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  • 高通 camera

    2017-11-07 09:57:19
    高通camera 移植步骤去 高通camera 移植步骤去高通camera 移植步骤去
  • 高通滤波器

    2018-05-08 12:49:21
    各种高通多阶滤波器,有源、无源高通滤波器Multisim仿真实例
  • 高通Scanner

    2017-11-28 15:28:15
    高通arsdk使用工具,使用其扫描创建3dObject,工具中包含扫描图与扫描apk
  • 1.理想高通滤波器 高通滤波与低通滤波正好相反,是频域图像的高频部分通过而抑制低频部分。在图像中图像的边缘对应高频分量,因此高通滤波的效果是图像锐化。同样最简单的高通滤波器是理想高通滤波器。通过设置一个...

    1.理想高通滤波器
    高通滤波与低通滤波正好相反,是频域图像的高频部分通过而抑制低频部分。在图像中图像的边缘对应高频分量,因此高通滤波的效果是图像锐化。同样最简单的高通滤波器是理想高通滤波器。通过设置一个频率阈值,将高于该阈值的频率部分通过,而低于阈值的低频部分设置为0。

    VTK中理想高通滤波的实例如下:

    /*         ******理想高通滤波**********             */
    #include <vtkSmartPointer.h>
    #include <vtkJPEGReader.h>
    #include <vtkImageFFT.h>
    #include <vtkImageIdealHighPass.h>
    #include <vtkImageRFFT.h>
    #include <vtkImageCast.h>
    #include <vtkImageExtractComponents.h>
    #include <vtkRenderer.h>
    #include <vtkImageActor.h>
    #include <vtkRenderWindow.h>
    #include <vtkRenderWindowInteractor.h>
    #include <vtkInteractorStyleImage.h>
    
    int main()
    {
    	vtkSmartPointer<vtkJPEGReader> reader =vtkSmartPointer<vtkJPEGReader>::New();
    	reader->SetFileName("data\\lena-gray.jpg");
    	reader->Update();
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageFFT> fftFilter = vtkSmartPointer<vtkImageFFT>::New();//将图像域转换到频域空间
    	fftFilter->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
    	fftFilter->Update();
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageIdealHighPass> highPassFilter = vtkSmartPointer<vtkImageIdealHighPass>::New();
    	highPassFilter->SetInputConnection(fftFilter->GetOutputPort());//定义图像高通滤波对象
    	highPassFilter->SetXCutOff(0.1);//设置X和Y方向的截止频率
    	highPassFilter->SetYCutOff(0.1);
    	highPassFilter->Update();
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageRFFT> rfftFilter = vtkSmartPointer<vtkImageRFFT>::New();//将处理后的图像转换到空域中
    	rfftFilter->SetInputConnection(highPassFilter->GetOutputPort());
    	rfftFilter->Update();
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageExtractComponents> ifftExtractReal = vtkSmartPointer<vtkImageExtractComponents>::New();
    	ifftExtractReal->SetInputConnection(rfftFilter->GetOutputPort());
    	ifftExtractReal->SetComponents(0);//提取实部分量
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageCast> castFilter = vtkSmartPointer<vtkImageCast>::New();//数据类型转换
    	castFilter->SetInputConnection(ifftExtractReal->GetOutputPort());
    	castFilter->SetOutputScalarTypeToUnsignedChar();
    	castFilter->Update();
    	/
    	vtkSmartPointer<vtkImageActor> originalActor = vtkSmartPointer<vtkImageActor>::New();
    	originalActor->SetInputData(reader->GetOutput());
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageActor> erodedActor = vtkSmartPointer<vtkImageActor>::New();
    	erodedActor->SetInputData(castFilter->GetOutput());
    	/
    	double leftViewport[4] = { 0.0, 0.0, 0.5, 1.0 };
    	double rightViewport[4] = { 0.5, 0.0, 1.0, 1.0 };
    	vtkSmartPointer<vtkRenderer> leftRenderer = vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
    	leftRenderer->AddActor(originalActor);
    	leftRenderer->SetViewport(leftViewport);
    	leftRenderer->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);
    	leftRenderer->ResetCamera();
    	vtkSmartPointer<vtkRenderer> rightRenderer = vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
    	rightRenderer->AddActor(erodedActor);
    	rightRenderer->SetViewport(rightViewport);
    	rightRenderer->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);
    	rightRenderer->ResetCamera();
    	/
    	vtkSmartPointer<vtkRenderWindow> rw = vtkSmartPointer<vtkRenderWindow>::New();
    	rw->SetSize(640, 320);
    	rw->AddRenderer(leftRenderer);
    	rw->AddRenderer(rightRenderer);
    	rw->SetWindowName("IdealHighPassExample");
    
