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STA | Advanced Waveform Propagation

新计算模型 ---- 为了弥补传统Cell Delay 计算模型的不足，Innovus 引入了两种新的计算模型： Equivalent WaveForm Model Waveform Propagation...Equivalent WaveForm Model (EWM): 根据输入信号的波形计算输出响应，将波形对Cell Delay 的影响，叠加到该cell 驱动的net 上，其特点是： Real waveform...The input waveform tail impact is used at the appropriate point....Waveform Propagation 只适用于post-route 的timing 分析，对于pre-route 的STA 即便是enable 了Waveform Propagation, Cell...新计算模型对library 的要求 ---- 如果要做Advanced Waveform Propagation 需要lib 里有waveform 信息，在lib 里定义在normalized_driver_waveform

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SP Module 6 Speech Synthesis – Waveform Generation and Connected Speech

Diphone Phones are not a suitable unit for waveform concatenation, so we used diphones, which capture...So, concatenating diphones should lead to smoother joins Waveform concatenation Concatenation of waveforms

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音频合成和分析torch

/data/000-test.wav' waveform,sample_rate = torchaudio.load(file_path) print('waveform',waveform,type(...waveform),'\nsample_rate:',sample_rate,type(sample_rate)) print("shape of waveform:{}".format(waveform.size...)) print("sample rate of waveform:{}".format(sample_rate)) print("waveform.t(){}".format(waveform.t()...)) print('type(waveform.t()))',type(waveform.t())) print("Min of waveform: {}\nMax of waveform: {}\nMean...of waveform: {}".format(waveform.min(), waveform.max(), waveform.mean())) # 正则化音频数据 def normalize(waveform

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基于MATLAB的雷达波型设计仿真程序

连续波（CW）波形function cw_waveform = generate_cw_waveform(frequency, duration, fs) % 参数 t = 0:1/fs:duration...脉冲波（Pulse）波形function pulse_waveform = generate_pulse_waveform(carrier_frequency, pulse_width, prf, duration...线性调频（LFM）波形function lfm_waveform = generate_lfm_waveform(carrier_frequency, bandwidth, pulse_width, fs...= generate_cw_waveform(carrier_frequency, duration, fs);pulse_waveform = generate_pulse_waveform(carrier_frequency..., pulse_width, prf, duration, fs);lfm_waveform = generate_lfm_waveform(carrier_frequency, bandwidth,

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【第八章时序检查下】静态时序分析圣经翻译计划

20 -waveform {10 20} [get_ports CLKP] ?...10 -waveform {0 5} [get_ports CLKP] ?...-period 20 -waveform {0 10} [get_ports CLKP] ?...CLKQ -period 10 -waveform {0 5} [get_ports CLKQ] create_clock -name CLKP -period 5 -waveform {0 2.5}...-name CLKQ -period 10 -waveform {0 5} [get_ports CLKQ] create_clock -name CLKP -period 5 -waveform {

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STA学习记录2-时钟定义

**边沿时刻从0时刻之后的第一个上升沿开始，然后依次是下降沿、上升沿、下降沿……-waveform {time\_rise time\_fall time\_rise time\_fall ...}在-...waveform中需要指定偶数个边沿，并且-waveform指定的是一个周期内的波形，在后续周期中不断重复如果没有指定-waveform，默认是-waveform {0, period/2}下面看一个不使用...create\_clock -name BDYCLK \ -period 15 \ -waveform {5 12} \ [get\_ports GBLCLK]其对应的波形图如下：图片在这个例子中，根据...-waveform可以知道，第一个上升沿出现在5ns，第一下降沿出现在12ns因为选项-waveform给出的上升沿和下降沿时刻会在每个cycle里重复，又因为-period指定周期是15ns，所以在第二个...要从上升沿开始根据下面的例子，再次理解一下选项-waveform #Figure (a) create\_clock -period 1.0 \ -waveform {0.5 1.375} \ [get

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torchaudio必须熟练的14个函数

import torch import torchaudio import matplotlib.pyplot as plt '''1.读数据''' filename = "爱江山更爱美人.wav" waveform..., sample_rate = torchaudio.load(filename) print("Shape of waveform: {}".format(waveform.size())) print...("Sample rate of waveform: {}".format(sample_rate)) plt.figure() plt.plot(waveform.t().numpy()) '''

