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World File Search System比特流
战斧战区任务规划系统相关对象...
vt.edu › 比特流 › 处理 PDF 作者：JD Bozarth · 1992 — 作者：JD Bozarth · 1992 具有为战斧陆基导弹制定预先计划的任务的能力……通信。• 任务支持数据。• 状态请求。数字。图像。
TFP401A-Q1 TI PanelBus ™ 数字接收器... 数据表
TFP401A-Q1 是一款兼容数字视频接口 (DVI) 的 TMDS 数字接收器，用于数字平板显示系统接收和解码 TMDS 编码的 RGB 像素数据流。在数字显示系统中，主机（通常是 PC 或工作站）包含兼容 TMDS 的发射器，用于接收 24 位像素数据以及适当的控制信号。主机将数据和控制信号编码为高速低压差分串行比特流（适合通过双绞线电缆传输）到显示设备。显示设备（通常是平板显示器）需要兼容 TMDS 的接收器（如 TI TFP401A-Q1）将串行比特流解码回主机发出的相同 24 位像素数据和控制信号。然后，解码后的数据可直接应用于平板驱动电路，以在显示器上产生图像。主机和显示器之间的距离可达到 5 米或更长，因此最好采用像素数据的串行传输。要支持高达 UXGA 的现代显示分辨率，需要具有良好抖动和偏差容差的高带宽接收器。
TDA1305T 立体声 1fs 数据输入上采样滤波器，带有...
TDA1305T CMOS 数模比特流转换器集成了上采样滤波器和噪声整形器，在正常速度模式下，可将 1f s 输入数据的过采样率提高到 96f s（f sys = 192f s）或 128f s（f sys = 256f s）。在双倍速度模式下，1f s 输入数据的过采样率提高到 48f s（f sys = 384f s）或 64f s（f sys = 256f s）。此过采样与 5 位 DAC 一起，通过简单的一阶模拟后置滤波即可实现波形平滑和带外降噪所需的滤波。
灵活图像传输系统 (FITS) 的定义
3 FITS 文件组织 4 3.1 整体文件结构 ......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...4 3.2 单个 FITS 结构 ..................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...4 3.3 主报头和数据单元 ..................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 3.3.1 主标题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3.3.2 主数据数组。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3.4 扩展。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 3.4.1 符合扩展的要求。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 3.4.2 标准扩展。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 3.4 扩展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3.4.1 符合扩展的要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3.4.2 标准扩展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3.4.3 扩展的顺序.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3.5 特殊记录（限制使用） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3.6 物理阻挡.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3.6.1 比特流设备.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3.6.2 顺序媒体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3.7 变更限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6
脉冲神经网络加速器：在脑科学领域...
摘要：脑机接口 (BMI) 代表着一种变革性技术，可实现人脑与外部设备之间的直接交互。在各种 BMI 方法中，脉冲神经网络 (SNN) 因其能够有效模仿大脑的脉冲行为而脱颖而出。本文介绍了一种先进硬件架构的设计和实现，该架构能够在现场可编程门阵列 (FPGA) 上执行与脑电图 (EEG) 采集系统集成的 SNN 计算。首先使用四层将数据预处理成数组以进行特征提取。该模型在软件中训练，存储权重和参数，然后用于创建硬件模型并生成比特流文件。Python 覆盖连接软件和硬件，允许输出模拟以进行精度计算。
Webex AI 编解码器
Webex AI Codec 是一种基于 AI 的新型语音编解码器。它的工作原理是将原始音频样本映射到语音向量中，这些语音向量是通过对数百万小时的多种人类语言语音进行训练而学习到的。这些向量被压缩为高效的比特流。这允许大量传输冗余以从数据包丢失中恢复。在接收器上，解码器从接收到的语音向量中重建音频，包括补偿丢失的音频帧。结果是一个极具弹性的通信系统，可实现无噪音、高保真和清晰的语音通信。阅读 Webex AI Codec 白皮书以了解有关这项突破性技术的更多信息。
RT PolarFire FPGA 编程用户指南
如果启用了 Back Level 保护，则 Back Level 版本必须低于正在编程的设计版本。有关这些字段的更多信息，请单击帮助。Back Level 版本值限制了设备接受作为更新的设计版本。只有设计版本严格高于设备中先前存储的当前 Back Level 版本的（新）编程比特流才允许进行编程。Back Level 保护由 FlashLock/UPK1 保护，可以绕过。可以在配置编程选项工具中修改 Back Level 版本和设计版本。有关 sNVM 和安全设置的更多信息，请参阅 PolarFire FPGA 和 PolarFire SoC FPGA 安全用户指南。
JPEG AI 范围和框架白皮书
基于学习的图像编码解决方案已经证明，它们可以实现比现有传统解决方案更好的压缩效率，即通过利用先进的机器学习工具，例如深度神经网络 [1]。具体而言，与 JPEG、JPEG 2000 和 HEVC Intra 相比，事实证明，对于某些目标比特率，基于学习的编码解决方案可以提供更好的感知质量，无论是在适当的感知客观质量指标还是主观评估分数方面 [2]。除了高压缩效率之外，基于学习的图像编码解决方案还可以毫不费力地适应图像处理和计算机视觉任务，而无需完全解码，即无需执行图像重建。这与经典图像编解码器形成对比，后者在图像处理和计算机视觉管道中使用时，需要对压缩比特流执行完全解码以获得基于像素的表示。