核心技術指標：嵌入式存儲選型的關鍵維度

ROM 與 Flash 應用場景全景

ROM和Flash技術挑戰(zhàn)與未來趨勢

中斷的本質：為何它是嵌入式實時性的基石

中斷的工作流程

中斷的分類：從來源到優(yōu)先級的維度劃分

中斷的關鍵技術挑戰(zhàn)與實踐優(yōu)化

提升FFT計算效率的MATLAB技巧：并行計算與GPU加速實戰(zhàn)

在生物醫(yī)學信號處理、通信系統(tǒng)仿真及金融工程分析等需要大規(guī)模傅里葉變換(FFT)計算的領域，MATLAB憑借其強大的數值計算能力成為首選工具。然而，當處理高分辨率ECG信號、三維醫(yī)學影像或實時頻譜監(jiān)測等任務時，傳統(tǒng)串行FFT計算往往面臨效率瓶頸。本文通過實戰(zhàn)案例，深入解析如何利用MATLAB的并行計算工具箱與GPU加速功能，將FFT計算效率提升10倍以上，為科研與工程應用提供關鍵技術支撐。

大尺寸信號FFT的MATLAB優(yōu)化策略，分段處理與重疊保留法

在雷達信號處理、地震勘探及生物醫(yī)學工程等領域，大尺寸信號的快速傅里葉變換(FFT)是核心計算環(huán)節(jié)。當信號長度超過百萬級采樣點時，傳統(tǒng)單次FFT算法面臨內存瓶頸與計算效率的雙重挑戰(zhàn)。MATLAB作為科學計算的主流平臺，其內置FFT函數在處理超長序列時存在顯著局限性。通過分段處理與重疊保留法的優(yōu)化策略，可實現計算資源的高效利用，使大尺寸信號FFT的運算速度提升數倍至數十倍。

CAN 異步通信的技術演進與未來趨勢

Cityscapes 語義分割：城市街景理解的基準與技術演進(二)

BM算法原理與優(yōu)化實踐(五)

陀螺儀傳感器(下)

極線校正：立體視覺中的幾何約束與匹配加速技術(四)

SLAM 技術：從單模態(tài)感知到多傳感器融合的環(huán)境認知革命(下)