简介：随着人工智能的发展，数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用，是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念，详细描述了BP神经网络的原理，并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式，分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值，并能通过各种优化方式提高识别精度。

简介：1硬件电路TMS320F206（简称F206）有1个通用输入引脚B10s和1个通用输出引脚XF，此外还有100、101、102和103引脚，分别对应I／O状态寄存器的IO0～IO3。这4个引脚通过异步串行口寄存器（ASPCR）和I／O状态寄存器（10SR）实现软件可控，可被单独配置成输入或输出。本文中使用100作为CPU卡（江苏意源公司iCos／Milv1．0）的复位引脚，102作为CPU卡的I／O（输入／输出）引脚，电路图如图1所示。

简介：在目前比较流行的ARM7平台上实现了JPEG编码算法，重点介绍了如何针对ARM体系架构进行各种优化，以及利用ADS环境中的性能分析功能对优化效果进行评估，最终在S3C44BOX平台上达到每秒编码5幅QVGA大小彩色位图或13幅灰度位图的水平。其中用到的一些优化方法同样适用于ARM平台上的其他算法。

简介：MathWorks推出Simulink,DSPSystemToolbox和EmbeddedCoder支持包，以生成针对ARMCortex—M系列处理器的优化代码。这些MATLAB和Simulink支持包现与Release2013b一起发布，提供三个级别的集成支持。