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This document is the VN1600_Interface_Family_Manual in English.

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简介:
CANoe VN16xx系列产品提供全面的介绍,旨在协助您高效地进行设备选型。该系列产品广泛支持Can、CanFD、Lin以及K-Line等多种通信协议,为您提供灵活的解决方案。

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  • Advanced Programming in the Unix Environment, 3rd Edition (English Complete Version)
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    《Advanced Programming in the Unix Environment》第三版(英文完整版)深入讲解了Unix环境下高级编程技术与应用,是进阶开发者不可或缺的参考书籍。 《Advanced Programming in the UNIX Environment》第三版是一本非常著名的著作,英文版十分珍贵。
  • 3GPP TS 36.212 Version 8.5.0 (December 2008) English Document
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    这是由3GPP制定的第8版第5次修订的技术规范,发布时间为2008年12月,文档详细描述了与LTE物理层信道编码相关的技术细节。 ### 3GPP TS 36.212 V8.5.0 (2008-12) 英文文档分析 #### 技术规范概述 **3GPP TS 36.212 V8.5.0 (2008-12)** 是由第三代合作伙伴项目(3GPP)制定的一份技术规范,主要描述了E-UTRA(演进的通用陆地无线接入)中的复用与信道编码技术。E-UTRA是LTE(长期演进)的一部分,旨在提供更高的数据传输速率和更灵活的网络架构。 #### 文档背景 此文档版本为V8.5.0,发布日期为2008年12月,并且属于Release 8的一部分。Release 8标志着3GPP标准的一个重要里程碑,引入了许多关键技术和特性以支持高速移动宽带通信的需求。 #### 文档结构 文档包括多个章节,涵盖了范围、引用文献、定义、符号和缩写等内容,并深入讨论了物理信道映射、信道编码、复用及交织等关键技术。 #### 技术细节 ##### 4. 映射到物理信道(Mapping to Physical Channels) 本节主要介绍了将高层数据映射至物理信道的过程,包括上行链路和下行链路的处理方式。 - **4.1 上行链路**:描述了上行链路的数据处理流程,包括控制信息及用户数据如何被映射到相应的物理资源块。 - **4.2 下行链路**:阐述了下行链路中物理信道分配策略和技术细节。 ##### 5. 信道编码、复用和交织(Channel Coding, Multiplexing and Interleaving) 这部分详细讨论了E-UTRA系统中的信道编码、复用及交织技术。 - **5.1 通用程序** - **5.1.1 循环冗余校验计算**:介绍了CRC校验码的计算方法及其在E-UTRA的应用。 - **5.1.2 代码块分割与CRC附加**:讨论了如何将输入数据分割成较小的代码块,并为每个代码块附加CRC位以进行错误检测。 - **5.1.3 信道编码** - **5.1.3.1 尾咬式卷积编码**:这是一种高效的编码技术,用于提高数据传输可靠性和效率。 - **5.1.3.2 涡轮编码** - **5.1.3.2.1 涡轮编码器**:涡轮编码是一种高性能的前向纠错编码技术,可以显著提升数据传输可靠性。 - **5.1.3.2.2 涡轮编码器格状图终止**:为了实现最优性能,涡轮编码器通常采用此方法。 - **5.1.3.2.3 涡轮码内部交织器**:用于打乱编码后的比特序列以分散突发错误影响。 - **5.1.4 比率匹配**:比率匹配技术用于调整编码后比特流,使其适应物理层信道容量。 #### 术语表 文档提供了一系列定义、符号和缩写的列表: - **3.1 定义**:例如,E-UTRA、PDSCH(物理下行共享信道)等。 - **3.2 符号**:列出了一些常用的数学或特殊符号。 - **3.3 缩写**:包括了许多专业术语的缩写形式,如CRC(循环冗余校验)、PDCCH(物理下行控制信道)等。 #### 结论 文档详细规定了E-UTRA中的复用与信道编码技术,对理解和实现LTE系统具有重要意义。通过深入研究这份文档可以深入了解LTE系统的组成部分及其工作原理,并为开发先进的无线通信技术提供有力支持。
  • The Linux Programming Interface (English Edition)
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    本书全面介绍了Linux编程接口,深入讲解了系统调用、库函数以及相关技术,适合有经验的程序员阅读和参考。 经典Linux开发资料,被誉为Linux下的APUE,提供PDF文字版,并带有完整书签。
  • The C Programming Language (English Edition)
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    《The C Programming Language》由布莱恩·柯林汉和丹尼斯·里奇合著,是C语言的经典教程,深入浅出地介绍了C语言的基本概念、语法以及编程技巧。 The C Programming Language 的英文版高清PDF,非扫描版。无需多言,绝对干净无杂质,没有任何页眉、页脚、水印或阅读痕迹。
  • Mastering the ABP Framework English Edition
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    《Mastering the ABP Framework English Edition》是一本深入介绍和讲解ABP(ASP.NET Boilerplate)框架技术细节与应用实践的专业英文书籍。 Mastering the ABP Framework: Build maintainable .NET solutions by implementing software development best practices.
  • This is Likely Due to Cu...
