介绍 Surf 5 的有用示例!

Surf5设计指南:集成实用示例与开发资源,
本文介绍了Surf5这款小尺寸EVB板上的各种库和示例,包括SSP、SPI通信、DMA、时间同步、GPIO驱动的I2C、旋转编码器以及OLED和LCD显示的使用方法,供开发者快速上手物联网项目。
介绍 Surf 5 的有用示例!

转发: Introducing Useful Examples for Surf 5!

Surf5 Design Contest


项目介绍

您好,Surf5 是一款方便的 PICO 尺寸 EVB 板,配备 PoE 解决方案,可让您使用多个模块实施各种物联网项目。 为了让您的项目更轻松、更快地进行,我们想介绍以下库和示例:

  • Surf5_SSP_Library:如果您正在寻找 SSP、SPI 的通信示例,此示例适合您。
    Surf5_DMA_Library:为那些想要使用 DMA 的人提供的 DMA 示例。
    Surf5_SNTP_Library:支持使用 DHCP 进行准确的时间同步。
    Surf5_I2C_Library:不幸的是,Surf 5 没有 I2C 外设,因此这是使用 GPIO 实现的示例。 对于那些想要使用 I2C 的人来说,这是一个示例。
    Surf5_Rotary_Encoder:使用带中断的旋转编码器的示例。 根据引脚图进行配置并尝试。
    Surf5_SSD1306_Library:允许使用 I2C GPIO 版本轻松使用 OLED 显示模块。
    Surf5_LCD_library:允许通过 8 针总线通信轻松控制 LCD 显示器。

这些库没有得到官方支持,但它们是我为了方便 Surf 5 开发人员而共享的资源。 如果您是 Surf 5 的新手,请立即在下面的 GitHub 页面上获取有用的信息!

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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