequence s2; @ (posedge clk) $fell(fish); endsequence 序列s2检查，在每一个时钟上升沿，信号
4K30编辑于 2023-01-08 - 来自专栏剑指工控
通过示例深入理解边沿指令（附验证例程下载）
Portal中的边沿指令（S7-1200/1500适用） 总结： 边沿指令都需要暂存被检测信号的状态； 边沿指令暂存被检测信号状态的变量必须是全局变量或静态变量； 边沿指令需要比较被检测信号状态的不同 ； 深入理解 不同编程环境下的边沿指令的 等效示例 示例一：单变量的上升沿检测 1、MicroWin/SMART编程环境 2、Step 7编程环境 3、TIA Portal编程环境 注释 ： Tag_In：被检测信号 Tag_FP：被检测信号的状态存储变量 R_TRIG_DB：指令背景数据块 Tag_M：边沿检测结果 示例二：多变量运算结果的上升沿检测 1、MicroWin/SMART编程环境 ：信号逻辑运算结果 R_TRIG_DB：指令背景数据块 Tag_M：边沿检测结果 示例三：多变量复杂逻辑的上升沿检测 1、MicroWin/SMART编程环境 2、Step 7编程环境 3、TIA 1、使用上升沿指令： 2、使用梯形图逻辑： 3、使用SCL语言之一： 4、使用SCL语言之二： 注释： Signal：被检测信号 Signal_FP：被检测信号的状态寄存器变量 Signal_FP_Flg
1.6K30发布于 2021-11-09 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
CAN通信边沿缓慢导致通信错误原因分析与优化
在CAN通信系统的故障排查过程中，常常遇到因边沿缓慢而导致的通信错误。 边沿缓慢主要影响CAN网络数据传输的准确性，进而导致网络中的错误帧增多。 图1：差分波形边沿缓慢现象 通过对该波形的分析，发现边沿的上升和下降时间都较长，且波形中不再呈现理想的快速上升和下降。 2、边沿时间测量 通过ZPS的【总线边沿测量】功能，测量了该CAN差分波形的上升和下降时间。 结果显示： 上升时间约为300ns 下降时间约为600ns 图2：差分波形边沿时间测量结果 3、原因排查 边沿缓慢的现象，通常与CAN总线差分电平的充放电过程密切相关。 我们知道，当CAN总线电平从低变高（上升沿）时，收发器的Q1、Q2导通，电容开始充电；当电平从高变低（下降沿）时，Q1、Q2断开，电容通过终端电阻放电。
1.3K10编辑于 2025-02-18 - 来自专栏python开发者
【CCD图像检测】2：黑白图像检测的硬件设计
直接通过边沿跳变法来检测黑线边缘，即两个相邻点之间灰度值相差一定时，表示到了黑线边缘。 以上两种方法都能通过电压比较器电路实现。分别如图10和图11。 图9：智能车赛道色彩构成 图10：固定参考电压二值电路 图11：边沿检测的二值电路 采用固定参考电压的二值电路设计起来比较简单，对参考阈值电压调结也比较方便－只需调结一个电位器阻值即可（为系统增加一个 但在实际使用过程中，我们发现采用固定参考电压的二值电路在CCD视野比较远时，仍然会出现图像无法分割的现象，此时该方法不再适用，故可以考虑采用边沿检测的二值电路。 边沿检测二值电路中，将原始视频信号和滞后处理的视频信号输入到电压比较器两端，在视频信号跳变边沿会在两路输入产生幅度差（如图12），然后当幅度相差到一定程度（由滞回电路控制）时，电压比较器输出端便发生电平翻转 采用边沿检测电路，通过对两个电位器大小的调整，便能适应不同比赛场地光线，而且能适应CCD的不同视野，具有较强的图片分割能力，具有更强的场地适应性。
1.9K10编辑于 2022-05-10 - 来自专栏AI算法札记
目标检测2: 目标检测20年综述之(二)
本文是目标检测方向的第二篇，也是综述的第二部分，第一篇见目标检测1: 目标检测20年综述之(一)。 这两篇的目的主要是让读者对目标检测任务有直观的认识，后续介绍细节时有一定的概念储备，无需关注细节。 检测器的构建模块及其技术演化 5.1 Early Time’s Dark Knowledge 早期的目标检测 (2000年以前)没有遵循滑动窗口检测等统一的检测理念，当时的检测器通常基于低层和中层的视觉 早期的检测模型，如VJ检测器和HOG 检测器，都是专门设计用来检测具有“固定宽高比”的目标(如人脸和直立的行人)，只需要简单地构建特征金字塔并在其上滑动固定大小的检测窗口。 每个预定义anchor box的损失包括两部分：1)用于分类的交叉熵损失和2)目标定位的L1/L2回归损失。 缺点 （1）得分最高的框可能不是最合适的 （2）它可能会抑制附近的物体 （3）它不抑制false positives 5.5.2 BB aggregation 边界框聚合是针对NMS的另一种技术，其思想是将多个重叠的边界框组合或聚类成一个最终的检测结果
