フーリエ変換には角周波数を扱うものと周波数を扱うものがある。角周波数と周波数の間には角度と1回転という差があるのみ。よって、周波数に2πをかければ角周波数となる。
シミュレーションで実物を扱わなくても仕事ができる環境を目指す。つまり家に引きこもって外に出なくてもOKな世界。
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 77 [Simulation 16]
Check the results of the SecurityAccess simulation. Check the message level. Check the CAN line level. SecurityAccess behavior depends on session state and security state. SecurityAccess behavior depends on session state, security state, and S3 timeout.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 76 [Simulation 15]
I wrote Python code for the SecurityAccess simulation. There is a large amount of work to be done to make sure SecurityAccess works. Support sessions. Sequence. Seed in security unlocked state. Transition to locked state on session transition. Session transitions due to S3 timeouts.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 75 [Simulation 14]
Check the results of the DiagnosticSessionControl simulation. Confirmation of message level. Confirmation of CAN line level. NegativeResponse can be automatically determined and returned by Dcm or by adding your own code. Message length and parameter abnormality are judged automatically. Rejections due to vehicle status are returned with an original code.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 74 [Simulation 13]
I wrote a Python code for simulation of DiagnosticSessionControl. Communication patterns include error patterns. Non-existent session. Wrong message length for a DiagnosticSessionControl request.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 73 [Simulation 12]
Review of AUTOSAR Dcm simulation configuration The Python code on the off-board tester side is the same as we have used so far. Modifications will be made as needed. The order in which the simulations are run is as follows. DiagnosticSessionControl. SecurityAccess. TesterPresent. ReadDataByIdentifier. WriteDataByIdentifier.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 72 [Simulation 11]
I wrote the configuration code for Dsp. Mostly security, session definition and association with DID.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 71 [Simulation 10]
Dsp is the application layer. It is divided into ISO14229-1 dependent and manufacturer dependent, and manufacturer dependent is handled by callback functions. The DID-related part of Dsp is the most complicated. Once you know DID, other configurations are relatively easy.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 70 [Simulation 9]
I wrote the configuration code for Dsd. The corresponding security level and session entity are in Dsp and only referenced from Dsd.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 69 [Simulation 8]
Dsd is a sub-module whose purpose is to distribute to each service. At the same time, it also determines the security level and sessions to be supported. For the above purposes, it has the following configuration parameters Existing service definition. Support service definition. Definition of the security level and sessions that the service can support.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 68 [Simulation 7]
I wrote the code for the Dsl structure definition. The end of the list is when Arc_EOL is TURE. ArcCore (OpenSAR) proprietary specification. Callback functions can be defined to trigger diagnostic service start/stop, valid service request, and session transition.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 67 [Simulation 6]
Dsl (Diagnostic Session Layer) is Session related sub-module. It manages P2 time, P2* time, S3 time, etc. It also contains the PudId of CanTp that is actually used.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 66 [Simulation 5]
The content of AUTOSAR-Dcm structure consists of dsl, dsd, and dsp. Some are const defined and some are defined by variables for work. There are about 50 structures for configuration in total.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 65 [Simulation 4]
Review of AUTOSAR-Dcm interface functions. I implemented the interface functions of AUTOSAR-Dcm.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 64 [Simulation 3]
The interface specification of AUTOSAR-Dcm is figured out. The buffers for communication are managed by AUTOSAR-Dcm, which is a memory-saving and copy-saving design implementation. AUTOSAR-Dcm consists of three sub-modules. dsl: Diagnostic Session Layer. dsd: Diagnostic Service Dispatcher. dsp: Diagnostic Service Processing.
【振り返り】ブログ開設三周年記念記事【技術ブログのPV数と収益】
祝3周年。 記事数は1000オーバー。 技術ブログとしてのアクセス数と収益の話。 ここにきて頭打ち。 一応、継続するが振り返りは今回を最後にする予定。
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 63 [Simulation 2]
Check AUTOSAR-Dcm specification (r3.3). Check AUTOSAR-Dcm interface. NRC$78 is just SingleFrame as AUTOSAR-CanTp.
