心率检测仪的设计与实现

资源分享:嵌入式stm32项目开发 心率检测仪的设计与实现

 

本课程主要基于心率检测仪的设计与实现讲解STM32开发技术,STM32开发板广泛应用于仪器仪表、家用电器、医用设备、航空航天、专用设备的智能化管理、机器人及过程控制等领域,完成数据监控、数据处理、数据传递等功能。学完本课程深入理解嵌入式实时操作系统,增长项目实战经验,提升自己的研发实力。

 

课程简介:该设计本是以NUCLEO_F411RE为控制核心,利用芯片内部的模数转换器来采集外部的模拟信号,并在TFT液晶屏的配合下来显示采集的数据。为便于直观分析,还将采集的数据绘制成波形图。为验证其设计功能,特配置了心率传感器来获取心率信号,经实际验证能在采集过程中达到设计的基本要求,为波形的图像文件生成提供了相应的支持。此外,在外挂串行通信模块的条件下,能实现采集数据的上传以供更深层次的数据分析和处理。

 

讲师简介:臧老师

 

上海交通大学硕士毕业,曾参与上广电机顶盒项目,在TI达芬奇系列芯片DM368的IPCamera上从事ONVIF协议开发,对接智能电视机顶盒等视频播放设备。具有五年嵌入式一线教学经验,有非常丰富的产品开发到教学转化的实践性授课经验。 精通DSP/单片机系统开发。 精通ARM架构及嵌入式Linux内核。

 

课程内容:

 

第一节:心律传感器简介及adc的原理

第二节:串口通信机制详解(232 和 485)

第三节:心律传感器的基本原理

第四节:绘制心率仪基本界面

第五节:绘制数据曲线

第六节:心率算法的实现

 

百度云盘下载:http://pan.baidu.com/s/1pLobhKB

 

密码:bzdx

更多资源:www.uplooking.com/bbs

 

转载于:https://my.oschina.net/u/3544883/blog/978912

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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