Иногда бывает ситуация когда надо срочно что-то пошагово отладить. При этом нет времени и желания ставить какие-то тяжелые IDE. В таких случаях может помочь пошаговая GDB отладка ARM Cortex M33 из командной строки Windows. В этом тексте я расписал пошаговое руководство того как это сделать.

Qucs-S является программой с открытым исходным кодом для моделирования электронных схем. Qucs-S кроссплатформенный (поддерживаются Linux, Windows и FreeBSD), написан на С++ с использованием набора библиотек Qt и разрабатывается полностью в частном порядке (в отличие, например от KiCAD, который имеет спонсора в лице CERN). В феврале этого года проект восстал из мёртвых и вышел релиз 0.0.23. Главным новшеством версии 0.0.23 было то, что программа теперь портирована на Qt5, чем обеспечена собираемость на современных дистрибутивах Linux. Актуальным релизом на текущий момент является 0.0.24 https://github.com/ra3xdh/qucs_s/releases/tag/0.0.24, в котором добавлено несколько новых видов моделирования. Далее будут рассмотрены основные возможности программы и показано как в Qucs-S смоделировать схему.

Наступили времена, когда графические дисплеи стали дешевле микроконтроллеров. Это привело к увеличению числа доступных графических движков для малой электроники. Вслед за этим обострилась проблема выбора.

В нашем полифункциональном заряднике есть небольшой графический дисплей. Разберём что тут можно подобрать. 

Данный цикл статей, начавшийся с практических измерений и чистой эмпирики, хотелось бы завершить рассмотрением некоторых теоретических аспектов, связанных с согласованием импедансов. А также рассмотреть их ценность (практическую, либо иную) с точки зрения любителя электроники, только что перешедшего от навесных проводов и Ардуино к чуть более быстрым микросхемам и устройствам.

В любой компании, занимающейся разработкой электроники в России регулярно поднимаются два вопроса, которые приводят к жарким холиварам: как паять прототипы и где запускать серийное производство. Ответ на каждый вопрос, по сути, сводится к выбору между аутсорсом либо производству собственными силами. В статье описывается личный опыт обустройства лаборатории для прототипирования единичных экземпляров и мелкосерийного производства электроники собственной разработки. Возможно, кому то он окажется полезен при обустройстве собственного свечного заводика.

Чтобы статья получилась максимально практичной в ней будут приводиться ссылки на поставщиков оборудования, которое используется нами. Не сочтите за рекламу.

Очень часто при работе мы обращаем внимание на то, что все люди знают, что такое распознавание речи, но не знают, что такое Voice Activity Detector (VAD) или детектор речи. А ведь именно VAD на самом деле самый важный алгоритм при работе с речью людей в естественной среде обитания.

Как ни странно, если поискать поддерживаемые и высококачественные решения данной задачи в публичном доступе — найдутся буквально пара проектов достаточного уровня. Но вот незадача — академические решения тяжелы (и иногда работают запретительно долго) и зачастую принимают только целые аудио на вход (нельзя использовать потоково). Решение от Google (WebRTC) очень быстрое но плохо отличает речь от шума (но его можно использовать потоково). А некоторые коммерческие решения "привязаны" к личному кабинету и шлют какую-то телеметрию.

Мы решили исправить это недоразумение и сделать уникальный VAD мирового уровня (судите сами по метрикам), который работает на 1 ядре процессора с задержкой в 1 миллисекунду на кусочках аудио от 30 миллисекунд. В этой статье мы расскажем вам, что такое VAD, покажем на примерах как использовать его и наглядно потестировать на своем голосе.

Представляем вашему вниманию очередную порцию лекций Техносферы. На курсе изучается использование нейросетевых алгоритмов в различных отраслях, а также отрабатываются все изученные методы на практических задачах. Вы познакомитесь как с классическими, так и с недавно предложенными, но уже зарекомендовавшими себя нейросетевыми алгоритмами. Так как курс ориентирован на практику, вы получите опыт реализации классификаторов изображений, системы переноса стиля и генерации изображений при помощи GAN. Вы научитесь реализовать нейронные сети как с нуля, так и на основе библиотеке PyTorch. Узнаете, как сделать своего чат-бота, как обучать нейросеть играть в компьютерную игру и генерировать человеческие лица. Вы также получите опыт чтения научных статей и самостоятельного проведения научного исследования.

Фильтрация шума очень важная вещ, при работе с различными датчиками. Сигнал, получаемый от них всегда приходит с шумами, и важно уметь их грамотно отфильтровать. Качественная фильтрация шума способна уменьшить погрешность и увеличить качество измерения датчика. Этим мы сегодня и займемся.

Хороший (хоть и слегка черезчур эмоциональный) пост сотрудника НАСА, собравший огромное количество фактов о истории и текущем состоянии американской программы флагманской ракеты-носителя SLS, с простым и понятным выводом: "Ангара" SLS абсолютно бессмысленна, опасна и должна быть закрыта.