The TAS3204 is a highly-integrated audio system-on-chip (SOC) consisting of a fully-programmable, 48-bit digital audio processor, a 3:1 stereo analog input MUX, four ADCs, four DACs, and other analog functionality. The TAS3204 is programmable with the graphical PurePath Studio™ suite of DSP code development software. PurePath Studio is a highly intuitive, drag-and-drop environment that minimizes software development effort while allowing the end user to utilize the power and flexibility of the TAS3204’s digital audio processing core. TAS3204 processing capability includes speaker equalization and crossover, volume/bass/treble control, signal mixing/MUXing/splitting, delay compensation, dynamic range compression, and many other basic audio functions. Audio functions such as matrix decoding, stereo widening, surround sound virtualization and psychoacoustic bass boost are also available with either third-party or TI royalty-free algorithms. The TAS3204 contains a custom-designed, fully-programmable 135-MHz, 48-bit digital audio processor. A 76-bit accumulator ensures that the high precision necessary for quality digital audio is maintained during arithmetic operations. Four differential 102 dB DNR ADCs and four differential 105 dB DNR DACs ensure that high quality audio is maintained through the whole signal chain as well as increasing robustness against noise sources such as TDMA interference. The TAS3204 is composed of eight functional blocks: Clocking System Digital Audio Interface Analog Audio Interface Power supply Clocks, digital PLL I2C control interface 8051 MCUcontroller Audio DSP – digital audio processing 特性 Digital Audio Processor Fully Programmable With the Graphical, Drag-and-Drop PurePath Studio™ Software Development Environment 135-MHz Operation 48-Bit Data Path With 76-Bit Accumulator Hardware Single-Cycle Multiplier (28 × 48)
上传时间： 2016-05-06
上传用户：fagong
Computes all eigenvalues and eigenvectors of a real symmetric matrix a, ! which is of size n by n, stored in a physical np by np array. ! On output, elements of a above the diagonal are destroyed. ! d returns the eigenvalues of a in its first n elements. ! v is a matrix with the same logical and physical dimensions as a, ! whose columns contain, on output, the normalized eigenvectors of a. ! nrot returns the number of Jacobi rotations that were required. ! Please notice that the eigenvalues are not ordered on output. ! If the sorting is desired, the addintioal routine "eigsrt" ! can be invoked to reorder the output of jacobi.
上传时间： 2016-06-04
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The 4.0 kbit/s speech codec described in this paper is based on a Frequency Domain Interpolative (FDI) coding technique, which belongs to the class of prototype waveform Interpolation (PWI) coding techniques. The codec also has an integrated voice activity detector (VAD) and a noise reduction capability. The input signal is subjected to LPC analysis and the prediction residual is separated into a slowly evolving waveform (SEW) and a rapidly evolving waveform (REW) components. The SEW magnitude component is quantized using a hierarchical predictive vector quantization approach. The REW magnitude is quantized using a gain and a sub-band based shape. SEW and REW phases are derived at the decoder using a phase model, based on a transmitted measure of voice periodicity. The spectral (LSP) parameters are quantized using a combination of scalar and vector quantizers. The 4.0 kbits/s coder has an algorithmic delay of 60 ms and an estimated floating point complexity of 21.5 MIPS. The performance of this coder has been evaluated using in-house MOS tests under various conditions such as background noise. channel errors, self-tandem. and DTX mode of operation, and has been shown to be statistically equivalent to ITU-T (3.729 8 kbps codec across all conditions tested.