84940编辑于 2022-08-02 - 来自专栏DATABASE
2.系统状态检测命令
表2-10所示为执行who命令后的结果。 root tty2 2020-07-24 06:26 (tty2) 6．last命令 last命令用于调取主机的被访记录，输入该命令后按回车键执行即可。 24 05:59 still running root tty2 tty2 Tue Jul 21 05:19 - down (00:00) reboot ping命令的常见参数以及作用如表2-11所示。 netstat命令的常见参数以及作用如表2-12所示。
1K20编辑于 2022-05-07 - 来自专栏机器视觉那些事儿
无纺布折痕检测（2）· 基于Laws纹理滤波的折痕检测
而这5个向量之间，相互乘积，可以生成检测水平、垂直、高频点、V形状等特征纹理的模板，下图为生成检测垂直边缘的LAWS模板(LS)。 ? 2 相关算子 texture_laws( Image : ImageTexture : FilterTypes, Shift, FilterSize : ) 名字：LAWS纹理滤波 描述：利用LAWS纹理滤波器对图像进行纹理变换 使用textrue_laws进行纹理滤波变换 2. 再用gray_range_rect进行灰度变换 3. 利用line_guass提取线条 4 实例分析 使用LAWS纹理模板--‘ls’，检测垂直纹理，效果如下 ? 3017_9715f15e264af3b.png') *LAWS纹理滤波 texture_laws (Image1030179715f15e264af3b, ImageTexture, 'ls', 2,
2.3K20发布于 2019-07-08 - 来自专栏Hank’s Blog
例3 检测2的幂次
class Solution: def checkPowerOf2(self, n): ans=1 for i in range(31): ans << 1 return False if __name__=="__main__": temp = Solution() nums1 = 16 nums2 = 17 print(("输入: " + str(nums1))) print(("输出: " + str(temp.checkPowerOf2(nums1)))) print( ("输入: " + str(nums2))) print(("输出: " + str(temp.checkPowerOf2(nums2)))) 结果如下: 输入: 16 输出: True
58630发布于 2020-09-17 - 来自专栏知识分享
2-MSP430按键输入检测
-----------*/ #define BIT0 (0x0001) #define BIT1 (0x0002) #define BIT2 P1.0为输出 P1DIR = P1DIR | 0x0004; P1.2为输出 即 P1DIR = P1DIR | BIT0; P1.0为输出 P1DIR = P1DIR | BIT2; P1.2为输出 即 P1DIR |= BIT0; P1.0为输出 P1DIR |= BIT2; P1.2为输出 当配置为输入的时候P1.1 P1DIR P1DIR |= BIT0; P1.0为输出 P1DIR = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 P1DIR |= BIT2;
1.5K80发布于 2018-04-18 - 来自专栏技术杂记
反作弊如何检测系统仿真（2）
