Перейти к содержанию
    

beaRTS

Участник
  • Постов

    209
  • Зарегистрирован

  • Посещение

Репутация

0 Обычный

Информация о beaRTS

  • Звание
    Местный
    Местный
  • День рождения 27.02.1989

Контакты

  • ICQ
    Array

Информация

  • Город
    Array

Посетители профиля

2 754 просмотра профиля
  1. скажите, пожалуйста. Вот есть у нас огромное количество отладочных плат с touchsreen. в основном они сидят на шине I2C. Вопрос такой. Существует ли правило/rule of thumb/унификация, что любым touchsreen'ам на любых платах соответствует адрес 0х48 на шине I2c ????????? просто смотрел реализацию одного драйвера для тачскрина, а так же документ описывающий одну платку, в общем, и там и там адреса были 0х48.. вот я и задумался существует ли унификация такая?
  2. Здравствуйте! Хочу оживить дискуссию. Подскажите как это в теории называется !!! typedef void QEMUResetHandler(void *opaque); void qemu_register_reset(QEMUResetHandler *func, void *opaque); void qemu_unregister_reset(QEMUResetHandler *func, void *opaque);
  3. слышал о фрактальных антеннах. Их даже серийно выпускают, но говорят, что пока могут быть проблемы с патентом и , соответственно, их использованием в своих разработках. Вспомнил о них, т.к. данный тип антенн применяют в мобильных устройствах. Может подойдет? Но там нет строгой теории.
  4. связка BLM31PG+NFM41PC155 . В общем, у Мураты посмотрите в их руководствах. Там много структурированной информации о видах катушек и конденсаторах, и в каких цепях их применять
  5. попробовать бинаризацию "изображения" (Ваших двумерных данных) при помощи подбираемого, либо как-то оцениваемого порогового значения. получите массив из 0 и 1. там где, например, 1 - присутствует пик => по координатам найденной точки в массиве вытащить полезную информацию. пример
  6. вы не объективны. Есть люди на форуме, которые были мне благодарны за помощь и я рад что помог кому-то.... И с чего я захламил? Почитайте темы на форуме, в которых вы, опытные, устраиваете холивары, путаете мозги молодежи и по-большому юлите, но не отвечаете на вопросы. (например темы С++ против Си и т.д.) Не нравится - не читайте, обходите стороной. я считаю моя тема имеет узкую специализацию - поэтому новая тема - все вопрос закрыт! по поводу "что смущает" и "воду в ступе": это нормальный когнитивный процесс познания - вспомните высшую математику. В Вас на лекции пихают теорию, а практики Вам даны не для пустого переписывания формул, а чтобы преподаватель передал Вам свой опыт решения задач, указал правильность оформления, ход решения, "трюки", где-то подправил вашу логику, видя что Вы в чем-то путаетесь. Вы когда решили контрольную/семестровое, не знаете о правильности своего решения, но у Вас есть желание сравнить и спросить у товарищей.. я молодой и поэтому у меня возникают вопросы не только в начале разработки чего-либо, но, и как в примере, и после: по поводу правильности своей логики, идеи, счета, порядка полученных результатов, неучтенных моментов и их влияния на остальную часть системы (а опыта мало, поэтому на многие вопросы нет у меня ответов)... а на работе у нас спросить почти не у кого: т.к. часть классных инженеров разбежалась, т.к. Москва скупила и разваливает предприятие, а другую часть тупо в командировки стали засылать.... на форуме единственная возможность получить квалифицированную помощь. а вы обсирать молодежь, тянущуюся к знаниям, принялись... давайте закроем этот холивар. я я постарался объяснить. и теперь предпочтительно писать по делу!
  7. чтоб ту не захламлять.. т.к. в той теме обсуждаются вопросы целочисленных данных. а я со своими вещественными - ни к селу ни к городу. да и создаю то я не тупо sqrt( X), а sqrt( I, Q), т.е. людям, которым интересно применение корня в цифровых детекторах сэкономят уйму времени, найдя сразу мою тему, чем читая многочисленные темы, где обсуждаются целые числа и ровно нуль по поводу floating-point. P.S. я то, видя что Вы пишете, надеялся что вы скажете что-то дельное....
  8. по поводу своей идеи начал новую тему. вот здесь кому интересно - зайдите , посоветуйте
  9. сколько ни лазил по форуму, видел кучу ссылок по поводу извлечения корня из целых чисел. Обсуждать fixed-point и не хочется, т.к. у Техасцев есть на этот случай библиотека IQMath (работаю сейчас с камнями TI). я же задался целью написать немного по-своему извлечение корня из sqrt( I^2 + Q^2) (это в цифровом детекторе понадобится) для случая float-point. по поводу идейки - писал здесь Собранная статистика в приложении. сравнивал работу написанной функции с функцией из <cmath> и в нее передавал уже заранее вычисленное выражение I^2+Q^2. в свою же функцию передаю I и Q. (все значения типа float) интересует все ли норм? приемлемо ли я проверяю работу? Посчитана относительная и абсолютная ошибка. Скажите ее порядок хотя бы правдоподобен ? Вот в этом сообщении писалось о моем случае и ошибка там 0,007 % . У меня максимальная ошибка 0.000766161 %. в общем, что скажете? что, может, стоит выложить, обнародовать - говорите, сделаю. sqrt_iterations_log.txt