    	vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> rwi = vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();
    	vtkSmartPointer<vtkInteractorStyleImage> style = vtkSmartPointer<vtkInteractorStyleImage>::New();
    	rwi->SetInteractorStyle(style);
    	rwi->SetRenderWindow(rw);
    	rwi->Start();
    
    	return 0;
    }

    运行结果如下:

    低通-滤波;高通-锐化(从结果看出高通滤波后图像得到锐化处理,图像中仅剩下边缘。)同低通滤波一样,首先将读入图像通过vtkImageFFT转换到频域空间,定义vtkImageIdealHighPass对象,并通过SetXCutOff ()和SetYCutOff() 设置X和Y方向的截止频率。然后通过vtkImageRFFT将处理后的图像转换到空域中,得到高通滤波图像。为了显示的需要,还需要提取图像分量和数据类型的转换。

    2.巴特沃兹高通滤波
    理想高通滤波器不能通过电子元器件来实现,而且存在振铃现象。在实际中最常使用的高通滤波器是巴特沃斯高通滤波器。该滤波器的转移函数是:

                                                 

    D(u,v)表示频域中点到频域平面的距离,是截止频率。当D(u,v)大于时,对应的H(u,v)逐渐接近1,从而使得高频部分得以通过;而当D(u,v)小于时,H(u,v)逐渐接近0,实现低频部分过滤。巴特沃斯高通滤波器在VTK中对应vtkImageButterworthHighPass类。

    下面代码说明了vtkImageButterworthHighPass对图像进行高通滤波:

    /*******************巴特沃特高斯高通滤波***********************************/
    #include <vtkSmartPointer.h>
    #include <vtkJPEGReader.h>
    #include <vtkImageFFT.h>
    #include <vtkImageButterworthHighPass.h>
    #include <vtkImageRFFT.h>
    #include <vtkImageExtractComponents.h>
    #include <vtkImageCast.h>
    #include <vtkRenderer.h>
    #include <vtkImageActor.h>
    #include <vtkRenderWindow.h>
    #include <vtkRenderWindowInteractor.h>
    #include <vtkInteractorStyleImage.h>
    
    int main(int argc, char* argv[])
    {
    	vtkSmartPointer<vtkJPEGReader> reader = vtkSmartPointer<vtkJPEGReader>::New();
    	reader->SetFileName("lena.jpg");
    	reader->Update();
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageFFT> fftFilter = vtkSmartPointer<vtkImageFFT>::New();
    	fftFilter->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
    	fftFilter->Update();
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageButterworthHighPass> highPassFilter = vtkSmartPointer<vtkImageButterworthHighPass>::New();
    	highPassFilter->SetInputConnection(fftFilter->GetOutputPort());
    	highPassFilter->SetXCutOff(0.1);
    	highPassFilter->SetYCutOff(0.1);//x\y轴的截止频率
    	highPassFilter->Update();
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageRFFT> rfftFilter = vtkSmartPointer<vtkImageRFFT>::New();// 转换回空域中
    	rfftFilter->SetInputConnection(highPassFilter->GetOutputPort());
    	rfftFilter->Update();
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageExtractComponents> ifftExtractReal = vtkSmartPointer<vtkImageExtractComponents>::New();
    	ifftExtractReal->SetInputConnection(rfftFilter->GetOutputPort());
    	ifftExtractReal->SetComponents(0);//提取复数中的实部
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageCast> castFilter = vtkSmartPointer<vtkImageCast>::New();//数据转换为unsigned char类型
    	castFilter->SetInputConnection(ifftExtractReal->GetOutputPort());
    	castFilter->SetOutputScalarTypeToUnsignedChar();
    	castFilter->Update();
    	