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示波器中的trigger是什么意思_示波器中扫描和同步的作用是什么

The trigger event establishes the time-reference point in the waveform record....All waveform record data is located in time with respect to that point....instrument continuously acquires and retains enough sample points to fill the pretrigger portion of the waveform...That is the part of the waveform that is displayed before, or to the left of, the triggering event on...The trigger event defines the point in time at which a repeating “window” of waveform information is

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基于STM32的心率监控仪 —— 从原理到实现的完整技术解析

显示部分我在移植正点原子例程基础上进行了：优化字库，支持显示汉字增加数字补零功能提供波形绘制和连续补点，使曲线更平滑下面是波形绘制核心代码示例：展开代码语言：CAI代码解释voidOLED_Waveform_display...(void){inti,n;if(waveform_flag){waveform_flag=0;for(i=127;i>=0;i--){for(n=0;nwaveform[i]-waveform[i-1])>1){intstart=MIN(waveform[i],waveform[i-1]);intend=MAX(waveform[...i],waveform[i-1]);for(n=start;nwaveform[i],1

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基于RT-THREAD nano的平衡车--上位机软件

type：参数设置类型，方向控制类型，波形显示控制类型 typedef enum { BC_PARAM_TYPE = 0x01, BC_DIRECTION_TYPE, BC_WAVEFORM_TYPE...BC_RIGHT_UP_DIRECTION_CHANNEL, BC_RIGHT_DOWN_DIRECTION_CHANNEL, }BC_DIRECTION_CHANNEL; // BC_WAVEFORM_TYPE...typedef enum { BC_BALANCE_PID_WAVEFORM_CHANNEL = 0x01, BC_SPEED_PID_WAVEFORM_CHANNEL, BC_SPEED_WAVEFORM_CHANNEL..., }BC_WAVEFORM_CHANNEL; data: 具体类型，具体通道对应的数值。

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【第七章配置STA环境上】静态时序分析圣经翻译计划

waveform中的第一个自变量指定出现上升沿的时刻，第二个自变量指定出现下降沿的时刻。 waveform选项中可以指定任意数量的边沿。但是，所有边沿必须在一个周期内。...waveform选项将指定一个时钟周期内的波形，然后不断重复。...如果未指定任何waveform选项，则默认值为： -waveform {0，period/2} 以下是一个没有使用waveform选项的时钟约束示例（见图7-3）。...-period 1.27 -waveform {0 0.635} [get_ports clk_core] create_clock -name TEST_CLK -period 17 -waveform...-period 12 -waveform {0 4} [get_pins UFFCORE/Q] create_clock -name MAIN_CLK -period 12 -waveform {0

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PHP-FFMpeg 操作音视频

Format\Video\X264(), 'video_watermark_new.mp4'); 生成音频波形可以看到，想要生成音频波形，必须使用的是音频文件，如果是视频文件，需要先将其中的音频提取出来 waveform...'ffprobe.binaries' => 'F:\ffmpeg\bin\ffprobe.exe', ]); $audio = $ffmpeg->open('audio.mp3'); $waveform...= $audio->waveform(640, 120, array('#00FF00')); $waveform->save('waveform.png'); <?...audio.mp3'); // Set the audio file / 打开 mp3 文件 $audio = $ffmpeg->open( 'audio.mp3' ); // Create the waveform.../ 生成波形图 $waveform = $audio->waveform(); $waveform->save( 'waveform.png' ); 音频转换 Flac；为无损压缩格式 setAudioChannels

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Modelsim的仿真之路（结束篇之波形比较）

比较差异在工具栏找比较的向导，Tools > Waveform Compare > Comparison Wizard 出现的界面选好参考源，默认采用当前仿真的测试源进行比较，也可以自行指定测试源；...界面是空的，需要将compare界面的test_sm拖到List中显示拖动滚轴，差异的地方会是高亮黄色，点对应的变量，相应列会高亮绿色；保存结果可以将比较的结果以报告的形式保存，Tools > Waveform...Compare > Difference > Save ，默认以compare.dif的文件存于当前运行路径下再保存对应的比较规则，Tools > Waveform Compare > Rules...> Save ，默认以compare.rul的文件存于当前运行路径下然后就可以关闭比较界面，Tools > Waveform Compare > End Comparison ，准备重载结果查看下操作了...重载结果此时的gold源是已经关掉了，因而重载前需要再将该文件打开接着就可以正式重载结果了，Tools > Waveform Compare > Reload 默认已经填好了上边存好的两个文件

