5、物联网设备、安全及相关技术解析

物联网设备、安全及相关技术解析

1. 物联网设备概述

物联网(IoT)通过逻辑设备与物理环境进行交互,这些逻辑设备包括控制器、执行器、传感器和网关。它们由运行在受限嵌入式计算机和系统上的物理设备提供硬件支持。这些嵌入式计算机通常具有电源、网络栈和处理器。

1.1 电源

电源可以是传统的交流电(AC)和直流电(DC)电力线、电池,或者是支持能量收集的混合方案,例如通过太阳能电池板。

1.2 网络栈

根据硬件和软件能力,网络栈与多种协议相关,如 IEEE 802.15.4 和 CoAP。

1.3 处理器

  • 低功耗受限嵌入式计算机 :大多数情况下,处理器是低功耗受限嵌入式计算机,计算复杂度有限,指令集架构(ISA)较小。简单设备依赖具有基本中央处理单元(CPU)的微处理器,通常是 8 位处理器,能耗极低,通过电源周期和睡眠模式来延长电池寿命。
  • 高级处理器 :更高级的设备依赖 32 位和 64 位 ARM 处理器,功耗较高,但计算复杂度更高,有时还支持数字信号处理(DSP)功能。许多不太复杂的嵌入式处理器依赖协处理器来卸载复杂功能。

1.4 I/O 接口

嵌入式处理器通常包含多种 I/O 接口,通过片上系统(SoC)和模块系统(SoM)上的引脚供系统设计人员使用,这些接口支持设备内外设之间的基本通信:
- SPI(Serial Peripheral Interface) :实现主嵌入

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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