    	vtkSmartPointer<vtkImageActor> originalActor = vtkSmartPointer<vtkImageActor>::New();
    	originalActor->SetInputData(reader->GetOutput());
    
    	vtkSmartPointer<vtkImageActor> erodedActor = vtkSmartPointer<vtkImageActor>::New();
    	erodedActor->SetInputData(castFilter->GetOutput());
    	//
    	double leftViewport[4] = { 0.0, 0.0, 0.5, 1.0 };
    	double rightViewport[4] = { 0.5, 0.0, 1.0, 1.0 };
    	vtkSmartPointer<vtkRenderer> leftRenderer =	vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
    	leftRenderer->AddActor(originalActor);
    	leftRenderer->ResetCamera();
    	leftRenderer->SetViewport(leftViewport);
    	leftRenderer->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);
    
    	vtkSmartPointer<vtkRenderer> rightRenderer = vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
    	rightRenderer->AddActor(erodedActor);
    	rightRenderer->SetViewport(rightViewport);
    	rightRenderer->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);
    	rightRenderer->ResetCamera();
    	
    	vtkSmartPointer<vtkRenderWindow> rw = vtkSmartPointer<vtkRenderWindow>::New();
    	rw->AddRenderer(leftRenderer);
    	rw->AddRenderer(rightRenderer);
    	rw->SetSize(640, 320);
    	rw->Render();
    	rw->SetWindowName("Frequency_ButterworthHighPass");
    	/
    	vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> rwi = vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();
    	vtkSmartPointer<vtkInteractorStyleImage> style = vtkSmartPointer<vtkInteractorStyleImage>::New();
    	rwi->SetInteractorStyle(style);
    	rwi->SetRenderWindow(rw);
    	rwi->Start();
    
    	return 0;
    }

     运行结果如下:

    解释说明:vtkImageButterworthHighPass与理想高通滤波使用方法一致。需要设置X和Y轴的截止频率,为了便于比较,其截止频域与理想高通滤波设置一致。

    参考资料:

    1.《The Visualization Toolkit – AnObject-Oriented Approach To 3D Graphics (4th Edition)》
    2. 张晓东, 罗火灵. VTK图形图像开发进阶[M]. 机械工业出版社, 2015.

    所用软件:vtk7.0+visual studio 2013


    注:此文知识学习笔记,仅记录完整程序和实现结果,具体原理参见:

    https://blog.csdn.net/www_doling_net/article/details/8541534

    https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/category/6114053/4
     

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  • 高通5G白皮书

    2019-02-14 19:40:15
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  • 用于高通手机救砖。最新驱动。适用于32,64系统,需要关闭驱动强制签名
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    2017-05-18 15:32:01
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    2019-03-20 17:54:45
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  • 高通刷机工具

    2019-04-19 11:36:01
    高通刷机工具,用于高通(android版)的刷机,下载之后直接点击安装就会生成
  • 高通Quick Charge快速充电原理分析

    万次阅读 2020-04-04 10:14:09
    高通Quick Charge快速充电原理分析

    1 QC 2.0
    1.1 高通Quick Charge 2.0 快速充电原理分析
    QC 2.0快速充电需要手机端和充电器都支持才行。
    当将充电器端通过数据线连到手机上时,充电器默认的是将D+和D-短接的,这样手机端探测到的充电器类型是DCP(参见本人另一篇博文《高通平台USB 2.0和USB 3.0接口充电器识别原理》),手机以默认的5V电压充电,接着过程如下:
    (1)如果手机端使能了快速充电协议,Android用户空间的hvdcp(high voltage dedicated charging port)进程启动,并且在D+上加载0.325V的电压维持超过1.25s上;
    (2)充电器检测到D+上电压0.325V维持超过了1.25s,就断开D+和D-的短接,由于D+和D-断开,所以D-上的电压不再跟随D+上的电压0.325V变动,此时开始下降;
    (3)手机端检测到D-上的电压从0.325V开始下降维持1ms以上时,hvdcp读取/sys/class/power_supply/usb/voltage_max的值,如果是9000000uV,就设置D+上的电压为3.3V,D-上 的电压为0.6V,否则设置D+为0.6V,D-为0V;
    (4)充电器检测到D+和D-上的电压后,就调整充电器端的输出电压。
    Table 1-1 QC 2.0充电握手协议

