Я полагаю что все в общих чертах знают о существовании такого замечательного математического инструмента как преобразование Фурье. Однако в ВУЗах его почему-то преподают настолько плохо, что понимают как это преобразование работает и как им правильно следует пользоваться сравнительно немного людей. Между тем математика данного преобразования на удивление красива, проста и изящна. Я предлагаю всем желающим узнать немного больше о преобразовании Фурье и близкой ему теме того как аналоговые сигналы удается эффективно превращать для вычислительной обработки в цифровые.

(с) xkcd

Без использования сложных формул и матлаба я постараюсь ответить на следующие вопросы:

• FT, DTF, DTFT — в чем отличия и как совершенно разные казалось бы формулы дают столь концептуально похожие результаты?
• Как правильно интерпретировать результаты быстрого преобразования Фурье (FFT)
• Что делать если дан сигнал из 179 сэмплов а БПФ требует на вход последовательность по длине равную степени двойки
• Почему при попытке получить с помощью Фурье спектр синусоиды вместо ожидаемой одиночной “палки” на графике вылезает странная загогулина и что с этим можно сделать
• Зачем перед АЦП и после ЦАП ставят аналоговые фильтры
• Можно ли оцифровать АЦП сигнал с частотой выше половины частоты дискретизации (школьный ответ неверен, правильный ответ — можно)
• Как по цифровой последовательности восстанавливают исходный сигнал

Я буду исходить из предположения что читатель понимает что такое интеграл, комплексное число (а так же его модуль и аргумент), свертка функций, плюс хотя бы “на пальцах” представляет себе что такое дельта-функция Дирака. Не знаете — не беда, прочитайте вышеприведенные ссылки. Под “произведением функций” в данном тексте я везде буду понимать “поточечное умножение”

Время, проведенное за компьютером, сводится в основном к «смотрению в экран»: пишет ли человек код, смотрит фильм, играет или узнает новости. Просто потому, что основное чувство человека — зрение. И оно во многом определяет восприятие реальности, механизмы взаимодействия с ней, и направляет развитие многих технологий.
Обычный пример эволюции железа и софта за последние несколько десятилетий: сравните Wolfenstein 3D (1992) и Crysis 3 (2013). Как продвинулась и усложнилась компьютерная графика за это время сложно недооценить.
Но увы, этого нельзя сказать о звуке. О том, как исправить ситуацию, и будет статья.

Изображение со страницы peripheriques.free.fr/blog/index.php?/past/2010-pure-data-read-as-pure-data

Добрый день, хочу вкратце рассказать о создании бюджетного аналога Meggy JR RGB, о котором на хабре писали довольно давно.

Предыстория

После прочтения того поста я загорелся идеей сделать что-то подобное, но дешевле. Спустя год был куплен Arduino. Поигравшись с ним и поморгав светодиодом, я решил сделать то, что давно хотел.

Мы продолжаем серию публикаций о разработке и производстве сложной современной электроники. Пришло время одной из самых интересных тем. Сегодня мы рассказываем о массовом производстве. Для реализации такой задачи нужны правильные специалисты, тщательное планирование, закупка компонентов, изготовление оснастки, организация тестирования, монтаж-сборка-упаковка-учет-ремонт-доставка… Это большая тема, поэтому мы остановимся только на самых важных вопросах:

• Кто задумывается о производстве электроники? Объясним, почему практически все игроки рынка электроники учитывают в своей работе производственные вопросы: и стартапы, и зрелые компании.
• Из каких этапов состоит процесс коммерческого производства? Разберемся, какой объем работ предстоит в рамках проекта. Кратко и по пунктам.
• Кто участвует в производственных проектах? Перечислим компании, которые нужны для организации производства.

Двое английских учёных Peter Bentley и Christos Sakellariou создали компьютер, который подобно мозгу человека выполняет инструцкии не последовательно, а сегментами в случайном порядке.
По словам учёных, такой механизм позволяет этому компьютеру адаптироваться к критическим ситуациям и обходить их без остановки работы.

Arduino — это очень популярная, универсальная и довольно бюджетная платформа, но порой её функциональность оказывается несколько избыточной, либо наоборот, чего-то остро не хватает. И тут на помощь приходит Microduino — это Arduino-совместимая платформа, состоящая из ядра и множества дополнительных модулей, отличающаяся компактностью и низкой ценой.

Оглавление

1. Уравнения динамики

Введение

Давным-давно я написал следующий комментарий: Всё.
После такой новости сажусь делать свой квадрокоптер. А то вон все делают, а я нет. Не, ну а что.
Всегда хотел, чтобы у меня была какая-нибудь летающая штука. Были 2 вертолета радиоуправляемых. Но кончилось это плохо.
Я решил делать свой квадрокоптер. Как это кончится — посмотрим. Я не буду использовать какие-либо готовые полетные контроллеры, все запрограммирую самостоятельно. И постараюсь этот процесс описать в цикле статей. Сейчас представляю вашему вниманию первую часть. В ней будет бегло показано то, какие уравнения динамики скрываются внутри квадрокоптера.
Итак, поехали.

