消费类智能设备市场报告出炉,真无线蓝牙耳机将爆炸性增长

ABIResearch的报告指出,2021年支持UWB的消费者设备将达到约2.86亿台,而5G智能手机到2025年将达到11.5亿部。真无线蓝牙耳机(TWS)市场预计将快速增长,2025年出货量破10亿。尽管苹果目前领先,但竞争日益激烈,市场整合在所难免。蓝牙耳机的普及率仍然较低,未来增长潜力巨大。伦茨科技提供蓝牙BLE5.1芯片解决方案,助力企业抓住物联网机遇。

消费类智能设备市场报告出炉,真无线蓝牙耳机将爆炸性增长
全球技术市场咨询公司ABI Research发布了一项新的消费者技术服务报告,该报告预测支持超宽带(UWB)连接的消费者设备,包括蜂窝设备、智能家电和汽车,到2021年将达到约2.86亿台该报告还发现,到2025年将有11.5亿部5G智能手机出货,可穿戴设备和真正的无线耳机市场将呈现爆炸性增长,到2025年将突破10亿部出货量。
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2020年苹果在TWS领域继续保持领先地位,但随着竞争加剧,主导地位正在缩小。预计2021年小米、三星和华为将面临激烈的竞争。TWS市场已经入局者众多,虽然销量前景强劲,但未来几年将不可避免地进行整合。

Strategy Analytics分析师认为,蓝牙耳机的普及率仍然很低,全球只有不到十分之一的人拥有蓝牙耳机,而且手机厂商不再赠送有线耳机,未来蓝牙耳机仍有很大的增长空间。TWS耳机2021年潜力更加巨大。

伦茨科技拥有自主研发数传应用芯片BLE 5.0和高速传输芯片BLE 5.1并具有全球知识产权 ,针对企业用户和个人消费者,提供智能音频类全套量产产品的解决方案,配套全方位APP软件平台定制开发。随着物联网基础设施逐渐布局,伦茨科技已在共享经济、人脸识别,美颜/美妆,直播云台、智慧医疗、个人洗护,人机交互等多个领域独具优势。

最新推出的ST17H66蓝牙BLE5.1芯片,支持蓝牙Mesh,支持一对多,多对多等控制模式,为企业提供“交钥匙”式解决方案,备有全面详细的参考设计,方便客户快速开发产品和面市,第一时间抢占物联网先机。

BLE5.1 ST17H66蓝牙芯片特征
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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿”展开,提供了完整的仿模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿模型各模块的功能与参数设置,再运行仿并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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