例如，在VMware上从MSR地址2到5进行读取将提供随机数据，并且不会产生异常。 对上述保留范围的探测以及任何未实现的MSR地址都可以用于确定当前系统是否已虚拟化。 他已经为此撰写了荣誉，并且在他的博客中提出了检测用例和缓解方法。 = ValidLeafResponse.Data[ 1 ] ) || ( InvalidLeafResponse.Data[ 2 ] ! = ValidLeafResponse.Data[ 2 ] ) || ( InvalidLeafResponse.Data[ 3 ] ! 在现代处理器上，典型的平均周期为1.2k-2k。 成功实施该解决方案虽然不完美，但其结果要比文献中提供的大多数经过测试的解决方案更好，并且可以通过设计的虚拟化检查。
19.3K420发布于 2020-12-03 - 来自专栏简书专栏
目标检测第2步-数据准备
本文作者接触深度学习2个月后，开始进行目标检测实践。 image.png 解压完成后，桌面的目标检测文件夹中如下图所示： ? image.png 2.选择图片 在此数据集中，大部分图片都较为清晰，但是有极少数图片像素点少，不清晰。 在桌面的目标检测文件夹中新建代码文件xml_to_csv.ipynb，步骤与第2章中相同： 打开cmd——>运行jupyter notebook——>新建代码文件——>代码文件重命名 复制下面一段代码到代码文件 在桌面的目标检测文件夹中新建代码文件csv_to_tfrecord.ipynb，步骤与第2章中相同： 打开cmd——>运行jupyter notebook——>新建代码文件——>代码文件重命名 复制下面一段代码到代码文件 8.编写配置文件 在桌面文件夹目标检测的文件夹training中，创建配置文件ssdlite_mobilenet_v2_coco.config。 本文作者给读者提供2种方式获得正确的配置文件。
1.6K31发布于 2018-12-21 - 来自专栏赵康的日常专栏
【Python】python2 str 编码检测
python2 str 编码检测 import chardet s = 'sdffdfd' print type(s) print chardet.detect(s) s2 = '反反复复' print type(s2) print chardet.detect(s2) s3 = u'反反复复'.encode('utf-8') print type(s3) print chardet.detect(
41540编辑于 2023-10-17 - 来自专栏存储稳定性&数据一致性
qcow2镜像检测及修复
PPT：《qcow2镜像检测及修复》Copyright (c) 2016-2023 YOUPLUSAuthor: YOUPLUSqcow2-dump is a useful tool for checking and repairing damaged qcow2 image, it has some improvements compare with qemu-img check command (qcow2 -dump has all functions which qemu-img check command has).图片基础：qcow2镜像格式及分配模式图片qcow2-dump -h/--help (工具的参数说明、功能介绍及现场演示)图片qcow2-dump工具的设计实现：图片检测性能：图片
90000编辑于 2023-12-06 - 来自专栏GiantPandaCV
【目标检测算法50篇速览】2、检测网络检测网络设计范式的完善
那么对最终的目标检测任务来说，我们就需要浅层的特征信息来对较小目标进行检测，还需要深层的特征信息来对较大目标实现检测，如何协调浅层和深层的特征来达到对不同尺度的目标都比较好的检测效果呢？ 创新点： 提取不同层的特征，经过L2正则后拼接，并使用了iRNN结构来提高检测效果，是2016年精度最高的监测模型，最早的利用多层特征融合来进行检测的论文。 ? 图2 详解博客：https://blog.csdn.net/u014119694/article/details/88423331 第七篇 HyperNet 《HyperNet: Towards Accurate 创新点： MPN网络，是对Fast R-CNN的改进，改进的点主要有三个： (1)跳跃结构：在VGG网络里，从conv1到conv4，每层conv之后都有一次2*2的max pooling，4次max (2)中心区域：背景信息对于小目标检测识别来说是很有用的，所以作者使用了4种不同大小的region crops，分别是1x，1.5x，2x和4x。
93131发布于 2020-10-30 - 来自专栏大数据智能实战