标签： frequency-domain interpolation performance Design kbit_s speech coder based and of
上传时间： 2018-04-08
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#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
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产品型号：TTP232-CA6 产品品牌：TONTEK/通泰 封装形式：SOT23-6 产品年份：新年份 联 系 人：许先生 联 系 QQ：1918885898 联系手机：18898582398 台湾通泰一级代理，原装现货最有优势！工程服务，技术支持，让您的生产高枕无忧！ 量大价优，保证原装正品。您有量，我有价！ 概 述 ● TTP232-CA6 TonTouchTM IC 为电容感测设计，专门用于触摸板控制，装置内建稳压电路给触摸感应电路使用，稳定的触摸检测效果可已广泛的满足不同的应用需求，人体经由非导体的介电材料连结控制板，主要用于取代机械开关或按钮，此芯片经由 2 个触摸板直接控制 2 个输出脚。 特 点 ● 工作电压 2.4V ~ 5.5V ● 内建稳压电路给触摸感应电路使用 ● 工作电流 @VDD=3V，无负载 ● 待机时典型值为 2.5uA ● 最大的触摸响应时间，从待机状态开始约为 220mS @VDD=3V ● 利用每个触摸板外部的电容（1~50pF）调整灵敏度 ● 输出模式固定为直接模式和低电平输出有效模式 ● 提供最长输出时间时间 16 秒 ● 固定为多键输出模式 ● 上电后约有 0.5 秒的稳定时间，此期间内不要触摸触摸板，此时所有功能都被禁止 ● 自动校准功能 ● 刚上电的 8 秒内约每 1 秒刷新一次参考值，若在上电后的 8 秒内有触摸按键或 8 秒后仍未触摸按键，则每 4 秒刷新一次参考值 应用范围 ● 各种消费性产品 ● 取代按钮按键 此资料为产品概述，可能会有错漏。如需完整产品PDF资料可以联系许先生索取QQ：191 888 5898 ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 产品型号：TTP226-809SN 产品品牌：TONTEK/通泰 封装形式：SSOP28 产品年份：新年份 联 系 人：许先生 联 系 QQ：1918885898 联系手机：18898582398 台湾通泰一级代理，原装现货最有优势！工程服务，技术支持，让您的生产高枕无忧！ 量大价优，保证原装正品。您有量，我有价！ 8按键触摸检测 IC 概 述 ● TTP226-809SN TonTouchTM 是一款使用电容式感应原理设计的触摸 IC, 提供 8 个触摸键,此触摸检测芯片是专为取代传统按键而设计, 触摸检测 PAD 的大小可依不同的灵敏度设计在合理的范围内, 低功耗与宽工作电压, 是此触摸芯片在 DC 或 AC 应用上的特性。 特 点 ● 工作电压 2.0V ~ 5.5V ● 工作电流在 VDD=3V 时典型值 80uA, 最大值 160uA ● 输出刷新率在 VDD=3V 时约 55Hz ● 16 阶可选灵敏度 (SLSE1~4 管脚选项) ● 稳定的人体接触检测，以取代传统直接切换的键(direct switch key) ● 提供直接(direct)模式、矩阵(matrix)模式和串行(serial)模式,由 pin 选项选择 ● 直接模式下最多 8 个输入 pads 和 8 个输出； 串行接口模式下最多 8 个输入 pads； 固定的 2*4 和 3*3 矩阵类型提供最多 8 个输入 pads ● 输出可由 pin 选项选择为高电平有效或低电平有效 ● 在上电之后有一段稳定时间，在此期间不要触摸键区(key-pad)，且功能无效， TTP226-809SN 的是 0.8~1.0 秒 ● 始终进行自校准，当所有键没被触摸时，重校准周期 TTP226-809SN 的是 0.8~1.0 秒 应用范围 ● 各种消费性产品 ● 取代按钮按键 此资料为产品概述，可能会有错漏。如需完整产品PDF资料可以联系许先生索取QQ：191 888 5898 ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 产品型号：TTP229 TCP229 产品后缀：TTP229-LSF/BSF/AQG/CSE/DQE/GQD/HSB/JQB/KSF 产品品牌：TONTEK/通泰 封装形式：SSOP16 SSOP20 SSOP24 QFN24 SSOP28 QFN32 SSOP48 裸片/DICE 产品年份：最新年份 联 系 人：许先生 联 系 QQ：1918885898 461366748 联系手机：18898582398 台湾通泰一级代理，原装现货最有优势！工程服务，技术支持，让您的生产高枕无忧。 量大价优，保证原装正品。您有量，我有价！ 16 键/8 键触摸检测 IC 概述 TTP229 TonTouchTM IC是一款使用电容感应式原理设计的触摸芯片。此芯片内建稳压电路供 触摸传感器使用，稳定的触摸效果可以应用在各种不同应用上,人体触摸面板可以通过非导电性绝 缘材料连接，主要应用是以取代机械开关或按钮,此芯片可以独立支持8个触摸键或16个触摸键. 特点 工作电压：2.4V~5.5V（启用内建稳压电路） 2.0V~5.5V（禁用内建稳压电路） 可外部选择启用/禁用内建稳压电路功能 待机电流 3V电压，低速采样率8Hz的睡眠模式下： 启用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA 禁用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA 提供Option选择8键或16键模式. 提供8个直接输出独立端口,仅限于8键直接输出模式下 具有两种串行输出方式，可以应用在8个和16个键模式 包括2-线串行模式和I 2 C通讯模式,由option所选择. 8个直接输出端口可以选择不同输出类型（CMOS/OD/OC具有高/低电平有效） 2-线串行模式可option选择高电平有效或低电平有效 提供option选择多键或单键有效功能 提供两种采样率，睡眠模式下采样率 8Hz，快速采样率 64Hz 具有Option选择有效键最大输出时间大约为80秒. 