В современном цифровом мире микроконтроллерам часто требуется выполнять какие-то действия в физическом мире людей с помощью различных механических, оптических, акустических и других внешних устройств. Транзисторы призваны согласовать микроконтроллер с исполнительными устройствами. В статье рассмотрим применение биполярных транзисторов в ключевых режимах.

... и точно. Точнее, с заданной точностью, простите за каламбур.

Под катом я расскажу, как сделать это с использованием школьного курса алгебры и целочисленной арифметики, при чём здесь полиномы Чебышёва I-го рода, и дам ссылки на примеры реализаций для ПК и Cortex-M3.

Часть 1
Часть 2
Часть 3
Часть 4

В завершающем посте этой серии мы рассмотрим Network namespaces. Как мы упоминали в вводном посте, network namespace изолирует ресурсы, связанные с сетью: процесс, работающий в отдельном network namespace, имеет собственные сетевые устройства, таблицы маршрутизации, правила фаервола и т.д. Мы можем непосредственно увидеть это на практике, рассмотрев наше текущее сетевое окружение.

Моя версия популярного балансирующего робота. Для тех, кто хочет разобраться в математике, железе и алгоритме стабилизации.

Как-как, с помощью магии нейронок, конечно. А если серьёзно, то в этой статье расскажем, как эволюционировали технологии шумоподавления и улучшения речи, какие есть варианты, чтобы собрать своё решение, и какой сетап получился у нас.

В этой статье я постараюсь рассказать о том как собрать механическую ортолинейную раздельную беспроводную клавиатуру Corne. И расскажу зачем оно вам нужно.

Небольшая подборка веществ помогающих нашим мозгам работать чуточку лучше. Большинство из них продается в ближайшей аптеке, отпускается без рецепта, имеют доказательную базу и плюс-минус универсальны, так как «качают» самое важное — мотивацию, энергию и память.

Среди методов, привлекаемых к решению задач исследования операций (ИО) особое место занимает метод ветвей и границ (МВГ), который внес оригинальный взгляд в целом на проблемы оптимизации и позволил по другому воспринимать смысл оптимальности решений. Авторы разработанного метода предложили оценивать целевую функцию (ЦФ) задачи нижней границей целевой функции (НГЦФ) всего множества решений конкретной задачи, не получая ни всех решений, ни одного из них. Располагая такой оценкой, можно формировать решения задачи последовательно их улучшая не сильно уклоняясь от НГЦФ. В статье предлагается детальный разбор этого метода решения на числовом примере с подробными комментариями выполняемых действий при поиске оптимального решения.

Всё началось с проекта моих новых колонок. Давно увлекаюсь, в качестве хобби, разными аудиопроектами, иногда, довольно долгими и сложными. В этот раз, моё хобби совпало с вероятным будущим направлением профессиональной деятельности.

Введение

Когда нужно использовать вейвлет-преобразование вместо преобразования Фурье

Введение

 from pylab import*
import scaleogram as scg
axes = scg.plot_wav('cmor1-1.5', figsize=(14,3))
show()

Введение

from numpy import*
import matplotlib.pyplot as plt
x= arange(-4,30,0.01)
def w(a,b,t):    
    f =(1/a**0.5)*exp(-0.5*((t-b)/a)**2)* (((t-b)/a)**2-1)
    return f
plt.title("Вейвлет «Мексиканская шляпа»:\n$1/\sqrt{a}*exp(-0,5*t^{2}/a^{2})*(t^{2}-1)$")
y=[w(1,12,t) for t in x]
plt.plot(x,y,label="$\psi(t)$ a=1,b=12") 
y=[w(2,12,t) for t in x]
plt.plot(x,y,label="$\psi_{ab}(t)$ a=2 b=12")   
y=[w(4,12,t) for t in x]
plt.plot(x,y,label="$\psi_{ab}(t)$ a=4 b=12")   
plt.legend(loc='best')
plt.grid(True)
plt.show()

Поля Галуа

• длину n кодового слова (блока);
• количество k информационных и N-k проверочных символов;
• неприводимый многочлен р(х), задающий конечное поле GF(2^r);
• примитивный элемент α конечного поля;
• порождающий многочлен g(x);
• параметр j кода;
• используемое перемежение;
• последовательность передачи кодовых слов или символов в канал и еще некоторые другие.

Как же разработать свою микросхему. Задался я этим вопросом, когда я захотел создать собственный процессор. Пошёл я гуглить и ничего годного не нашёл. Ответы в основном два։ "Ты не сделаешь свой процессор, потому что слишком сложно" и "Забей и собери компьютер из комплектующих".

Очевидно что это меня не устаивает, поэтому я решил изучить вопрос серьезнее. Оказалось можно сделать свой процессор описав его с помощью Verilog и FPGA. Купил плату в Китае, 3 года спокойным темпами написал свой процессор, оттестировал, скомпилировал и залил на FPGA. Но мне этого не достаточно.

От создателей современных систем радиосвязи и радионавигации требуют поразительных пользовательских характеристик. Всем подавай субметровую точность и мизерные энергопотребление и стоимость при вхождении в связь. И тут на помощь разработчику приходят последние достижения заграничной техники. И как только они нам такое продают!

Вот, наконец, в теме помех навигации мы и добрались до самого крутого и интересного. Причем, это интересное оказалось не таким уж сложным технически.