19、深入了解Arduino MEGA 2560:信号捕获、尺寸规格与盾牌兼容性

Arduino MEGA 2560深度解析

深入了解Arduino MEGA 2560:信号捕获、尺寸规格与盾牌兼容性

1. SPI信号捕获

在PicoScope上捕获SPI信号,需要将以下代码上传到Arduino MEGA 2560:

#include <SPI.h>
void setup() {
  SPI.begin();
  SPI.beginTransaction(SPISettings(10000, MSBFIRST, SPI_MODE1));
}
void loop() {
  SPI.transfer('U');
  delay(1);
}

此代码会持续在MOSI引脚(数字引脚51)发送字符。

连接方面,将PicoScope的通道A连接到Arduino的引脚52(SCK),通道B连接到引脚51(MOSI)。PicoScope的设置如下:
- 通道A和B:±10V,DC,探头x10(若探头设置为10X)
- 采集时间:200 ms/div
- 采样数量:2 MS
- 触发:单次
- 阈值:1V
- 预触发:0%

设置SPI解码对话框的步骤如下:
1. 从顶部菜单选择“Tools ► Serial Decoding”打开对话框。
2. 点击“Create”按钮,从弹出菜单中选择SPI。
3. 在SPI对话框中进行如下设置:
- 通道:
- 数据:B
- 时钟:A
- 阈值(两者):1V
- 迟滞(两者):200mV
- 片选:留空

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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