    注意:
    当DP=3.3V,而DM=3.3V時,充電頭輸出20V。
    当DP=0.6V,而DM=3.3V时,表示QC将进入continuous mode(也就是QC 3.0模式)。
    - 参考 smbchg_prepare_for_pulsing()。

    1.2 Parallel Charging
    Question:单独的PMI8952的充电最大电流是多大?
    Answer:单独PMI8952最大充电电流是2.0+A,但是实际电流应该不到2A,主要是依赖于PCB板子的布局和thermal等参数强相关。

    Question:如果采用并行充电,那么PMI8952的充电电流一般多大呢?是自动的?还是可以指定的?
    Answer:如果是并行充电,PMI和SMB组合最大3.0A左右,自动调节各个通道的电流。

    2 QC 3.0
    QC 3.0的主要优势是可优化手机内的DC/DC效率:
    (1)消除了QC 2.0中固有的会在电压切换时造成的手机发热问题;
    (2) QC 3.0通过移除手机DC/DC转换器还可简化无线充电器架构,QC 3.0可大大降低DC/DC转换电路的损耗,从而有效缓解了快充时的发热问题。

    由于全面使用了Type-C接口取代原来的MicroUSB接口,QC 3.0最大电流也提升到了3A,因为电压更低所以效率提升最高达38%,充电速度提升27%,发热降低45%。

    QC 2.0提供5V、9V、12V和20V四档充电电压,QC 3.0则以200mV为步幅,提供从3.6V到20V电压的灵活选择。采用 QC 3.0时,便携式设备通过USB接口的D+和D-信号提交电压选择请求,在同一时间可能有不规律的USB数据通信。关于QC 3.0支持的总线电压(VBUS) 范围,A级为3.6V至12V,B级为3.6V至20V。QC 3.0在分立模式下等同于QC 2.0,以0V、0.6V、3.3V三级逻辑通过静态D+/D- 值选择VBUS;在连续模式下,新的QC 3.0以200mV小步幅增加或降低VBUS,让便携式设备选择最适合的电压达到理想充电效率,更具灵活性,其最大负载电流限制为3A,最高功率可达60W。

    实际产品中都是最大18W(可以认为是9V * 2A),与QC 2.0是一样的。
    Table 2-1 QC 3.0充电握手协议

    识别顺序:先是5V时电流1.2A,然后电压升到9V,电流下降到0.2A(HVDCP_ICL_VOTER),之后电压降到5V,电流不变;最后电压和电流同时上升,稳定在7V @ 2.2A左右,功率到15~17W左右,这个识别过程大概15秒。

    3 QC 4.0
    QC 4.0基于USB PD 3.0 PPS。
    QC 4.0加入了“智能最佳电压技术”(INOV),并且加入USB PD支持。相比QC 3.0  200mV的步进电压调节档位,QC 4.0进一步优化INOV算法,将调节精度做到了20mV (注:USB PD的电流调节步长是50mA),比上代提了近10倍精度。将充电最高功率调整到28W,方案设计为5V/4.7A~5.6A和9V/3A,舍弃了12V的设计。

    4 Acronym
    POWER_SUPPLY_DP_DM_DPR_DMR:R means Remove
    POWER_SUPPLY_DP_DM_DPF_DMF:F means Floated,High-Z
    HVDCP-OPTI:High Voltage Dedicated Charging Port - OPTImization