tensorflow MobileNetV2的目标检测测试
谷歌近期又推出了下一代移动视觉应用 MobileNetV2 ，它在 MobileNetV1 的基础上获得了显著的提升，并推动了移动视觉识别技术的有效发展，包括分类、目标检测和语义分割。 MobileNetV2 作为 TensorFlow-Slim 图像分类库的一部分而推出，同时也已经集成到目标检测的包中，同时重要的是提供了预训练模型。 2、模型实验 由于分类的实验本质上包含在目标检测中，此处只对检测进行分析： （1）object_detection包中自带的测试图片，其检测结果如下，可见还是有一些未检测出来的。 ? /2014/07/img_4720.jpg 下图为mobilenetv2的检测效果 ? 下图为mobilenetv1的检测效果 ? 可见mobilenetv2的检测效果比v1版本来得好！
1.8K10发布于 2019-05-26 - 来自专栏Android知识点总结
OpenCV专题2 - 人脸检测+自动尺寸裁剪
俗话说:不基于需求的敲代码都是耍流氓 ---- 一、人脸检测: 1.准备材料 首先需要准备人脸的训练数据,这个在官方的Github可以下载到,这里用:lbpcascade_frontalface.xml ---- 2.Java/Kotlin层面 本想全用Kotlin写的，不过发现Kotlin竟然无法自动生成JNI函数... 但我又懒得找id,就混着用吧,使用TolyCV提供native方法。 TolyCV.faceDetector(mFaceBitmap,Bitmap.Config.ARGB_8888, mCascadeFile.absolutePath) title="检测到 /main/cpp/FaceDetector.cpp]---- #include "FaceDetector.h" CascadeClassifier cascadeClassifier; //人脸检测 ，比如眼睛:haarcascade_eye.xml 检测也会出现误差，此时可以通过一些判断来筛选结果，比如先检测人脸，之外的部分可以过滤 或者根据两眼间距，计算出不可能的矩形，将其剔除，这也是图片识别比较好玩的地方
3.1K20发布于 2020-04-30 - 来自专栏GiantPandaCV
目标检测算法之YOLOv2
今天我们将来分析一下YOLO目标检测算法系列的YOLOv2和YOLO9000。 YOLOv2 原理 YOLOv1作为One-Stage目标检测算法的开山之作，速度快是它最大的优势。 这种机制使得网络可以更好地预测不同尺寸的图片，意味着同一个网络可以进行不同分辨率的检测任务，在小尺寸图片上YOLOv2运行更快，在速度和精度上达到了平衡。 在小尺寸图片检测中，YOLOv2成绩很好，输入为228 * 228的时候，帧率达到90FPS，mAP几乎和Faster R-CNN的水准相同。使得其在低性能GPU、高帧率视频、多路视频场景中更加适用。 在大尺寸图片检测中，YOLOv2达到了SOAT结果，VOC2007 上mAP为78.6%，仍然高于平均水准，下图是YOLOv2和其他网络的精度对比： ? 速度对比： ? 总结 YOLOv2借鉴了很多其它目标检测方法的一些技巧，如Faster R-CNN的anchor boxes, SSD中的多尺度检测。
79720发布于 2019-12-04 - 来自专栏CSDN社区搬运
【FCOS】2D目标检测算法
概述 FCOS提出了一个全卷积的单阶段目标检测器，以逐像素预测的方式解决目标检测，类似于语义分割。 FCOS通过消除预先定义的锚框集合，完全避免了训练过程中与锚框相关的复杂计算，例如与锚框相关的所有超参数，而这些参数通常对最终的检测性能非常敏感。 值得注意的是FCOS的网络输出变量比流行的基于锚的检测器少九倍，因为流行的基于锚框的检测器每个位置由9个锚框。 (self, points, targets): object_sizes_of_interest = [ [-1, 64], # 不同的FPN层每层需要规定检测目标的大小 None] - bboxes[:, 0][None] t = ys[:, None] - bboxes[:, 1][None] r = bboxes[:, 2]
49010编辑于 2024-11-28
腾讯云开发者
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