灵敏度可由外部电容（1~50pF）调节 上电后需要0.5秒稳定时间 在此期间内请勿触摸按键面板，所有的功能触摸也无效. 自动校准 当所有按键在一段时间内没有被触摸到时,芯片系统重新校准时间约为4.0秒 应用范围 ● 各种消费性产品 ● 取代按钮按键 此资料为产品概述，可能会有错漏。如需完整产品PDF资料可以联系许先生索取QQ：191 888 5898 ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 产品型号：TCP229 产品品牌：TONTEK/通泰 封装形式：DICE/裸片/晶圆---邦定COB 定制COB 产品年份：最新年份 联 系 人：许先生 联 系 QQ：1918885898 461366748 联系手机：18898582398 台湾通泰一级代理，原装现货最有优势！工程服务，技术支持，让您的生产高枕无忧。 量大价优，保证原装正品。您有量，我有价！ 16 键/8 键触摸检测 IC 概述 TTP229 TonTouchTM IC是一款使用电容感应式原理设计的触摸芯片。此芯片内建稳压电路供 触摸传感器使用，稳定的触摸效果可以应用在各种不同应用上,人体触摸面板可以通过非导电性绝 缘材料连接，主要应用是以取代机械开关或按钮,此芯片可以独立支持8个触摸键或16个触摸键. 特点 工作电压：2.4V~5.5V（启用内建稳压电路） 2.0V~5.5V（禁用内建稳压电路） 可外部选择启用/禁用内建稳压电路功能 待机电流 3V电压，低速采样率8Hz的睡眠模式下： 启用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA 禁用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA 提供Option选择8键或16键模式. 提供8个直接输出独立端口,仅限于8键直接输出模式下 具有两种串行输出方式，可以应用在8个和16个键模式 包括2-线串行模式和I 2 C通讯模式,由option所选择. 8个直接输出端口可以选择不同输出类型（CMOS/OD/OC具有高/低电平有效） 2-线串行模式可option选择高电平有效或低电平有效 提供option选择多键或单键有效功能 提供两种采样率，睡眠模式下采样率 8Hz，快速采样率 64Hz 具有Option选择有效键最大输出时间大约为80秒. 灵敏度可由外部电容（1~50pF）调节 上电后需要0.5秒稳定时间 在此期间内请勿触摸按键面板，所有的功能触摸也无效. 自动校准 当所有按键在一段时间内没有被触摸到时,芯片系统重新校准时间约为4.0秒 应用范围 ● 各种消费性产品 ● 取代按钮按键 此资料为产品概述，可能会有错漏。如需完整产品PDF资料可以联系许先生索取QQ：191 888 5898 ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● TTP229-LSF 16键电容触摸按键触控芯片8键 12键 16键 TTP229裸片 TTP229-LSF TTP229-BSF TTP229 TCP229裸片/DICE 8键16键触摸IC TTP229-BSF/16键触摸按键IC/SSOP28触摸感应开关芯片 产品型号：TTP229-LSF 产品品牌：TONTEK/通泰 封装形式：SSOP28 产品年份：新年份 联 系 人：许先生 联 系 QQ：1918885898 联系手机：18898582398 台湾通泰一级代理，原装现货最有优势！工程服务，技术支持，让您的生产高枕无忧！ 量大价优，保证原装正品。您有量，我有价！ 概述 TTP229-LSF TonTouchTM IC是一款使用电容感应式原理设计的触摸芯片。此芯片内建稳压电路供触摸传感器使用，稳定的触摸效果可以应用在各种不同应用上,人体触摸面板可以通过非导电性绝缘材料连接，主要应用是以取代机械开关或按钮,此芯片可以独立支持8个触摸键或16个触摸键. 特点 ● 工作电压：2.4V~5.5V（启用内建稳压电路） ● 2.0V~5.5V（禁用内建稳压电路） ● 可外部选择启用/禁用内建稳压电路功能 ● 待机电流 3V电压，低速采样率8Hz的睡眠模式下： ● 启用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA ● 禁用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA ● 提供Option选择8键或16键模式. ● 提供8个直接输出独立端口,仅限于8键直接输出模式下 ● 具有两种串行输出方式，可以应用在8个和16个键模式 包括2-线串行模式和I2C通讯模式 ● TTP229-LSF为I2C输出通讯 ● TTP229-BSF为2线串行输出通讯 ● 8个直接输出端口可以选择不同输出类型（CMOS/OD/OC具有高/低电平有效） 2-线串行模式可option选择高电平有效或低电平有效 ● 提供option选择多键或单键有效功能 ● 提供两种采样率，睡眠模式下采样率8Hz，快速采样率 64Hz ● 具有Option选择有效键最大输出时间大约为80秒. ● 灵敏度可由外部电容（1~50pF）调节 ● 上电后需要0.5秒稳定时间 ● 在此期间内请勿触摸按键面板，所有的功能触摸也无效. ● 自动校准 当所有按键在一段时间内没有被触摸到时,芯片系统重新校准时间约为4.0秒 应用范围 ● 各种消费性产品 ● 取代按钮按键 此资料为产品概述，可能会有错漏。如需完整产品PDF资料可以联系许先生索取QQ：191 888 5898 ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 产品型号：TTP229-BSF 产品品牌：TONTEK/通泰 封装形式：SSOP28 产品年份：新年份 联 系 人：许先生 联 系 QQ：1918885898 联系手机：18898582398 台湾通泰一级代理，原装现货最有优势！工程服务，技术支持，让您的生产高枕无忧！ 量大价优，保证原装正品。您有量，我有价！ 概述 TTP229 TonTouchTM IC是一款使用电容感应式原理设计的触摸芯片。此芯片内建稳压电路供触摸传感器使用，稳定的触摸效果可以应用在各种不同应用上,人体触摸面板可以通过非导电性绝缘材料连接，主要应用是以取代机械开关或按钮,此芯片可以独立支持8个触摸键或16个触摸键. 