德国西克增量型编码器

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 德国西克增量型编码器

德国西克值型编码器

值编码器与增量编码器的差异

即使是非计算机行业, 大家也知道很多有名的神经网络结构, 比如CNN在处理图像上非常厉害, RNN能够建模序列数据. 然而CNN, RNN之类的神经网络结构本身, 并不能用于执行比如图像的内容和风格分离, 生成一个逼真的图片, 用少量的label信息来分类图像, 或者做数据压缩等任务. 因为上述几个任务, 都需要特殊的网络结构和训练算法 .

 旋转编码器适用于测量旋转轴的速度、运动方向或位置。旋转编码器分为多种不同的类型，主要的两种类型是编码器和增量编码器。它们的工作原理分别如何？有哪些区别？如何为应用选择适合的类型？

 编码器工作原理 

顾名思义，编码器会直接输出正在测量的轴的确切位置。每个旋转点都具有一的位置值或数据字，并在随轴一起旋转的码盘上编码。码盘上一代码的数量决定了位置的表示精度。编码器一旦开启，便立即使用光学、电容式或磁性传感器读取代码，并生成的输出。而且，无需建立参考点或转动轴，传感器便能确定位置，并且即便编码器临时掉电，也能持续跟踪位置。

• 自编码器实例应用: 被玩坏的神经画风迁移(没办法太典型了)

• 自编码器实例应用: 用极少label分类MNIST