[Dcm] Vehicle Diagnostic Communication Part 62 [Simulation 1]
AUTOSAR-Dcm simulation configuration review. Review of services used in AUTOSAR-Dcm simulation. Listed specific items to be checked. Will also include confirmation of responsePendingCount, the number of times NRC$78 replies are received.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 61 [UDS 22]
The following is an example of a specific transmission/reception of the WriteDataByIdentifier service. I have explained examples of transmission/reception including NRC$78.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 60 [UDS 21]
Explanation of the request message for the WriteDataByIdentifier service. Unlike the ReadDataByIdentifier service, one DID is fixed. Explanation of the response message of the WriteDataByIdentifier service. In practice, NRC$78 may be interleaved.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 59 [UDS 20]
The WriteDataByIdentifier service has been explained. Usage scenarios. Communication characteristics tied to non-volatile memory.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 58 [UDS 19]
Confirmed single DID transmitted and received. Confirmed transmitting and receiving multi-DIDs. Confirmed some DIDs are undefined patterns.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 57 [UDS 18]
Explanation of the request message for the ReadDataByIdentifier service. Multiple DIDs can be set. There may be a limit on the number of DIDs that can be set, and it is an error if the number is exceeded. It is also an error if the response message exceeds 4095 bytes. Explanation of the ReadDataByIdentifier service response message Combination of DID and dataRecord. In case of multiple DIDs, the above combination is placed in one message.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 56 [UDS 17]
Explanation of the usage scenario of the ReadDataByIdentifier service. Vehicle status monitoring (verification during development, failure analysis after market release). Forced operation status monitoring during vehicle assembly. Freeze data acquisition at the time of failure detection.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 55 [UDS 16]
Explanation of the messages of the TesterPresent service. Explanation of suppressPosRspMsgIndicationBit. PositiveResponse suppression. NegativeResponse is returned. PositiveResponse after NRC$78 is also returned.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 54 [UDS 15]
There is a service called TesterPresent service that does nothing. The TesterPresent service has the following usage scenarios. Checking for communication. Node presence/absence check. Session maintenance. The TesterPresent service is a service that must be supported.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 53 [UDS 14]
Explain the basic flow of the SecurityAccess service. Explain the actual messages in the basic flow of the SecurityAccess service. Security is applied to resources. Service. DID.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 52 [UDS 13]
The SecurityAccess service is purposely troublesome procedure, which is the security strength. Must transition to non-defaultSession in advance. Must wait 10 seconds after IGon. If you make a mistake unlocking, you have to IGoff once.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 51 [UDS 12]
The SecurityAccess service has two major message patterns. requestSeed. Odd sub-functions. sendKey. Even sub-functions.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 50 [UDS 11]
Review of P2 time. P2 time is 1 second Explanation of P2* time P2* time is 5 seconds. When the off-board tester receives NRC$78, it switches from P2 time to P2* time. When the off-board tester receives NRC$78 again, it extends P2* time from there.
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 49 [UDS 10]
Click here for back issues.Introduction.Explanation of ISO 14229, UDS.I will explain PositiveResponse and NegativeRespon
[DoCAN] Vehicle Diagnostic Communication Part 48 [UDS 9]
Explains the session as defined in the ISO for DiagnosticSessionControl Request message of DiagnosticSessionControl. Response message of DiagnosticSessionControl. P2 time and P2* time of the relevant session can be obtained.
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フーリエ変換には角周波数を扱うものと周波数を扱うものがある。角周波数と周波数の間には角度と1回転という差があるのみ。よって、周波数に2πをかければ角周波数となる。
動画作成関連のバックナンバー用ページ。立ち絵を作ったり、動画作ったり、アイキャッチ画像作ったりなどを掲載していく。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第4章。第4章では分類問題で最終的にはニューラルネットワークや最適化アルゴリズムの話だった。第5章はフーリエ解析学から高速フーリエの話がメインとなる。
立ち絵の配置: PSDファイルをAviUtlに配置し、画面サイズやフレームレートを設定。のっぺらぼう化: 目と口を消して、アニメーション効果を追加。アニメーション効果: 目パチと口パクの設定を行い、リップシンクを調整。
フーリエ変換を定義。フーリエの積分公式の一部を抜き出す。逆フーリエ変換を定義。フーリエの積分公式にフーリエ変換を代入するだけ。
Δωで刻みにしたので、極限を利用して連続系へ。数式上は連続ではあるが、一般的な表現ではない。区分求積法とリーマン積分について。フーリエの積分公式を導出した。
VOICEVOXとAivisSpeechキャラと一緒に!AviUtlを使った動画作成 バックナンバーはじめに以前、AivisSpeechのAnneliというキャラの立ち絵を作成した。さらにそこに加えて、AivisSpeechのアイコン画像を...
PSDToolKitプラグインの導入の仕方を説明。PSDファイルを探してGIMPで内容を確認。GIMPで瞬き用、口パク用のレイヤー編集。
フーリエに積分公式は複素フーリエ級数と複素フーリエ係数から導出する。周期2Lの波の数を示すnを周期2πに於ける波の数である角周波数ωに変換。角周波数ωの刻みであるΔωについて説明。Δωを定義することで、離散的な係数算出が連続的な角周波数算出に近づけていっている。
区分求積法とリーマン積分について。離散と連続の分け目。フーリエの積分公式を導出した。演算したはずなのに変化しない。つまり変換、逆変換が成立することを示している。
Δωで刻みにしたので、極限を利用して連続系へ。数式上は連続ではあるが、一般的な表現ではない。よって、一般的な表現に書き換える必要がある。
角周波数ωの刻みであるΔωについて説明。Δωを定義することで、離散的な係数算出が連続的な角周波数算出に近づけていっている。
周期2Lの波の数を示すnを周期2πに於ける波の数である角周波数ωに変換。ω=nπ/Lを使用して変換するだけ。これにより少し数式がシンプルになった。
VOICEVOXとAivisSpeechキャラと一緒に!AviUtlを使った動画作成 バックナンバーはじめに以前、AivisSpeechのAnneliというキャラの立ち絵を作成した。ほぼ独自に作成したが、Anneliの画像自体はAivisS...
