Проверил в SW4STM32 — плагин работает с STLinkV2. Только не понял почему вместо размера стека задачи показывает время выполнения (нагрузку на проц). Проверить просто — несколько задач с пустыми циклами for(i=0;i<N;i++), но N различается на порядок.
Интересно сравнить доходность СЄС с обычным депозитом. Калькулятор Привата дает за 5 лет полную окупаемость депозитной суммы при сегодняшнем курсе и процентной ставке. Естественно, в воюющей стране да еще и с новым руководством никто не гарантирует стабильность на депозитном рынке. Однако, деньги — это движимое и быстро конвертируемое средство хранения накоплений, к тому же не требует затрат на обслуживание и не имеет срока аммортизации.
Боюсь, забанят за флуд не по теме ;)
25 кГц это ультразвук, так что с частотой вариантов нет. Фаз шифтед киловатик качает на старье irfp460 с GDT, ключики градусов под 60 греются и тач на рядом стоящем ноуте сходит с ума от помех. Поэтому хочу научиться переводить это все в ZVS и ZCS, а литература намекает, что это только на полной мощности и стабильной частоте возможно.
Как видите по вопросам, я еще во многом не разобрался (самоучка), потому и спрашиваю. Характер моей нагрузки не очень подходит под резонанс. Мощность изменяется от 20 до 100%, частота работы автоматически подстраивается в пределах 10% от 25кГц. На докиловаттных режимах вроде работает терпимо, но хочу «перепрыгнуть в киловатты» ;) Кстати, о выборе и расчете снабберов тоже с удовольствием бы почитал ;)
Илья, в ваших работах я не вижу снабберов. Не могли бы Вы написать статью о том как перешагнуть киловатт, какие решения (аппаратные и/или софтовые) позволяют минимизировать динамические потери на переключение, каким образом уменьшить EMI. Интересует в применении к полномостовому преобразователю со сдвигом фаз.
PS все статьи читаю с удовольствием, спасибо за науку.
Матрица — это накапливающееся изображение. Представьте себе один большой пиксель датчика, который висит над полем матрицы 5х5 клеток, которые в 5 раз меньше. Значение с датчика перенесите на матрицу таким образом. В центр поля с k=0.5, в ближайших к нему 8 пикселей с k=0.3, в следующий круг (16 пикселей) с k=0.2. После смещения датчика опять находите центр квадрата 5х5 на матрице и заполняете пиксели вокруг него. Так, как применяется фильтрация по Калману, то Вы как бы постоянно уточняете значение пикселей матрицы, при этом центр квадрата матрицы, накрываемого пикселем с датчика, имея наибольший k, получит значение, наиболее близкое к значению с датчика. А чем дальше на периферию от него, тем менее будет влияние нового значения с датчика. Происходит как бы уточнение или «проявление» изображения. Чем больше раз пиксель с датчика пройдет над квадратом матрицы, тем точнее и четче будет изображение. Но отслеживание положения нужно точнее углового размера пикселя матрицы (не датчика).
Сейчас у Вас 110/32=3.44 градуса на пиксель. Если сможете определять поворот датчика с точностью до 0.3125 градусов (либо механически наклонять/поворачивать с таким разрешением), то почему нет? Получается, что делая 11 шагов по вертикали и горизонтали, мы можем получить картинку 352х264 за 30 секунд с углом обзора 120х80 градусов.
Нет, не встречал (но и не искал). Навскидку можно поискать как сшивают панораму микросканером на базе оптического сенсора из мышки.
А по поводу гироакселя, то алгоритм, на первый взгляд, достаточно прост. Берем первый кадр и помещаем в центр матрицы. Запоминаем пространственное положение датчика. Получаем следующий кадр с положением. Зная углы наблюдения и разрешение датчика, получаем угловой размер одного пикселя. Зная угол поворота датчика на каждом кадре относительно первого и угловой размер пикселя, получаем смещение этого кадра в нашей матрице по-пиксельно. Естественно, каждый новый кадр нужно не просто помещать в матрицу, а профильтровать по Калману. Кстати, не обязательно переносить кадр на матрицу 1 к 1. Можно 1 пиксель кадра переносить на квадрат матрицы 3х3, но тогда для центрального пикселя этого квадрата коэффициент фильтра Калмана должен быть выше, чем для оставшихся восьми периферийных пикселов. Получится математическое увеличение разрешения.
Любительская — не любительская, но на RPI достаточно просто добавляется I2S звуковушка. Даже простейшая на pcm5102 даст отличный звук за смешные деньги. Я на другом одноплатничке под SamplerBox-ом получал латентность 8-11мс.
Хорошее решение. Не хватает описания Вашей звуковой карты (надеюсь, встроенный звук Вас не удовлетворил?) и измерения задержки звукоизвлечения (времени от момента нажатия на клавишу до начала воспроизведения ноты). Задержку легко измерить двумя микрофонами. Один подключаете в левый канал и кладете рядом с клавишей. Второй подключаете в правый канал и кладете рядом с динамиком. Включаете запись с микрофонов. Ударяете по клавише. При этом одновременно запишется и удар по клавише и звук из динамика. В звуковом редакторе затем смотрим разницу во времени между началом звуков в левом и правом канале. Получите менее 10 мс — отлично.
25 кГц это ультразвук, так что с частотой вариантов нет. Фаз шифтед киловатик качает на старье irfp460 с GDT, ключики градусов под 60 греются и тач на рядом стоящем ноуте сходит с ума от помех. Поэтому хочу научиться переводить это все в ZVS и ZCS, а литература намекает, что это только на полной мощности и стабильной частоте возможно.
PS все статьи читаю с удовольствием, спасибо за науку.
А по поводу гироакселя, то алгоритм, на первый взгляд, достаточно прост. Берем первый кадр и помещаем в центр матрицы. Запоминаем пространственное положение датчика. Получаем следующий кадр с положением. Зная углы наблюдения и разрешение датчика, получаем угловой размер одного пикселя. Зная угол поворота датчика на каждом кадре относительно первого и угловой размер пикселя, получаем смещение этого кадра в нашей матрице по-пиксельно. Естественно, каждый новый кадр нужно не просто помещать в матрицу, а профильтровать по Калману. Кстати, не обязательно переносить кадр на матрицу 1 к 1. Можно 1 пиксель кадра переносить на квадрат матрицы 3х3, но тогда для центрального пикселя этого квадрата коэффициент фильтра Калмана должен быть выше, чем для оставшихся восьми периферийных пикселов. Получится математическое увеличение разрешения.