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    此简介可能与技术故障有关,尤其是涉及到卷积算法未能通过CUDA(用于GPU计算的一种并行计算平台和API)获取。简要描述如下: 无法获得卷积算法,这可能是由于CUDA相关问题导致的。需检查硬件支持及驱动程序设置以解决。 在使用inception-V3批处理文件retrain.bat进行预训练时遇到了错误“Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try…”为解决这个问题,我打开了retrain.py文件,并在其前面添加了如下代码:from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession config = ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True
  • 解决Red Hat 8.2中Yum报错“This system is
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    本文章介绍了如何解决在Red Hat 8.2操作系统中使用Yum时遇到的This system is错误问题,并提供了详细的操作步骤和解决方案。 解决Red Hat 8.2使用Yum报错“This system is not registered to Red Hat Subscription Management”的问题以及在Red Hat 8上安装CentOS 8的rpm包出现错误的问题。
  • State Estimation in Robotics (English Edition)
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    本书《State Estimation in Robotics》深入浅出地介绍了机器人技术中状态估计的基本原理与应用技巧,涵盖滤波器设计、传感器融合及定位导航等内容。 《机器人学中的状态估计》是Timothy D. Barfoot教授的著作,在SLAM领域广为流传,并被视为入门必读的经典书籍之一。本书深入讲解了状态估计的机理、三维几何学基础、矩阵李群以及位姿和点的估计方法等,尤其对基于滤波器的状态估计方法进行了全面深刻的介绍。 中文译本《机器人学中的状态估计》在高翔、颜沁睿、刘富强等多位SLAM专家与爱好者的共同努力下终于出版。这对于国内广大SLAM爱好者来说是一个好消息,值得推荐。 浙江大学CAD & CG国家重点实验室计算机视觉团队带头人章国锋教授评价该书为机器人方向的经典教材之一,并指出其侧重数学基础,先花费了三分之二的篇幅介绍概率、几何方面的基础知识,最后又回到应用问题上详细介绍了基于点云和图像的姿态估计。这是一本难得地既注重基础又顾及前沿研究问题的教材。 译者团队由一群对机器人技术充满激情的年轻人组成,他们中的许多人在计算机视觉、机器人等科研领域开始崭露头角。这本书凝聚了他们的满腔热忱和对中国技术发展的期望。 加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授谭平对该书给予了高度评价,并表示该书不仅介绍了传统的经典算法,还涉及最新的行业进展和应用,同时传授了一些基础的数学工具。肖健雄博士(AutoX创始人、原美国普林斯顿大学计算机视觉与机器人实验室主任)认为这本书使用严谨的数学语言,深入浅出地讲解了状态估计技术,是初学者不可多得的学习资源。
  • Data Mining Introduction in English + PPT
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    本课程提供数据挖掘的基本概念和方法的英文介绍,并包含配套PPT材料,适合初学者快速入门。 Data Mining Introduction in English, along with an English version of the PPT, is presented clearly.
  • Toward Robust Detection of Altered Text in Document Images
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    本文探讨了在文档图像中检测修改文本的技术,提出了一种鲁棒的方法来识别和定位被篡改的文字区域。通过实验验证了该方法的有效性和稳定性。 在信息技术领域尤其是信息安全与文档处理方面,文字篡改检测是一个非常重要的问题。随着数字化文档的普及,对图像文档中被篡改文本的检测技术的需求变得越来越迫切。有效的篡改文本识别不仅能够保证信息的真实性和完整性,还能预防欺诈行为和保护个人隐私及企业机密。 标题为《Towards Robust Tampered Text Detection in Document Image》的研究主要集中在提高文字篡改检测的鲁棒性,并提出了新的解决方案。研究团队开发了一个名为Document Tampering Detector (DTD) 的框架来应对复杂场景中视觉一致性的挑战,该框架包含两个关键组件:Frequency Perception Head (FPH) 和 Multi-view Iterative Decoder (MID)。 频率感知头(FPH)旨在弥补由于篡改文本在视觉特征上的不足而造成的检测缺陷。它专注于捕捉频率域中的信息来揭示可能被常规视觉特征忽略的篡改线索。多视图迭代解码器(MID)则利用不同尺度的信息,通过多视角迭代策略确保模型能够全面理解图像内容,并更有效地识别篡改文本。 此外,研究团队还提出了一种新的训练方法——Curriculum Learning for Tampering Detection (CLTD)。这种学习范式旨在解决训练过程中的混淆问题,提高对图像压缩的鲁棒性并增强泛化能力。通过逐步引导模型从简单到复杂任务的学习,CLTD有助于优化性能。 为了推动这个领域的进步,研究团队创建了一个大规模文档图像数据集——DocTamper,包含170,000张各种类型的文档图像。实验结果显示,在DocTamper测试集、DocTamper-FCD和DocTamper-SCD跨领域测试集中,DTD在F-measure指标上分别取得了9.2%、26.3% 和 12.3% 的显著提升,证明了其优于现有最佳方法的效果。 这项研究为文档图像篡改检测提供了新的思路和技术手段,包括创新的模型架构、训练策略以及丰富的数据资源,从而为未来的研究奠定了坚实的基础。