1.1 DSP技术概念**DSP技术：**将通用的或专用的DSP处理器用于完成数字信号处理的方法和技术。DSP完成数字信号处理(即实时DSP系统实现框图)的简单过程如下图所示：1.2 数字信号处理的优势可控性强： 通过改变程序使微处理器实现不同的功能，比如下表：eg功能数字滤波器通过改变程序中的系数来实现低通、高通、带通等不同的滤波任务以及性能软件无线电技术在一个统一的以高性能DSP处理器为核心的
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2023-11-10 21:28:00
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# 实现“DSP神经网络”指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“DSP神经网络”。在本指南中，我将逐步介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。让我们开始吧！
## 1. 理解DSP神经网络的概念
在开始实现之前，我们首先需要理解什么是DSP神经网络。DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）神经网络是一种利用神经网络算法对数字信号进行处理和
原创
2024-02-05 07:45:53
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一、DSP的发展历程 信息化的基础是数字化。数字化的核心技术之一是数字信号处理。数字信号处理的任务在很大程度上需要由DSP器件来完成。DSP技术已成为人们日益关注的并得到迅速发展的前沿技术。DSP可以代表数字信号处理器（Digital Signal Processor），也可以代表数字信号处理技术（Digital Signal Processing），后者是
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2023-11-28 06:55:16
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有了NPU，还要DSP吗？其实都是针对某种算法进行加速的处理器，不过NPU针对的是那些神经元算法，DSP针对的是信号处理算法，二者各有侧重 NPU采用普林斯顿结构。DSP采用哈弗结构。各自有自己的指令系统。DSP是专注数字信号处理的，即使DSP处理器其实也是分了很多针对不同类型的信号的不同型号类型，比如有音频信号的、图像的等待NPU是专注于神经网络处理的，处理不同的数据。用通用架构的CPU处理AI
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2023-11-20 19:22:01
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Preface：在学习一个新东西之前，我们需要对一些基本概念或者专业术语进行基本的理解，这样才能扫除壁垒，让学习更加高效。因此，DSP学习系列首先会比较注重对DSP相关术语上的理解。所以最开始，我们先来学习一些必须建立的概念。DSP实验平台：TMS320F28335DSP是什么？其实如果不介绍背景，DSP的含义在专业领域中是有存在歧义的，一种可以解释为Digital Signal Processi
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2023-12-13 13:15:37
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DSP 即数字信号处理技术， DSP 芯片即指能够实现数字信号处理技术的芯片。 DSP芯片是一种快速强大的微处理器，独特之处在于它能即时处理资料。 DSP 芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，可以用来快速的实现各种数字信号处理算法。 在当今的数字化时代背景下， DSP 己成为通信、计算机、消费类电子产品等领域的基础器件。下面是关于DSP必须了解的一些重要知识点，这些知识点
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2024-01-19 23:56:58
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发布人：来自 Cadence 的 Raj Pawate 和 Google 的 Advait Jain数字信号处理器 (DSPs) 是所有电池供电设备的重要组成部分，其提供了一种以极低功耗处理音频数据的方法。这些芯片负责运行信号处理算法，例如音频编解码器、噪声消除和波束形成等。这些 DSPs 也越来越多地用于运行神经网络，例如唤醒词检测、语音识别和噪声抑制。启用此类应用的关键是，能够尽可能高效地执行
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2024-01-31 22:14:02
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文章目录摘要1、引言2、音频标记系统2.1 CNNs2.2 ResNets2.3 MobileNets2.4 一维CNNs3、Wavegram-CNN 系统3.1 Wavegram-CNN systems3.2 Wavegram-Logmel-CNN4、数据处理4.1 数据均衡4.2 数据增强5、迁移到其他任务6、实验6.1 AudioSet 数据集6.2 评价标准6.3 AudioSet 打标
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2023-10-20 23:08:41
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在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。过拟合具体表现在： 模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高； 但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征，如图1所示。Dropout具体工
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2023-12-02 16:51:22
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PSD算法设计的目的是为处理和记忆时空相关的输入。PSD从传统的Widrow-Hoff规则衍生，作为监督学习规则，利用实际输出脉冲和目标输出脉冲之间的误差修改神经元连接权值：正误差(positive errors)会导致长时程增强，而负误差（negative errors）会导致长时程的抑制。PSD的优势在于在计算上效率较高并且是符合生物学原理
