什么情况下需要做AirPlay认证?

需要在产品上宣称 “支持 AirPlay”、展示 AirPlay 标识或与 Apple TV/HomeKit 联动时,必须通过 AirPlay 2 认证;不依赖 AirPlay 的产品或仅做私有协议可不做。

必须认证的情形

硬件产品宣称支持 AirPlay / 隔空播放,如智能音箱、电视、投影仪等。

应用 / 固件提供 AirPlay 投放功能(在 iOS/Mac 上发现并播放到设备)。

与 Apple TV 集成,或接入 HomeKit 实现媒体控制。

想在包装 / 说明书 / 宣传中使用 AirPlay 标识。

采用 AirPlay 2 的安全机制与认证芯片,以获得稳定发现与加密传输。

可以不做认证的情形

不宣称 AirPlay、也不展示 AirPlay 标识的产品。

仅实现自有 / 第三方投屏协议(如 DLNA/miracast)且不与 AirPlay 混淆。

快速判断清单 ✅

是否在卖点 / 包装 / 宣传中出现 “AirPlay” 或使用 AirPlay 标识?→ 必须认证。

产品是否要被 iPhone/iPad/Mac 发现并作为 AirPlay 接收端?→ 必须认证。

是否要接入 Apple TV/HomeKit 实现联动?→ 必须认证。

是否仅做私有投屏且不蹭 AirPlay 标识?→ 可暂不做。

* 本文为技术科普文章(非商业推广广告),含部分AI创作,仅供参考;如有技术疑问,请联系平台运营人员进行修改。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法究(Matlab实现)内容概要:本文究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的究生、科人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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