  10. ну так то если вы не знали то есть программисты разработчики, и прикладные программисты (за знаниями к Эккелю), которые благодаря трушным программерам, сочинившим STL, делают более эффективные проги... а схемотехника что??? есть обычный СМЕХОтехник, который соединяет микросхемки по типовым схемам включения, которые даны в даташитах, а есть мужи, которые эти микрухи разрабатывают и рождают эти даташиты и типовые схемы включения. Мир делится и это неизбежно. И это правильно. P.s. просто мне не понравился контекст употребления слова "пользователи .. гордо говорящие "я сделал девайс"". Как-то чересчур уничижительно звучит.
  11. да какие там идеи... =) тож начитался много чего (по диагонали) мне корень нужен для нахождения модуля вектора, т.е.: имею синфазную и квадратурную составляющую сигнала (I и Q), т.е. как бы координаты вектора, ну и надо модуль найти, чтобы два канала I и Q соединить в один. Так вот. У меня на проце TMS320F28335 есть FPU (в общем, floating-point понимает и перемножитель даже есть аппаратный), работаю с числами float (вещественными одинарной точности). Ну и показался метод Ньютона (он же вроде вырождается в метод Вавилонский) более подходящий из всех, т.к. ему пофигу что считать: либо целые либо вещественны числа. Стал думать как делать для него первое приближение g0 (в книге Уоррен Генри. "Алгоритмические трюки для программистов такие обозначения" ). Ну а тут прям в масть ознакомился с неким алгоритмом "максимум альфа плюс минимум бета", который линейно аппроксимирует выражение sqrt( I^2 + Q^2) с приемлемой точностью и быстротой (точность зависит от коэффициентов альфа и бета). ну и решил первое приближение g0 делать при помощи него. итого, программка работает. только мне еще вкурить надо как должным образом проверить ее производительность во времени (что-то типа профилирования), сколько итераций расчета по методу ньютона производит с таким начальным/первым приближением. и сравнить по времени выполнения со стандартными функциями С++. Ну и величину ошибки тоже вычислить. Что успел бегло подметить: что количество итераций для разных чисел - разное, что многие значения высчитываются точно в сравнении со стандартными функциями, а некоторые с некоторой ошибкой... В общем статистику еще не проводил и не оформлял. но стопудово сделаю какую-нить статейку. ну вот сырые данные в картинке во вложении. Под итерациями я здесь подразумеваю сколько раз алгоритму требуется пройтись по циклу while() : while( firstEstimation - nextEstimation != 0 ) { firstEstimation = nextEstimation; nextEstimation = ( firstEstimation + quotient )/2; //for next iteration check in while() quotient = radicand/firstEstimation; //for debug ++iterationCnt; } //while а в main() прогоняю такие числа: for( int k = 0, g = 50; k < 50; ++k, --g) { temp = k*k + g*g; i = ( float )k; q = ( float )g; std::cout << "<cmath> sqrt(): " << sqrt(temp) << " my sqrt(): " << sqrtIQ(i, q) << " perform in " << iterationCnt << " iterations"<< std::endl; } // for
  12. да какие там идеи... =) тож начитался много чего (по диагонали) мне корень нужен для нахождения модуля вектора, т.е.: имею синфазную и квадратурную составляющую сигнала (I и Q), т.е. как бы координаты вектора, ну и надо модуль найти, чтобы два канала I и Q соединить в один. Так вот. У меня на проце TMS320F28335 есть FPU (в общем, floating-point понимает и перемножитель даже есть аппаратный), работаю с числами float (вещественными одинарной точности). Ну и показался метод Ньютона (он же вроде вырождается в метод Вавилонский) более подходящий из всех, т.к. ему пофигу что считать: либо целые либо вещественны числа. Стал думать как делать для него первое приближение g0 (в книге Уоррен Генри. "Алгоритмические трюки для программистов такие обозначения" ). Ну а тут прям в масть ознакомился с неким алгоритмом "максимум альфа плюс минимум бета", который линейно аппроксимирует выражение sqrt( I^2 + Q^2) с приемлемой точностью и быстротой (точность зависит от коэффициентов альфа и бета). ну и решил первое приближение g0 делать при помощи него. итого, программка работает. только мне еще вкурить надо как должным образом проверить ее производительность во времени (что-то типа профилирования), сколько итераций расчета по методу ньютона производит с таким начальным/первым приближением. и сравнить по времени выполнения со стандартными функциями С++. Ну и величину ошибки тоже вычислить. Что успел бегло подметить: что количество итераций для разных чисел - разное, что многие значения высчитываются точно в сравнении со стандартными функциями, а некоторые с некоторой ошибкой... В общем статистику еще не проводил и не оформлял. но стопудово сделаю какую-нить статейку.
  13. по поводу кольцевого буфера/адресации делал гиф анимацию, а так же расписывал алгоритм такого ких фильтра-дециматора. коль интересно гляньте здесь сам блоки данных не обрабатывал. о краевом эффекте не наслышан.. только когда фильтр не полностью сперва "загружен" входными отсчетами (а именно пока во входном буфере нет половины длины импульсной характеристики), то наблюдался переходный процесс, а потом тишь-гладь.
  14. обострение на фоне фобии начала сессии =). ну а в ваш проект только студенты берутся что ли?
×
×
  • Создать...