1、嵌入式 Linux 编程入门与实践指南

嵌入式 Linux 编程入门与实践指南

1. 嵌入式 Linux 简介

嵌入式 Linux 应用广泛,涵盖从恒温器到 Wi-Fi 路由器再到工业控制单元等各类设备。它基于开源软件构建,在物联网领域将发挥重要作用。随着技术发展,嵌入式计算行业变化迅速,如今的嵌入式 Linux 采用了如 Linux 4.9、Yocto Project 2.2 Morty 和 Buildroot 2017.02 等最新版本的开源组件。

2. 项目前期准备
2.1 选择合适的操作系统

在开始嵌入式 Linux 项目时,选择合适的操作系统至关重要。需要考虑多个因素,如项目需求、硬件平台、开发资源等。常见的参与者包括 Linux 内核、各种发行版以及相关的开源社区。

2.2 项目生命周期

项目生命周期包含多个阶段,从需求分析、设计、开发到测试和部署。在早期阶段,要确定好工具链、引导加载程序和内核等基础组件。

2.3 嵌入式 Linux 的四个要素

嵌入式 Linux 包含四个关键要素:
- 开源 :基于开源软件,可自由获取和修改代码。
- 许可证 :不同的开源项目有不同的许可证,需了解并遵守相关规定。
- 硬件 :选择合适的硬件平台,如开发板或模拟器。
- 软件 :包括操作系统、应用程序和开发工具等。

3. 硬件选择
3.1 嵌入式 Linux 硬件
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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