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RK3229 的多mic阵列麦方案，RK原厂提供，对于做多MIC客户用途比较大RaCkChpP瑞芯微电子福州瑞芯微电子股份有限公司目录目录3概述■1■■1■■1■1■■1■■1■1面■■■■■■4产品版本4适用对象41-概述,:■:■":■::■::::::::::::.::.::.::.::.::::":::::::::::::::::::1.1麦克风阵列EK廾发平台简介1.2麦克风阵列EVK框图.13麦克风阵列E∨K组件2麦克风阵列E硎K介绍..………82.1整体效果图82.2结构与接口示意图3麦克风阵列子板模块简述n113.16+0+2麦克风阵列方案说明113.2内、外圈园周阵列麦■重着国面重着国面重着国面日重面重面重面自重面自■重■,面■重■面■重■,面重■,面■113.3 Codec.3.4PA133.5 Loopback回采电路,,,,,,,,,133.6排针∴144注意事项∴.….154.1注意事项15Copyright 2015 @Fuzhou Rockchip Electronics Co., LtdRaCkChpP瑞芯微电子福州瑞芯微电子股份有限公司前言概述本文档主要介纽RK麦克风阵列EVK基本功能特点和硬件特性、硬件配置以及使用方法,旨在帮助相关开发人员更快、更准确地使用该EVK,进行麦克风阵列冫案的应用开发E∨K由RK3229主板与麦克风阵列子板共两部分组成,本文档着重介绍麦克风阵列相关内容,即麦克风阵列」板及其与RK3229主板相关联部分。涉及RK3229主板的其他功能,可参考《RK3229BOX开发板用户使用指南》以获取更详细信息。产品版本本文档对应的产品版本如下:品名称版本描述RK SDK BOX RK3229 Discrete PowerV1.0RK3229主板DDR3P416DD6V1020160120LⅩFRK BOX EVB MICARRAYTESTBOARDV1.06+0+2麦克风阵列子板RK3229V1020160901适用对象本文档主要适用于以下人员:技术支持工程师单板硬件开发工程师频算法工程师嵌入式软件开发工稈师测试工程师Copyright 2015 @Fuzhou Rockchip Electronics Co., LtdRaCkChpP瑞芯微电子福州瑞芯微电子股份有限公司缩略语缩略语指文档中常用的词组简称:内部整合电路(两线式串行通讯总I2CInter-Integrated Circuit线)I2SInter-IC Sound集成电路内置音频总线PAPowerAmplifier此处特指音频功率放大器RKRockchip lectronics Co. Ltd瑞芯微电子有限公司Copyright 2015 @Fuzhou Rockchip Electronics Co., LtdRaCkChpP瑞芯微电子福州瑞芯微电子股份有限公司1概述1.1麦克风阵列EVK开发平台简介RK3229芯片是一款包括NeOn和FPU协处理器在内的四核 ARM Cortex-A7处理器,主频1.5GHz;集成∫32 bits ddr3/DDR3L/ LPDDR2/ LPDDR3控制器,提供了高性能、髙分辨率应用程序所需要的内存带宽。芯片能胜任高分辨率(4K/60Hz)显示、多通道(8+2)音频处理和主流应用。芯片内置3路I2S接口,I2S1用于HDMI输出的音频处理,另外2路I2S0与I2S2可供用户自由分配。其中,I2S2支持同吋2通道输入与2通道输出,I2S0则可最扃支持至8通道输入或8通道输出。麦克风阵列E∨K是基于6+0+2名麦克风方案(6+0+2介绍见3.1章节)的硬件参考设计,同时RK3229主板将芯片资源都作了引出,方便客户验证、调试与二次开发,只需要简单修改参考设计的模块电路,就可以完成产品的硬件设计12麦克风阵列EvK框图RK3229主板使用12∨/2A适配器供电,通过UART串口进行调试,验证各功能模块。开发板配有HDMI输出, SPDIF输出,ⅥWIFI+BT模组, Etherne接口,USB接口,TF卡,红外接收以IR,CVBS视频接口等,非常有利于芯片方案的深入研发与快速产品化。主板与麦克风阵列子板通过10x2的2.54mm排线连接,音频接口包括5V电溟、1组I2S1信号、1组I2C信号与2个通用GPIO。详细资源使用情况见下图:Copyright 2015 @Fuzhou Rockchip Electronics Co., LtdRaCkChpP瑞芯微电子福州瑞芯微电子股份有限公司口RockchipRK3229Serug OARI2wskur Reset nimrod4x二C/D2XLDOPowerUSB HUST2J图1RK3229主板系统框图工C3Vf∞rMICaD5V王CC⊥K工CM工c5图2麦克风阵列子板系统框图13麦克风阵列EvK组件麦克风阵列EWK主要包括以下物品:RK3229主板麦克风阵列子板电源适配器,规格:输入100VAC240VAC,50;输出12VDC,2A2.54m20针排线Copyright 2015 @Fuzhou Rockchip Electronics Co., LtdRaCkChpP瑞芯微电子福州瑞芯微电子股份有限公司2麦克风阵列EW介绍2.1整体效果图麦克风阵列EWK整体实物图如下ppDJoZl (l esnw最w箱x思图1麦克风阵列EVK实物图Copyright 2015 @Fuzhou Rockchip Electronics