本文是参考各位博客朋友的笔记做了实操整理勿喷。硬件设备nvidiaJETSONNXTX2_NX 软件版本BSP3273(Jetpack4.6.3)再次分享一下刷机指导JetsonLinuxR32.7.3NVIDIA®JetsonLinux驱动程序包是Jetson™的主板支持包。它包括Linux内核，UEFI引导加载程序，NVIDIA驱动程序，闪存实用程序，基于Ubuntu的示例文件系统以及Jetson平台的更多内容。NVIDIAJetsonLinux32.7.3JetsonLinux32.7.3是JetsonLinux32.7.1之上的次要版本，包含安全修复。其余功能与JetsonLinux3
目录1、前言2、Xilinx官方主推的MIPI解码方案3、本方案的性能及其优越性4、我这里已有的MIPI编解码方案5、vivado工程介绍6、上板调试验证7、福利：工程代码的获取1、前言FPGA图像采集领域目前协议最复杂、技术难度最高的应该就是MIPI协议了，MIPI解码难度之高，令无数英雄竞折腰，以至于Xilinx官方不得不推出专用的IP核供开发者使用，不然太高端的操作直接吓退一大批FPGA开发者，就没人玩儿了。本设计基于Xilinx的Kintex7开发板，采集OV13850摄像头的4K4LineMIPI视频，OV13850摄像头引脚接Kintex7的BANK16LVDS_25差分引脚，经过
[WARN:0]global/home/nvidia/host/build_opencv/nv_opencv/modules/videoio/src/cap_gstreamer.cpp(933)openOpenCV|GStreamerwarning:Cannotqueryvideoposition:status=0,value=-1,duration=-1出现类似的warning基本都是一个问题VideoCapture加个参数就好了cap=VideoCapture(0,cv.CAP_V4L2)
目录一、前言二、数据准备三、进行预处理 四、进行降维任务五、正态性检测 六、描述性统计七、频数分析八、代码功能一、前言SPSSPRO是一款全新的在线数据分析平台，可以用于科研数据的分析、数学建模等，对于那些不会编程或者刚进入科研的新人来说，这款工具再合适不过了。当然本人只是很早之前建模用过，所以有点关公面前武大刀的嫌疑。二、数据准备1、首先准备一份数据，这份数据需要表头等信息，我以一份CSI幅值数据为例（300行*30列）。当然表头可以自己打上去，也可以使用MATLAB或者其它程序进行标签。MATLAB打上表头标签：T=array2table(raw_amp);writetable(T,'Sp
FPGA模拟SENSOR，MIPICSI-2发送图像到RV11261：FPGA模拟Sensor， 使用MIPICSI-2Transmit，发送图像到RV1126。2：MIPICSI-2信号LANE，共5对。图像分辨率1920*1080，格式YUV4228Bit，RGB565等。3：调试3.1：命令：v4l2-ctl-d/dev/video0--set-fmt-video=width=1920,height=1080,pixelformat=UYVY--stream-mmap=3--stream-skip=5--stream-to=/tmp/cif2.out--stream-count=50--
目录1.测试摄像头是否可用查看是否连接到摄像头 CSI摄像头测试USB摄像头测试2.若以上步骤正常，进行oepncv读取摄像头数据（1）CSI摄像头1.安装v4l2-utils协助工具2.查看摄像头详细参数--支持的图片大小和对应帧率3.安装管道gstreamer库4.使用opencv读取图片例程（2）USB摄像头1.测试摄像头是否可用查看是否连接到摄像头ls/dev/video* CSI摄像头测试nvgstcapture-1.0USB摄像头测试#首先安装camorama库sudoapt-getinstallcamorama#然后运行camorama/dev/video0#这里我只安装了USB
RV1126MIPICSI-2调试24bitRGB888格式输入，FPGA将DVP输入的1280X800的RGB888，24bit图像数据，转换为MIPICSI发送给RV1126。RV1126通过MIPI接收FPGA发送来的图像。通过V4L2抓图保存。1：RV1126MIPI初始化。格式为MEDIA_BUS_FMT_RGB888_1X24，分辨率1280X800。修改DTS，和内核驱动文件。修改后，注册成功。-entity17:rockchip-mipi-csi2(5pads,17links)typeV4L2subdevsubtypeUnknownflags0devicenodename/de
目录前言文章主旨文章背景现有CSI反馈方法：1.基于码本的CSI反馈方法2.基于压缩感知的CSI反馈研究动机：创新点---将CSI视为”图像“！CsiNet特性系统模型和CSI反馈模型实现：（encoder到decoder的层数按顺序依次实现即可）模型训练训练结果和结论前言论文：《DeepLearningforMassiveMIMOCSIFeedback》文章地址：DeepLearningforMassiveMIMOCSIFeedback|IEEEJournals&Magazine|IEEEXploreCsiNet仿真代码：GitHub-sydney222/Python_CsiNet:Pyth
一、概述本Demo无需机器学习模型，Demo功能涉及的理论主要参考了硕士学位论文《基于WiFi的人体行为感知技术研究》，作者是南京邮电大学的朱XX，本人用python复现了论文中呼吸频率检测的功能。Demo实现呼吸速率检测的主要过程为：采数用的是C代码1、通过shell脚本循环执行C代码进行csi数据采集，形成一个个30秒的csi数据文件（.dat数据）；解析和分析数据用python代码2、读取最新的.dat数据文件，解析出csi数据；3、计算csi的振幅和相位，并对相位数据进行校准；4、对振幅和相位数据进行中值滤波；5、基于EMD算法滤波；6、基于FFT进行子载波筛选；7、基于CA-CFAR
容器存储接口（ContainerStorageInterface）简称CSI，CSI建立了行业标准接口的规范，借助CSI容器编排系统（CO）可以将任意存储系统暴露给自己的容器工作负载。JuiceFSCSIDriver通过实现CSI接口使得Kubernetes上的应用可以通过PVC（PersistentVolumeClaim）使用JuiceFS。本文将详细介绍CSI的工作原理以及JuiceFSCSIDriver的架构设计。CSI的基本组件CSI的cloudproviders有两种类型，一种为in-tree类型，一种为out-of-tree类型。前者是指运行在K8s核心组件内部的存储插件；后者是指