    ARC:Argonant RISC Core
    AT91SAM9260:SAM means Smart ARM-based Microcontroller
    ATMEL SAMBA:ATMEL Smart ARM-based Microcontroller Boot Assistant
    CC2530:TI ChipCon2530
    DWC2:Design Ware Controller 2,Apple的嵌入式设备,包括iPad和iPhone都是使用的DWC2
    ISP1161:Philips' Integrated host Solution Pairs 1161,“Firms introduce USB host controllers”,https://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1290054
    Quirks:the attributes of a device that are considered to be noncompliant with expected operation
    SL811HS:Cypress/ScanLogic 811 Host/Slave,性能上与ISP1161(Integrated host Solution Pairs 1161)相当
    TDI:TransDimension Inc.,该公司首先发明了将TT集成到EHCI RootHub中的方法,这样对于嵌入式系统来说,就省去了OHCI/UHCI的硬件,同时降低了成本,作为对该公司的纪念,Linux内核定义了宏ehci_is_TDI(ehci);产品UHC124表示USB Host Controller;收购了ARC USB技术;现已被chipidea收购,chipidea又被mips收购
    TLV:TI Low Value,高性价比
    TPS:TI Performance Solution
    TT:Transaction Translator(事务转换器,将USB2.0的包转换成USB1.1的包)

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  • 高通平台SPI显示

    2017-11-09 18:04:13
    高通平台SPI显示 高通平台SPI显示 高通平台SPI显示 高通平台SPI显示 recovery
  • 高通 qmi资料

    2018-10-26 11:54:02
    高通 qmi资料文档,包含多个qmi详细pdf文档,解析qmi通信
  • 高通写号工具

    2018-10-10 10:23:08
    是一个超实用的高通写号工具,使用简单、方便、易用。
  • 高通驱动.zip

    2019-08-29 14:00:58
    windows 高通手机驱动,手机连接电脑刷机用适用于高通处理器手机
  • 高通打包方法

    2015-10-26 15:35:53
    高通打包方法
  • 高通写号工具EMMC

    2020-03-15 11:01:57
    高通写号工具QualcommTool-eMMC
  • 高通DSI移植

    2018-04-03 13:59:13
    基于高通开发板410c的DSI接口,教你如何移植MIPI DSI驱动。
  • 高通字库芯片

    2018-05-08 12:39:31
    高通汉字库芯片资料 包括GB2312, ASCII等字库,大小 为12*12, 24*24,32*32
  • 高通AR

    2019-06-26 14:29:08
    1.下载高通ar sdk,可在官网下载,unity5.7以下在网上找,unity2017以上内嵌 2.网上教程很多,注册高通账号不赘述,申请key,流程:Develop-LienceManager-Get Developt key按步骤往下走即可,如果已申请过也可多次...

    1.下载高通ar sdk,可在官网下载,unity5.7以下在网上找,unity2017以上内嵌

    2.网上教程很多,注册高通账号不赘述,申请key,流程:Develop-LienceManager-Get Developt key按步骤往下走即可,如果已申请过也可多次申请key

    3.设置Target Manager添加Datebase,一个Datebase下可添加多个Target,这也就决定了能否同时显示的问题

    4.下载DownLoad Datebase勾选unity editor,之后倒入到unity

    5.找到预制件 ARCamera替换场景中的Camera,查看其组件脚本Vuforia Behaviour,点击“OpenVuforia configuration”,将申请的key粘贴上去并在其下方Datasets下勾选全部

    6.在相同位置找到:ImageTarget,拖拽至场景,并在“Image Target behaviour”脚本中配置Database和Image Target(如果资源导入正确其下拉菜单会出现相应选项)

    7.调整相机或者ImageTarget使其在屏幕中央显示,在ImageTarget下添加3d内容即可,做好内容后导出(前提安卓已配置好)

    *如何非同时识别多个图片??*两种方法(共同点将vuforia下的MaxSimultaneous Tracked Image改成5以内如果是3d则是MaxSimultaneous Tracked object改成5,这决定了能否读取多个图片或物体)