Co., LtdRaCkChpP瑞芯微电子福州瑞芯微电子股份有限公司g88888图2麦克风阵列子板实物图-正面、背面2.2结构与接口示意图麦克风阵列了板PB布局如图所示外园麦克风、6个直径Rcm闪园麦先风、6个直径5cmCodecPAT排针Codec(6PA2喇刺叭翰出2RK BOX EVB NICARRAY TESTBOARD RK3226_2018%ad图5麦克风阵列子板PCB正面图Copyright 2015 @Fuzhou Rockchip Electronics Co., LtdRaCkChpP瑞芯微电子福州瑞芯微电子股份有限公司各模块及接∏说明如卜表表1麦克风阵列子板说明编号说明措述1选项1-外圈麦克风直径80mm6个数字麦克风2选项2-内圈麦克风直径50mm6个数字麦克风选3odec每个 Codec支持2路输出与2路输入PAD类音频功放芯片456喇叭输出2个喇叭输出排针与RK3229主板连接的排针Copyright 2015 @Fuzhou Rockchip Electronics Co., Ltd10

蓝桥杯单片机省赛全历年真题已解全历年国赛真题题目（史上最全）省赛代码全为原创，持续更新中。（其中部分代码为各处转载）蓝桥杯单片机比赛加油！与君共勉！码云：https://gitee.com/quanshiyicunzai/events

SAR成像后向投影算法，里面包括了算法的大体结构以及后向投影算法的源程序。

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在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；2）带抖动视频；3）静态背景下多摄像头对多目标提取；4）出现异常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案。问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在

基于实例和特征的迁移学习算法研究上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:200年,月6日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密囝。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:1日期:209年,月日日期,亻年,月,b日上海交通大学学位论文答辨决议书姓名戴文渊学号1060394所在学科计算机应用技术指导教师俞勇答辩2009年1月答辩地点逸夫科技楼311日期16日论文题目基于实例和特征的迁移学习算法研究投票表决结果:555(同意票数/实到委员数应到委员数)答辫结论:回通过口未通过评语和决议:戴文谢的论女对基家例和将而习年译入的研鉴该课题旨右桌砖传纹戒器动限劫布衣器导成眼刺张采明意和有吃作包提了-种基于泉例汪移羽法给生了aAB算回提3-种基特公汪移3方,3因片和受本键技术取場3很山敌果,流文点明方法新颖,结沉正别,反强着己孔家地推第术基础理和相关的去步知议,具级的去从季科研午W彩机答排刷凶滴蕤,回间趣正确浴拜委员会讨(孔记名拨票奉决),-敌其通过硕士怪沉辩被子召丽士209年1月16日职务姓名职称单位签名主席黄林鹏教授上海交通大学答委员辩翁惠玉副教授上海交通大学委委员薛贵荣副教授上海交通大学员会委员张冬茉副教授上海交通大学成员委员俞勇教授上海交通大学签|天姿号委员秘书韩定助理研究员上海交通大学中文摘要基于实例和特征的迁移学习算法研究摘要传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而,在许多情况下,这种同分布假设并不满足。不满足同分布假设的情况往往发生在训练数捃过期,而标注新数据非常昂贵。于是,我们有有了大量的在不同分布下的过期训练数据。完全丢弃这些数据将会是非常浪费的。在这种情况下,迁移学习就变得非常重要了,因为迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用米帮助将米的学习迁移学习( Transfer Learning)的目标是将从个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习仼务。因此,迁移学习不会像传统忛器学习那样作同分布假设。在本文中,我们将会比较全面的回顾迁移学习的整个领域,并且介绍我们在迁移学习领域的近期研究成果。我们的工作可以分为两部分;基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们将会展示出,基于实例的迁移学习有更强的知识迁移能力,而基于特征的迁移学习具有更广泛的知识迁移能力。这两种方法各有千秋。我们介绍了两种迁移学习方法,分别基于 boosting技术和特征翻译。这两种算法分别对应基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们通过非常全面的实验来证明我们的方法在迁移学习时候能够很大幅度提高很多现有的学习算法,无论是近迁移还是远迁移关键词:迁移学习、实例、特征英文摘要Instance-based and Feature-based Transfer LearningABSTRACTTraditional machine learning techniques make a basic assumption that the training andtest data should be under the same distributions. However, in many cases, this identicaldistribution