フーリエに積分公式は複素フーリエ級数と複素フーリエ係数から導出する。変換を想定した式に変換。複素指数関数との積と積分、総和を経由すると元に関数に戻るというイメージが重要。
AviUtlのセットアップと拡張編集Pluginの導入を行った。mp4ファイルの入力と出力の方法を説明。アニメーションgifの対応方法を説明。
分数は割り算の別表現として理解しやすく、逆数を掛けることで計算が簡単になる。これにより、小数の掛け算や割り算の理解が深まる。一次関数の数式をグラフにすることや、グラフから数式を導くことは、データのトレンド分析や物理現象の理解に役立つ。微分は関数の変化率を求める手法であり、数値微分を使って近似的に求めることができる。これにより、物理学や経済学など多くの分野で応用可能。
Youtube動画やブログ記事のアイキャッチ用に作成した、VOCEIVX(四国めたん、ずんだもん、春日部つむぎ)、AivisSpeech(Anneli)の画像たち。Stable Diffusionで生成&少しペン入れ&GIMPによる補正したものになります。
各種フーリエについてまとめてみた。いままでは級数→係数の順番でやっていたため、逆フーリエ変換→フーリエ変換の順番が自然。実際には「フーリエの積分公式を求める」ことになるが、これは逆フーリエ変換そのものである。
各種フーリエについてまとめてみた。いままでは級数→係数の順番でやっていたため、逆フーリエ変換→フーリエ変換の順番が自然。実際には「フーリエの積分公式を求める」ことになるが、これは逆フーリエ変換そのものである。
モーメンタムを確認するプログラムの方針を確認。 以前の勾配降下法のプログラムをベースにする。 隠れ層のユニット数は4。 プログラムのフローを確認。 モーメンタム項とパラメータ更新が基本的な差分となる。
モーメンタムの更新式について確認。 指数移動平均を利用して直近の値を重視する。 モーメンタムの動作イメージについて確認。 最初は大きく更新して、最適解が近いと小さく更新。 勾配降下法で言うところの学習率が可変と同義な動きになる。
勾配降下法の更新式を確認。 勾配降下法の動作イメージを確認。 学習率が大きい場合と小さい場合で挙動が変わる。 ちょうど良い学習率を人間の手で探す。 これにより、一般的なパラメータとは異なるハイパーパラメータというカテゴリになる。
最適化アルゴリズムを取り扱う。 今回のネットワークだとさほど恩恵はないが知っていて損はない。 まずはモーメンタムから解説&実験をしていく。 最初は復習を兼ねて勾配降下法についても確認する。
モーメンタムを確認するプログラムの方針を確認。 以前の勾配降下法のプログラムをベースにする。 隠れ層のユニット数は4。 プログラムのフローを確認。 モーメンタム項とパラメータ更新が基本的な差分となる。
モーメンタムの動作イメージについて確認。 動作イメージの表現は難しい。 最初は大きく更新して、最適解が近いと小さく更新。 勾配降下法で言うところの学習率が可変と同義な動きになる。
モーメンタムの更新式について確認。 指数移動平均を利用して直近の値を重視する。 実際の指数移動平均とは異なっているので、その点は注意。
勾配降下法の動作イメージを確認。 学習率が大きい場合と小さい場合で挙動が変わる。 ちょうど良い学習率を人間の手で探す。 これにより、一般的なパラメータとは異なるハイパーパラメータというカテゴリになる。
今回改めてまじめに更新式を確認。 勾配降下法の更新式が一番シンプルなので今後の最適化アルゴリズムの更新式を見る際は比較対象になりやすい。
最適化アルゴリズムを取り扱う。 今回のネットワークだとさほど恩恵はないが知っていて損はない。 まずはモーメンタムから解説&実験をしてい 最初は復習を兼ねて勾配降下法についても確認する。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたJuliaコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたScilabコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたPythonコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パタ やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたMATLABコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターン やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたJuliaコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたScilabコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたPythonコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたMATLABコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を増やす。 表現力が上がるはず。 局所最適解にハマらないというより大域最適解に近い局所最適解が増えるというイメージ。 プログラム上の修正点確認。 ベクトル、行列演算ができるため修正範囲は極小。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を増やす。 表現力が上がるはず。 局所最適解にハマらないというより大域最適解に近い局所最適解が増えるというイメージ。 プログラム上の修正点確認。 ベクトル、行列演算ができるため修正範囲は極小。