特点 工作电压：2.4V~5.5V（启用内建稳压电路） 2.0V~5.5V（禁用内建稳压电路） 可外部选择启用/禁用内建稳压电路功能 待机电流 3V电压，低速采样率8Hz的睡眠模式下： 启用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA 禁用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA 提供Option选择8键或16键模式. 提供8个直接输出独立端口,仅限于8键直接输出模式下 具有两种串行输出方式，可以应用在8个和16个键模式 包括2-线串行模式和I2C通讯模式,由option所选择. 8个直接输出端口可以选择不同输出类型（CMOS/OD/OC具有高/低电平有效） 2-线串行模式可option选择高电平有效或低电平有效 提供option选择多键或单键有效功能 提供两种采样率，睡眠模式下采样率8Hz，快速采样率 64Hz 具有Option选择有效键最大输出时间大约为80秒. 灵敏度可由外部电容（1~50pF）调节 上电后需要0.5秒稳定时间 在此期间内请勿触摸按键面板，所有的功能触摸也无效. 自动校准 当所有按键在一段时间内没有被触摸到时,芯片系统重新校准时间约为4.0秒 应用范围 ● 各种消费性产品 ● 取代按钮按键 此资料为产品概述，可能会有错漏。如需完整产品PDF资料可以联系许先生索取QQ：191 888 5898 ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 产品型号：TTP229-AQG 产品品牌：TONTEK/通泰 封装形式：QFN32 产品年份：最新年份 联 系 人：许先生 联 系 QQ：1918885898 461366748 联系手机：18898582398 台湾通泰一级代理，原装现货最有优势！工程服务，技术支持，让您的生产高枕无忧。 量大价优，保证原装正品。您有量，我有价！ 16 键/8 键触摸检测 IC 概述 TTP229-AQG TonTouchTM IC是一款使用电容感应式原理设计的触摸芯片。此芯片内建稳压电路供 触摸传感器使用，稳定的触摸效果可以应用在各种不同应用上,人体触摸面板可以通过非导电性绝 缘材料连接，主要应用是以取代机械开关或按钮,此芯片可以独立支持8个触摸键或16个触摸键. 特点 工作电压：2.4V~5.5V（启用内建稳压电路） 2.0V~5.5V（禁用内建稳压电路） 可外部选择启用/禁用内建稳压电路功能 待机电流 3V电压，低速采样率8Hz的睡眠模式下： 启用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA 禁用内部稳压器，待机电流 => 16键模式下典型值2.5uA => 8键模式下典型值2.0uA 提供Option选择8键或16键模式. 提供8个直接输出独立端口,仅限于8键直接输出模式下 具有两种串行输出方式，可以应用在8个和16个键模式 包括2-线串行模式和I 2 C通讯模式,由option所选择. 8个直接输出端口可以选择不同输出类型（CMOS/OD/OC具有高/低电平有效） 2-线串行模式可option选择高电平有效或低电平有效 提供option选择多键或单键有效功能 提供两种采样率，睡眠模式下采样率 8Hz，快速采样率 64Hz 具有Option选择有效键最大输出时间大约为80秒. 灵敏度可由外部电容（1~50pF）调节 上电后需要0.5秒稳定时间 在此期间内请勿触摸按键面板，所有的功能触摸也无效. 自动校准 当所有按键在一段时间内没有被触摸到时,芯片系统重新校准时间约为4.0秒 应用范围 ● 各种消费性产品 ● 取代按钮按键 此资料为产品概述，可能会有错漏。如需完整产品PDF资料可以联系许先生索取QQ：191 888 5898
标签： 233D TTP 233 单通道 代理 触控芯片 微电
上传时间： 2020-01-09
上传用户：szqxw1688
Many good textbooks exist on probability and random processes written at the under- graduate level to the research level. However, there is no one handy and ready book that explains most of the essential topics, such as random variables and most of their frequently used discrete and continuous probability distribution functions; moments, transformation, and convergences of random variables; characteristic and generating functions; estimation theory and the associated orthogonality principle; vector random variables; random processes and their autocovariance and cross-covariance functions; sta- tionarity concepts; and random processes through linear systems and the associated Wiener and Kalman filters.
标签： Probability Processes Random and
上传时间： 2020-05-31
上传用户：shancjb
