11、树莓派与I2C设备:双向电平转换器与真假游戏搭建

树莓派与I2C设备:双向电平转换器与真假游戏搭建

1. 双向电平转换器

在电子设备通信中,有时需要在两个方向上进行电压转换,比如使用I2C协议时,信号要在低电压(3.3V)的树莓派和高电压的I2C设备之间双向传输。这里介绍的双向电平转换器电路基于Adafruit和SparkFun使用的电路,使用了表面贴装MOSFET,电路板有四个通道,每个通道使用BSS138 MOSFET。

由于表面贴装器件(SMDs)使用起来比较麻烦,且电平转换器价格不贵,建议直接购买电平转换板。了解电平转换的工作原理也很有用,下面是其工作情况:
- 两侧均为高电平 :MOSFET关闭,两个上拉电阻使用各自的电源电压确保两侧为高电平。
- 低电压信号端变低 :MOSFET处于正向配置,由于栅极输入,MOSFET导通,将高电压端也拉低。
- 高电压端变低 :由于MOSFET的内部特性,允许小电流反向流动,源极连接电压下降,使MOSFET导通,进一步拉低源极。

也可以使用合适的集成电路,如74LVC245,但它因需要上拉电阻而与I2C不兼容,不过可用于SPI和其他不需要上拉电阻的传感器。

2. I2C简介

I2C是一种用于与外设通信的串行通信协议,采用主从关系。通常树莓派作为主设备,与传感器或显示器等外设通信。它适用于连接低速设备,是双向的,可用于输入和输出设备。SMBus是I2C的子集,使用更严格的标准,仅适用于低速设备。

I2C的主要特点是仅使用两个端口进行通信,可在多个设备间共享。有数据连接SDA和时钟

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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