⑴ USB多通道采集板概述
USB多通道采集板采用先进的FPGA技术和USB2.0接口技术，具备高效的数据采集能力。单板可实现每秒100,000次的连续数据采集，数据采集后能快速存储并读取。这款板卡特别设计了128路模拟输入通道，支持差分输入，通道数量和采集顺序可通过软件灵活设置。采样频率和模拟信号输入范围同样可编程调整，以满足用户的多样化需求。
DTE6416采集板主要由达泰USB2.0D接口模块、主控制板以及一系列关键组件构成，包括仿PC104结构的可扩展采集板、16位、采样速率为100,000Hz的A/D转换器、Cyclone FPGA大规模逻辑控制单元，以及模拟通道选择和可编程增益控制单元等，确保了板卡的高性能和灵活性。
其特性包括：
这款采集板广泛应用于各种场景，如桥梁健康检测、振动信号采集分析、多通道应变信号分析、多通道巡检仪以及实验室的信号采集与分析等。
⑵ 3d稀疏卷积——spconv源码剖析（一）
本文主要阐述卷积的基本理论，并以spconv源码为例进行解析。首先，介绍2D与3D卷积的基础知识及其分类。随后，深入探讨3D稀疏卷积的工作原理。
2D卷积涉及卷积核在二维图像空间上的滑动操作。它分为单通道卷积与多通道卷积。单通道卷积在输入图像的单一通道上进行，得到特征图。多通道卷积在同一图像中不同通道上进行，每个通道得到一个对应的新通道，最终通过相加生成特征图。
3D卷积在此基础上扩展到三维空间，涉及单通道与多通道情况。三维单通道卷积在立方体上进行，而三维多通道卷积则处理拥有多个通道的三维图像。
2D与3D卷积计算涉及输入层、输出层与参数关系的数学公式。考虑偏置参数与计算量，FLOPS（浮点运算量）也在此阶段被计算。
稀疏卷积分为SC（Sparse Convolution）与VSC（Valid Sparse Convolution）两种类型。SC卷积计算激活站点并丢弃非激活站点，而VSC卷积在SC的基础上进行了简化。
卷积神经网络对三维点云数据处理时，面临计算量增加的问题，而SC与VSC卷积利用稀疏性实现高效处理。构建输入与输出哈希表，对点云数据进行快速访问。GetOffset()函数用于定位卷积操作的位置，Rulebook用于存储原子操作规则，指导稀疏卷积过程。
稀疏卷积的关键在于构建输入、输出哈希表以及建立两者之间的联系，实现对稀疏数据的有效处理。spconv库中的get_indice_pairs函数通过调用getIndicePairs实现这一过程。