assumption docs not hold. The violation of thc assumption might happen whenthe training data are out of date, but new data are expensive to label. This leaves plenty oflabeled examples that are under a similar but different distribution which is a waste throwaway entirely. In this situation, transfer learning becomes important to take the role of leveraging these existing data knowledgeTransfer learning aims at using learned knowledge from one context to benefit fur-ther learning tasks in other contexts. Thus, transfer learning does not make the identical-distribution assumption as tractional machine learning algorithms. In this thesis, we broadreview the whole field of transfer learning and then introduce our recent work on transferlearning accordingly. Our work can be divided into two parts: instance-based transfer learning, and feature-based transfer learning. We will show that instance-based transfer learninghas better strength in knowledge transferring, while feature-based transfer learning is withmore gerWe present two transfer learning algorithms based on boosting technique and featuretranslation respectively. These two algorithms corresponds to instance-based and featurebased transfer learning. Our extensive experiments show that our algorithms can greatlyimprove several state-of-the-art algorithms in the situation of transfer learning, includingnear transfer and far transferKEY WORDS: Transfer Learning, Instance, Feature目录目录摘要ABSTRACT(英文摘要)第一章绪论第二章迁移学习领域的研究现状2.1多任务学习.22跨领域学习23不同数据分布下的学习24其他迁移学习问题25迁移学习的应用4555678第三章基于实例的迁移学习算法研究3.1基于 Boosting的迁移学习算法3.1.1基本思想.3.1.2问题定义103.1.3 TrAdaboost算法描述..123.2 TrAdaboost算法的理论分析.14321基本符号143.2.2辅助训练数据上的错误率...:.···153.2.3源训练数据上的错误率,,203.3实验分析:··..··:·.:·.:···:·:·:·:······:213.3.1数据描述..22332实验结果23第四章基于特征的迁移学习算法研究254.1基于特征翻译的迁移学习算法4.1.1翻译学习框架274.1.1.1问题定义····‘·274.1.1.2风险最小化框架.41.1.3模型估计.··2941.14翻译器o304,2实验分析324.2.1实验数据酯鲁鲁D着着·,,·,,音唐鲁帝着争324.2.2比较方法324.2.3实验结果··········:····:..:.::.:::33第五章总结与展望35参考文献致谢4·,个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文春,音42插图插图1-1日常生活中的迁移学习例子3-1关于 TrAdaboost算法基木思想的一个直观的示例。3-2 TrAdaboost算法的机制123-3一个关于数据生成的示例223-4三种算法在 people vs places数据集上的效果243-5 TrAdaBoost算法在 people vs places数据集上的达代曲线244-1一个直观的例子,用来说明六中学习策略的异同264-2共同出现数据的例子:Flickr(http://www.flickrcom/)74-3在12个数据集上的平均错误率3444对于不同的入, TLRLSK在12个数据集上的平均错误率34表格表格3.120 Newsgroups数据分布的描述2232SRAA数据分布的描述2333当只有1%的源数据是训练数据时的分类错误率4.1文本辅助图像分类的数据描述3