    第一种:申请多个Dtabase分别下载导出,之后每个ImageTarget进行各个配置

    第二种:申请一个Dtabase,在旗下添加多个ImageTarget,并同时选中下载导入至unity,然后对每个ImageTarget分发不同的“ImageTarget”属性

    第二种也可以做到同时识别多个图片(这样就可以做卡牌对战)

    *如何给扫描的物体分配ui和声音??*

    将ImageTarget下的“Delault Trackable Event Handler”另存一个脚本,并把另存的脚本替换ImageTarget下的“Delault Trackable Event Handler”(在其本身上修改违反原则,虽然也可以)

    然后在OnTrackingFound函数中激活该物体要显示的东西,在OnTrackingLost函数下失活该物体要显示的东西(OnTrackingFound也就是扫描出物体后要执行的函数,而OnTrackingLost是丢失物体时要执行的函数)

    下方为控制ar缩放和旋转的代码链接

    https://blog.csdn.net/caojianhua1993/article/details/52040918

     

     

     

     

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  • 高通audio入门

    2018-01-09 10:11:01
    介绍了高通audio入门 1.Audio软硬件系统框架 2.Audio bringup 3.ACDB校准 4.how to debug
  • 高通平台充电方案高通平台充电方案高通平台充电方案
  • 高通滤波

    2020-07-10 15:31:26
    高通滤波结果展示: #-*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jun 22 14:39:10 2020 答疑:李立宗 lilizong@gmail.com """ import numpy as np import pandas as pd from scipy import signal import ...

    高通滤波结果展示:

    import random
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from scipy import signal
    import matplotlib.pyplot as plt
    def sine_generator(fs, sinefreq, duration):
        T = duration
        nsamples = fs * T
        w = 2. * np.pi * sinefreq
        t_sine = np.linspace(0, T, nsamples, endpoint=False)
        y_sine = np.sin(w * t_sine) + random.random() 
        result = pd.DataFrame({ 
            'data' : y_sine} ,index=t_sine)
        return result
    def sine_generator2(fs, sinefreq, duration):
        T = duration
        nsamples = fs * T
        w = 2. * np.pi * sinefreq
        t_sine = np.linspace(0, T, nsamples, endpoint=False)
        y_sine = t_sine
        result = pd.DataFrame({ 
            'data' : y_sine} ,index=t_sine)
        return result
    
    def sine_generator3(fs, sinefreq, duration):
        T = duration
        nsamples = fs * T
        w = 2. * np.pi * sinefreq
        t_sine = np.linspace(0, T, nsamples, endpoint=False)
        y_sine = t_sine * random.random()
        result = pd.DataFrame({ 
            'data' : y_sine} ,index=t_sine)
        return result
    
    
    def butter_highpass(cutoff, fs, order=5):
        nyq = 0.5 * fs
        normal_cutoff = cutoff / nyq
        b, a = signal.butter(order, normal_cutoff, btype='high', analog=False)
        return b, a
    
    def butter_highpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):
        b, a = butter_highpass(cutoff, fs, order=order)
        y = signal.filtfilt(b, a, data)
        return y
    
    fps = 30
    sine_fq = 10 #Hz
    duration = 10 #seconds
    sine_5Hz = sine_generator(fps,sine_fq,duration)
    sine_fq = 1 #Hz
    duration = 10 #seconds
    sine_1Hz = sine_generator(fps,sine_fq,duration)
    
    t=sine_generator2(fps,sine_fq,duration)
    k=sine_generator3(fps,sine_fq,duration)
    sine = sine_5Hz + sine_1Hz + t  + k
    
    filtered_sine = butter_highpass_filter(sine.data,10,fps)
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.figure(figsize=(20,10))
    plt.subplot(211)
    plt.plot(range(len(sine)),sine)
    plt.title("原始信号")
    plt.subplot(212)
    plt.plot(range(len(filtered_sine)),filtered_sine)
    plt.ylim(-2,2)
    plt.title('高通滤波信号')
    plt.show()

    参考源:

    https://stackoverflow.com/questions/39032325/python-high-pass-filter

    展开全文
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空空如也

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