impulse专题

TinyML：Edge Impulse训练图片分类模型

本文将介绍如何在没有任何深度学习知识背景的情况下，如何使用Edge Impulse快速训练一个图片分类网络。本次教程使用到的是XIAO ESP32S3 Sense开发板，该开发板带有数字麦克风和ov2640摄像头，能够满足本次项目的要求。本文同时也适用于其它带有ov2640摄像头的ESP32开发板，只需要修改对应摄像头的管脚映射即可。软硬件设备 XIAO ESP32S3 Sense开发板

impulse···········

impulse··········· impulse - Bing dictionary US['ɪm.pʌls]UK['ɪmpʌls] n.冲动；冲量；推动力；刺激 v.推动网络脉冲；冲击变形Plural Form：impulses；搭配sudden impulse；resist impulse；strong impulse；

Impulse三维雷达Condor数据分析缓存清理

Condor是Impulse三维雷达的数据处理和分析软件。一般经过Condor数据处理后，数据的大小会直接扩大20倍，空间的占用是非常大的。而为了经常能回看这些数据，又不能将数据处理的文件删掉。于是，笔者就在想，能不能将一些中间的过程文件删除，最终又不影响分析看图。笔者使用Condor数据处理时一般都是默认的步骤。处理完后如下图。看图一般都是使用Migrated 10.0里面的数据。 C

Edge Impulse使用教程之训练模型(接上文)

模型创建，选默认的带星号的就行，然后save impulse image栏parameters中默认就行 generate features栏，直接创建，我创建的训练模型不太清晰（戴眼镜和不戴眼镜差别不大，而且背景杂）选择学习域和学习参数（还是默认）然后start training，可以看出训练准确度通过model testing可以检测剩下用于20%检测训练模型的

noise1：A Universal Noise Removal Algorithm With an Impulse Detector

1.该篇论文介绍了一个脉冲噪声检测和降噪方法。 1）引入一种局部图像统计方法来识别被随机脉冲噪声破坏的像素。通过统计相邻像素在强度上的差异来实现。 2）将脉冲像素检测方法集成到双边滤波中，得到的滤波器可以去除脉冲噪声和高斯噪声。 2.什么是脉冲噪声脉冲噪声（impulse noise）:是一定概率出现的噪声，对于一副图像，可能会有一定比例的像素出现脉冲噪声，因此脉冲噪声一般不是每个像素

Impulse雷达0524听讲记录

1 赵国章包气带水分测量电磁波振幅/频谱属性--水分关系波的属性---实验研究--思路可借鉴振幅--埋深关系含水率不同（埋深不同）水分--能量谱洛阳铲--埋深（水）中子仪--含水率。从而建立GPR 波普与水分的关系---毛乌普沙漠，土质，沙特征？盐zhi体。传统方法：钻探--（钻机），针对包气带，成本过高。并且岩体

[Edge Impulse] CLI安装npm install -g edge-impulse-cli --force报错解决办法

试图使用edge impulse的data forwardard 在安装node.js时，在以下窗口勾选了 **Tools for Native Modules** Optionally install the tools necessary to compile native modules. Some npm modules need to compiled from C/C++ w

impulse response 使用的踩坑 —— cconv

在 impulse response 的使用中遇到了小小的问题，具体如图，第一行是原始信号，第二行是响应的信号，在通过将原始信号和相应信号分别转换到频域求得 transfer function 后，ifft 得到 impulse response。第三行是原始信号和 ir 进行卷积得到的结果，可以看到在信号最开始的阶段，有一个意料外的响应。：这一段的代码如下： % src: 原始信号%

unity中Camera震动的Impulse(脉冲)

一.基本组成部分自定义脚本控制震动： using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;using Cinemachine;public class ImpulseGeneritor : MonoBehaviour{// Start is called before the

【 Edge Impulse平台】相关介绍

本文章介绍Edge Impulse平台数据训练的过程关于平台的一些操作，请参考：【ESP32 + Edge Impulse平台】运行AI算法模拟多传感器数据融合实现异常检测” 目录 1. 传感器数据融合前言2. 参考资料3. Impulse design3.1 处理块3.2 学习块 1. 传感器数据融合前言传感器数据融合的几种常用方式：加权平均法：简单易用，运算速

【ESP32 + Edge Impulse平台】模拟多传感器数据融合实验测试

本文章主要记录利用【ESP32 + Edge Impulse平台】完成数据集的采集、训练、测试、模型部署和运行，实现多传感器数据的融合目录 1. 实验描述1.1【场景1固件】1.2【场景2固件】 2.数据集采集2.1 数据集12.1 数据集2 3.数据集训练3.1 生成数据特征3.2 选用分类器训练数据集3.3 模型在线测试 4. 模型Ardunio 部署5.编码烧写测试6.