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应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类

(audio_binary) return waveform, label 在加载.wav文件后，可以用tf.audio.decode_wav函数来对它们进行解码，它将把.wav文件变成float...（:https://www.coursera.org/lecture/audio-signal-processing/stft-2-tjEQe） def get_spectrogram(waveform..., padding=False, min_padding=48000): waveform = tf.cast(waveform, tf.float32) spectrogram = tf.signal.stft...(waveform, frame_length=2048, frame_step=512, fft_length=2048) spectrogram = tf.abs(spectrogram)...return spectrogramdef get_spectrogram_tf(waveform, label): spectrogram = get_spectrogram(waveform)

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SP Module 3 – Digital Speech Signals

We can plot the variation in pressure (captured by microphone) against time to visualise the waveform...sample of a waveform (analogue wave), sampling rate (or sampling frequency, digitized time) and quantization...To define a frame of the waveform, we have window function, cutting out of waveform....Or we can interpret that as we decompose time domain waveform to frequency domain and amplitude information

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时序分析笔记系列（五）、IO约束与时钟约束

因此，需要添加的时序为： create_clock -name sysclk -period 10 -waveform {0.000 5.000} [get_ports clkin] set_input_delay...{edge} 或者 create_clock[-add] [-name ]-period [-waveform] 解释：...-name：表示要生成的时钟的名称， -period：表示时钟周期，单位为ns -waveform：可以详细的描述时钟占空比和上升沿与下降沿位置：端口列表 -add：用于为一个端口添加多个时钟约束...example: create_clock -period 10.000 -name lxs-waveform {0.000 5.000} [get_ports sys_clk_i] 生成一个周期为10ns...10 -nameclk_100 [get_ports clk] 生成一个周期为10ns，占空比为50%，名为clk_100的时钟，其端口名为clk create_clock -period 10 -waveform

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用Web音频API来做一个音频可视化工具

const analyser = audioContext.createAnalyser() masterGain.connect(analyser) const waveform = new Float32Array...(analyser.frequencyBinCount) analyser.getFloatTimeDomainData(waveform) 此时， waveform数组将包含与通过 masterGain...function updateWaveform() { requestAnimationFrame(updateWaveform) analyser.getFloatTimeDomainData(waveform...) })() 现在将会每秒更新这个 waveform数组60次，这样，我们最后一个需要的东西：一些绘图代码。...; i++) { const x = i const y = (0.5 + waveform[i] / 2) * scopeCanvas.height; if (i == 0)

3.5K1 0

Scipy 中级教程——信号处理

signal # 生成时间序列 t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False) # 生成正弦信号 frequency = 5 # 频率为5 Hz signal_waveform...= np.sin(2 * np.pi * frequency * t) # 绘制信号图像 plt.plot(t, signal_waveform) plt.xlabel('时间 (秒)') plt.ylabel...', analog=False, output='sos') # 使用滤波器处理信号 filtered_signal = signal.sosfilt(lowpass_filter, signal_waveform...) # 绘制原始信号和滤波后的信号 plt.plot(t, signal_waveform, label='原始信号') plt.plot(t, filtered_signal, label='滤波后的信号...# 进行快速傅里叶变换 fft_result = np.fft.fft(signal_waveform) # 计算频谱 frequencies = np.fft.fftfreq(len(t), d=t

7401 0

波形图（人人网2017春招真题）

import java.util.Scanner; public class Main { static int N; //记录转换波形 public static String Waveform...} } return s.toString(); } //波形转换记录 public static String Record_2_Waveform...ch = str.charAt(0); if (ch == '-' || ch == '+') { String s = Record_2_Waveform...continue; } if ( ch == '_' || ch == '/'){ String s = Waveform

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FPGA设计心得（9）基于DDS IP核的任意波形发生器设计

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SP Module 6 Speech Synthesis – Waveform Generation and Connected Speech

音频合成和分析torch

基于MATLAB的雷达波型设计仿真程序

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torchaudio必须熟练的14个函数

示波器中的trigger是什么意思_示波器中扫描和同步的作用是什么

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