本条微博地址有个梨GPT经过几天的密集阅读发现在cortex M4上做DSP，要求不高的情况下也不是很麻烦。首先是要读一点领域文献和芯片厂家的设计文档，了解一般用什么类型的滤波器；其次，了解一下arm的cmsis dsp库；第三，GitHub上有大量开源的设计滤波器的gnu octave脚本，其中一些直接针对cmsis dsp库，在软件里生成一套系数放到代码里就行了，可以在gnu octave里截几张滤波器的频域特性的图放在文档里显得高大上一点。
测试方面首先cmsis dsp库是能混频的，可以设计一些混频的信号使用滤波器过滤看看效果；其次可以找个带adc和dac的芯片，adc输入，数字滤波，然后dac输出，这样示波器上直接看输入信号和输出信号，检查效果。
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虽然不是什么高精尖的研究，但很多模拟型号处理的常用场景里，知道该用什么类型的滤波器以及怎么设计实现，还是挺有用的。象国产的很多ble芯片，便宜到1块人民币，但是干不了这个，只能干跑量的灯泡控制之类；而几个国外厂家的芯片，尤其Nordic，虽然不便宜但也不算贵，内存和处理器够跑很多传感器信号处理算法了，自带adc外面有个frontend就能解决信号放大问题，之后就是拼算法了。说实话ti这方面搞得有点傻，RAM太少干不了dsp的活，可能新的cortex M4还行吧。
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esp32的痛点也在这里，cpu傻快，理论上能做很多算法工作，实际上还是不太友好，大多数程序员因为信号系统没学过没能力徒手撸一个滤波器，那这就和大量的基于模拟量的工业传感器应用失之交臂了。
所以nordic的7系WiFi还是有它的价值，不只是打价格战的问题，可穿戴方面esp现在还是做不了的，功耗不行。
本条微博地址腿腿腿zi我发现我真是有病了 想上p站打成了github 纳闷半天
![[怒]](https://h5.sinaimg.cn/m/emoticon/icon/default/d_nu-0ddf642bed.png)
本条微博地址是乐谷Decoupling Reasoning from Observations for Efficient Augmented Language Models github.com/billxbf/ReWOO
本条微博地址MADAO_J#termux-x11# beta 版已经发布了，配合上 proot-distro 安卓平板生产力杠杠的 github.com/termux/termux-x11/releases
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