Введение

Одной из задач обучения без учителя является задача нахождения топологической структуры, которая наиболее точно отражает топологию распределения входных данных. Существует несколько подходов решения этой задачи. Например, алгоритм Самоорганизующихся Карт Кохонена является методом проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью (как правило, двумерное) с предопределенной структурой. В связи с понижением размерности исходной задачи, и предопределенной структурой сети, возникают дефекты проецирование, анализ которых является сложной задачей. В качестве одной из альтернатив данному подходу, сочетание конкурентного обучения Хебба и нейронного газа является более эффективным в построении топологической структуры. Но практическому применению данного подхода препятствует ряд проблем: необходимы априорные знания о необходимом размере сети и сложность применения методов адаптации скорости обучения к данной сети, излишняя адаптация приводит к снижению эффективности при обучении новым данным, а слишком медленная скорость адаптации вызывает высокую чувствительность к зашумленным данным.

Для задач онлайн обучения или длительного обучения, перечисленные выше методы не подходят. Фундаментальная проблема для таких задач — это как система может приспособиться к новой информации без повреждения или уничтожения уже известной.

В данной статье рассматривается алгоритм SOINN, который частично решает озвученные выше проблемы.

Добрый день, уважаемые хабровчане!
После длительного перерыва, связанного с защитой дипломного проекта в Бауманке, я снова вернулся к написанию статей. Так как с недавнего времени я занялся 32-битными микроконтроллерами серии STM32F на ядре ARM Cortex-M3, об этом и пойдет мой рассказ. Мне статья поможет систематизировать знания об этих замечательных микроконтроллерах, а вам, я надеюсь, послужит одной из ступеней на пути к их использованию и развеет страхи и сомнения, которые всегда возникают после уютных 8-битных AVRок при упоминании страшных 32-битных монстров.
Итак, почему Cortex, чем же плохи АVR?

Я – выпускник специальности «Микроэлектроника и полупроводниковые устройства». За годы обучения я разработал множество устройств на микроконтроллерах, участвовал в конкурсах вместе со своей командой и являлся заведующим лабораторией встраиваемых систем. У меня есть мечта – создать в своей стране условия для разработки роботизированных систем и есть план её достижения, одним из пунктов которого является участие в подготовке большого количества профессионалов в этой области.


Я радуюсь, когда будущие инженеры создают свои устройства и расстраиваюсь, когда слышу, как кто-то говорит об использовании Arduino в них.

Это не первая моя статья на эту тему: у меня возникает желание написать такую сразу после прочтения фразы о безграничных возможностях платформы в DIY-топике на Хабре. У меня возникает желание написать об истинной цене деталей после прочтения статьи о покупке конструктора за $200 почти ничего не содержащего (уж простите, запамятовал где видел).

— Ты пил пиво, — тихо заговорил Джо. — Плохо работал консервный нож.
Ты сказал, что сам смастеришь консервный нож, побольше и получше. Это я и есть.
Генри Каттнер, «Робот-зазнайка»

UPD> Начат сбор предзаказов habrahabr.ru/post/163865

Кто-бы мог подумать, что мы своими руками сможем разработать такую красавицу и умницу. Мало того — не просто разработать на бумаге, а ещё и получить десяток работающих образцов.

Картинка Для Привлечения Внимания

Пролог

Давным-давно мы с коллегой начали заниматься управлением через Интернет всякими штуковинами типа вебкамер и маленьких машинок. Чуть позже у нас появились ездящие девайсы посерьёзнее, способные нести на борту свой контроллер и ёмкую батарею. К тому же я увлёкся всякими летающими штуковинами — самолётами и коптерами, что внесло дополнительную лепту в список хотелок.

Не покидала мысль о том что хорошо бы сделать видео не «вид сбоку или сверху», а вид с борта девайса, от первого лица. То что самолётчики/коптеристы называют FPV. Было это примерно пару лет назад. Пробовали ставить на машинку аналоговую камеру и передатчик, принимали видео на ТВ-тюнер, далее отдавали на видеосервер для раздачи рулящим машинками. Но сразу всплыли нюансы — одновременно можно транслировать только 3-4 видеопотока, иначе появляются наводки с одного канала на другой. Плюс дороговизна такого решения, плюс проблемы с разрешёнными частотами, плюс паршивое качество картинки с постоянно появляющимися помехами… В общем, попробовали и забили на это дело. К тому же, возможностей управляющего контроллера (тогда всё было сделано на базе всем известной Ардуинки) начало нехватать. Стали искать другие варианты, чтоб было недорого, дёшево, удобно и практично. Но имеющиеся в продаже (за границей, само собой и с довольно высокой стомостью) на тот момент железки для нужд не подходили. Одни умели всё кроме видео, другие умели только видео, но не позволяли подключать периферию, и т.д. и т.п.

Платформа

В прошлом году мы объявили конкурс летающих роботов с призом в один миллион рублей. Задача казалось бы простая — взлететь, обойти препятствие и сесть на посадочный маркер. Препятствие и маркер сдвигаются от задания к заданию. Робот летит сам, без команд с земли (точнее, он принимает только две: «старт» и «экстренное выключение»).

На момент начала конкурса наша команда инженеров и программистов из департамента информационных технологий никогда не занималась разработкой беспилотников. Но мы решили купить своего робота и участвовать в конкурсе наравне со всеми. Точнее, не совсем наравне — мы не сможем занять призовое место или получить приз по условиям, то есть идём вне зачёта.

Первый раз мы взяли робота в руки летом 2012 года, когда посылка приехала из бельгийского интернет-магазина. Кстати, нам повезло — робот шел всего 3 недели. Часть команд снялась с конкурса из-за того, что их платформы не успели вовремя приехать.

Это было первое и последнее везение в подготовке. С этого момента началась история грабель длиной в несколько месяцев.