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2024-03-14 07:47:09
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# hifi dsp集成神经网络
## 概述
随着人工智能和机器学习的迅速发展，神经网络在各个领域的应用越来越广泛。然而，神经网络的计算复杂度往往很高，需要大量的计算资源。为了解决这个问题，一种新的技术被提出，即将神经网络集成到硬件中，以提供更高效的计算能力。本文将介绍hifi dsp集成神经网络的原理和示例代码。
## hifi dsp简介
原创
2023-11-20 07:05:04
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目录第一章（第一节）：初识神经网络 文章目录目录前言一、人工神经网络是什么？二、激活函数1.何为激活函数二、人工神经网络的参数1.权重2.偏置三、人工神经网络的体系结构1.层2.神经网络的分类1.单层神经网络2.多层神经网络3.前馈神经网络4.反馈神经网络 前言本章将对神经网络做初步介绍，主要介绍神经网络的一些基本概念，以便为后续章节做准备和打基础一、人工神经网络是什么？ &
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2023-11-07 00:15:03
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上节做了DSP硬件设计调研，对DSP基础内容和设计方法流程有了一个整体的了解。本节做一个DSP核心板设计的小实验，通过动手制作使自己正式开始接触DSP硬件设计，并了解流程。目录1.DSP核心板设计的基础知识和资料（√）2.功能分析、硬件选型及相关资料（√）3.PCB设计原理图设计（√）4.PCB布线（待续）4.改进和调试（待续）5.经验总结（
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2023-12-19 16:22:40
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DSP标签：笔记 文章目录DSP实验一：GPIO控制1、GPXMUX1/2（功能选择寄存器）2、GPXDIR（方向控制寄存器）3、GPXSET（置位寄存器）4、GPXCLEAR（强制拉低寄存器）5、GPXTOGGLE（输出状态翻转寄存器）5、GPXDAT（数据寄存器）实验二：外部中断控制代码GPXQSELn（GPIO选择限制寄存器）GPXCTRL(GPIO控制限制寄存器)GPIOXINTnSEL(
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2024-03-13 14:06:43
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深度学习（四）：深度学习介绍和反向传播机制
深度学习的三个步骤我们都知道机器学习有三个step，对于deep learning其实也是3个步骤：Step1：神经网络（Neural network）Step2：模型评估（Goodness of function）Step3：选择最优函数（Pick best function）那对于深度学习的Step1就是神经网络（Neural Ne
第2章 深度学习是什么2.1 神经网络是什么要说深度学习（deep learning），就必须先说神经网络，或者称人工神经网络（artificial neural network，ANN）。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系。人的神经细胞就像图上这样，枝枝杈杈很多，远远看上去一边比较粗大一边比较纤细。最上端粗大的这一边就是细胞体的所在，细胞体上有一些小枝杈叫做树突
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2023-08-25 14:24:23
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神经网络表示神经元模型神经网络从大脑的工作原理得到启发，可用于解决通用的学习问题。神经网络的基本组成单元是神经元(neuron)。每个神经元具有一个轴突和多个树突。每个连接到本神经元的树突都是一个输入，当所有输入树突的兴奋水平之和超过某一阈值，神经元就会被激活。激活的神经元会沿着其轴突发射信号，轴突分出数以万计的树突连接至其他神经元，并将本神经元的输出并作为其他神经元的输入。数学上，神经元可以用感
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2023-07-18 16:57:24
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神经网络优缺点，优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能
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2023-10-16 19:36:02
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这里和大家简单介绍一下批处理以及优化器optimizer批处理在处理数据的过程中，为了使得整个网络有着更好的学习效果并且不会有过多的资源的浪费，所以有批处理的概念，具体的原理不多说，直接上代码1、导包import torch
import torch.utils.data as Data我们设置BATCH_SIZE = 5，在不同的训练任务中可以根据自己的需求或者硬件的需求进行设置，较为常见的为8
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2023-11-19 11:36:36
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摘要：图像处理 (image processing) 又称为影像处理，是用计算机对图像进 行达到所需结果的技术。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。而图像作为人类感知世界的视觉基础，是人 类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段，因此，图像处理技术对于现代 生活有着不可或缺的作用。提供的训练数据集给出了 1990 张
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2023-10-11 22:58:28
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