48、嵌入式系统中的图像传输与处理

嵌入式系统中的图像传输与处理

1. PC与STM32F4微控制器之间的图像传输

在PC和STM32F4微控制器之间进行图像传输时,可使用提供的“PC_Image_Transfer_Library”(以Python文件形式存在)。以下是将曼陀罗图像从PC传输到STM32F4微控制器的示例代码:

import PC_Image_Transfer_Library as serialImage
serialPort = 'COM5'
Img = "mandrill.tiff"
serialImage.init(serialPort)
while 1:
    # press ESC to terminate
    reqType = serialImage.pollTransferRequest()
    if (reqType == serialImage.IMAGE_READ):
        serialImage.sendImage(Img)
    elif (reqType == serialImage.IMAGE_WRITE):
        serialImage.readImage()

此代码的工作流程如下:
- 代码开始运行后,持续监听STM32F4板连接的串口。
- 若收到微控制器的请求,代码会检查前八个字节,包含起始位、请求类型(图像读取或写入)、图像大小和格式字节。
- 若微控制器请求接收图像,PC会读取预定义的图像,对其进行调整以符合所需的图像格式(如RGB565或YUV422),然后将图像发送给STM32F4微控制器。
- 若微控制

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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