物联网——SPI协议

SPI协议

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典型电路

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SPI基本时序单元

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Clock Polarity: 时钟极性 Clock Pharse:时钟相位
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移位示意图

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W25Q64

具有双重、四重SPI线功能,即MISO、MOSI兼具同时发送和接收的功能:一个时钟发送/接收两位或四位
读写16MB的地址空间,3字节寻址足够;读写32MB地址空间,需要4字节寻址
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硬件电路

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Flash注意事项

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电源接线图

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SPI外设

SPI的时钟频率SCK,由外设时钟频率(PCLK)分频得来
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SPI框图

MOSI、MISO相互交叉,使得SPI设备既可以作为主机,也可以作为从机
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对比IIC框图
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USART框图
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连续传输和非连续传输

主模式全双工连续传输
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非连续传输存在两个字节传输间隙大的问题
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软硬件波形对比

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内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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