This reference design describes the design of a 3-phase AC induction vector control drive with position encoder coupled to the motor shaft. It is based on Motorola’s DSP56F805 dedicated motor control device. AC induction motors, which contain a cage, are very popular in variable speed drives. They are simple, rugged, inexpensive and available at all power ratings. Progress in the field of power electronics and microelectronics enables the application of induction motors for high-performance drives, where traditionally only DC motors were applied. Thanks to sophisticated control methods, AC induction drives offer the same control capabilities as high performance four-quadrant DC drives.
标签： Reference Designer Manual Phase DRM 023 AC
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
This book is an outgrowth of a course developed at Stanford University over the past five years. It is suitable as a self-contained textbook for second-level undergraduates or for first-level graduate students in almost every field that employs quantitative methods. As prerequisites, it is assumed that the student may have had a first course in differential equations and a first course in linear algebra or matrix analysis. These two subjects, however, are reviewed in Chapters 2 and 3, insofar as they are required for later developments.
标签： Introduction_to_Dynamic_Systems
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
The basic topic of this book is solving problems from system and control theory using convex optimization. We show that a wide variety of problems arising in system and control theory can be reduced to a handful of standard convex and quasiconvex optimization problems that involve matrix inequalities. For a few special cases there are “analytic solutions” to these problems, but our main point is that they can be solved numerically in all cases. These standard problems can be solved in polynomial- time (by, e.g., the ellipsoid algorithm of Shor, Nemirovskii, and Yudin), and so are tractable, at least in a theoretical sense. Recently developed interior-point methods for these standard problems have been found to be extremely efficient in practice. Therefore, we consider the original problems from system and control theory as solved.
标签： Linear_Matrix_Inequalities_in_Sys tem
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
General paradigm in solving a computer vision problem is to represent a raw image using a more informative vector called feature vector and train a classifier on top of feature vectors collected from training set. From classification perspective, there are several off-the-shelf methods such as gradient boosting, random forest and support vector machines that are able to accurately model nonlinear decision boundaries. Hence, solving a computer vision problem mainly depends on the feature extraction algorithm
标签： Convolutional Networks Neural Guide to
上传时间： 2020-06-10
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