21、模块化测量系统之VME系统详解

模块化测量系统之VME系统详解

在测量系统的发展历程中,不断有新的技术和系统涌现,以满足日益增长的高精度、高速度测量需求。本文将详细介绍VME(Versa Module Europe bus)测量系统及其相关特性。

1. 模块化测量系统发展背景

早期的系统在不断革新,1984 年出现了名为 FASTBUS 的系统,它为了实现更高的传输速度,采用了发射极耦合数字电路 ECL(emitter - coupled logic),而非之前的晶体管耦合数字电路 TTL(transistor to transistor logic)。不过,随后几年它被更强大的 VME、VXI 和 PXI 系统所取代。

2. VME 测量系统概述

VME 系统从概念上基于 SCXI(signal conditioning extensions for instrumentation)系统,于 1987 年由 IEC 以 ANSI/IEEE1014 - 1987 标准进行了标准化。该系统采用了 Eurocard 系统(DIN 41612)的机械元件和连接器,其结构由一个框架(主机架)组成,框架的插槽中最多可插入 21 个模块。

VME 标准定义了两种插件尺寸:
- 单模块有一个三排 JP1 连接器,具有 3 × 32 个触点。
- 双模块则有两个这样的连接器。

这些连接器上定义了信号,使模块能够完全融入测量系统。而 JP2 连接器上的信号分配仅部分定义,主要用于将数据和地址总线从 16 位扩展到 32 位,其触点的末端由用户自行确定所选功能。

3. VME 系统总线

由于 VME 系统

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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