⑴ USB多通道採集板概述
USB多通道採集板採用先進的FPGA技術和USB2.0介面技術，具備高效的數據採集能力。單板可實現每秒100,000次的連續數據採集，數據採集後能快速存儲並讀取。這款板卡特別設計了128路模擬輸入通道，支持差分輸入，通道數量和採集順序可通過軟體靈活設置。采樣頻率和模擬信號輸入范圍同樣可編程調整，以滿足用戶的多樣化需求。
DTE6416採集板主要由達泰USB2.0D介面模塊、主控制板以及一系列關鍵組件構成，包括仿PC104結構的可擴展採集板、16位、采樣速率為100,000Hz的A/D轉換器、Cyclone FPGA大規模邏輯控制單元，以及模擬通道選擇和可編程增益控制單元等，確保了板卡的高性能和靈活性。
其特性包括：
這款採集板廣泛應用於各種場景，如橋梁健康檢測、振動信號採集分析、多通道應變信號分析、多通道巡檢儀以及實驗室的信號採集與分析等。
⑵ 3d稀疏卷積——spconv源碼剖析（一）
本文主要闡述卷積的基本理論，並以spconv源碼為例進行解析。首先，介紹2D與3D卷積的基礎知識及其分類。隨後，深入探討3D稀疏卷積的工作原理。
2D卷積涉及卷積核在二維圖像空間上的滑動操作。它分為單通道卷積與多通道卷積。單通道卷積在輸入圖像的單一通道上進行，得到特徵圖。多通道卷積在同一圖像中不同通道上進行，每個通道得到一個對應的新通道，最終通過相加生成特徵圖。
3D卷積在此基礎上擴展到三維空間，涉及單通道與多通道情況。三維單通道卷積在立方體上進行，而三維多通道卷積則處理擁有多個通道的三維圖像。
2D與3D卷積計算涉及輸入層、輸出層與參數關系的數學公式。考慮偏置參數與計算量，FLOPS（浮點運算量）也在此階段被計算。
稀疏卷積分為SC（Sparse Convolution）與VSC（Valid Sparse Convolution）兩種類型。SC卷積計算激活站點並丟棄非激活站點，而VSC卷積在SC的基礎上進行了簡化。
卷積神經網路對三維點雲數據處理時，面臨計算量增加的問題，而SC與VSC卷積利用稀疏性實現高效處理。構建輸入與輸出哈希表，對點雲數據進行快速訪問。GetOffset()函數用於定位卷積操作的位置，Rulebook用於存儲原子操作規則，指導稀疏卷積過程。
稀疏卷積的關鍵在於構建輸入、輸出哈希表以及建立兩者之間的聯系，實現對稀疏數據的有效處理。spconv庫中的get_indice_pairs函數通過調用getIndicePairs實現這一過程。