1天前活跃

小趴蔡

• UID:31197
综合评分 36
方向: 硬件开发-嵌入式硬件开发 后端-Python
锦州市
1111元/8h
1年经验
求职意愿:接单·求职中(1天前更新)

个人简介

嵌入式 图像识别 前端 人工智能

技能

核心技能:
其他技能: C、Python、C/C++、STM32CubeIDE
交流语言: 普通话( 母语水平 )
行业经验: 人工智能

项目案例

基于Web的模拟电路三维虚拟实验与故障检测平台-模拟电路虚拟实验平台
面向电子信息、自动化等专业的模拟电路教学与实训,开发一套可在浏览器运行的三维虚拟实验平台。平台涵盖单管及多级放大、运算放大、滤波、比较、波形发生、振荡、整流稳压、功率放大等21类实验及多个子实验。用户可在三维实验板上选择端子完成交互连线,使用重置、故障检测和一键布线等功能;系统能够识别缺失连接和多余连接,并根据当前实际连线自动生成SPICE网表,调用ngspice完成电路仿真,再通过可缩放、平移和导出的示波器波形展示输入输出结果,适用于课前预习、课堂演示、实验训练和故障排查。
智慧数字孪生
基于GD32H759I的轻量级卷积循环网络边缘语音降噪系统-EdgeDenoise边缘语音降噪终端
面向会议记录、工业对讲、人机交互及嵌入式智能终端在风扇、空调、键盘敲击和室内混响等噪声环境下的语音采集需求,设计并实现一套基于GD32H759IMT6微控制器的边缘语音降噪系统。系统通过ES7210音频采集模块、SAI和DMA连续获取48 kHz多通道音频,在本地完成通道选择、音量统计、短时傅里叶变换、频带特征提取、神经网络推理、频谱掩蔽和语音重建,无需依赖云端服务器。 系统支持RAW原始音频、RNNoise对照降噪和自研CRN降噪三种工作模式,可通过触摸屏完成模式切换、输入通道选择、增益调整、开始或停止录音以及屏幕截图。LCD实时显示原始与降噪波形、音量、模型状态、录音时间、缓存状态和输出文件名;TF卡可保存原始WAV录音、CRN降噪音频及LCD截图,形成“音频采集—边缘推理—效果显示—文件保存”的完整闭环。
人工智能

工作经历

教育经历

渤海大学
2024.09 - 2027.06
无线电物理
硕士
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