22、在基于 Arm 的单板计算机上使用充足的 RAM 进行 π 计算

在基于 Arm 的单板计算机上使用充足的 RAM 进行 π 计算

在某些应用场景中,无论进行多少优化,特定的应用程序仍然需要大量的 RAM。例如,计算 100,001 位 π 值的有界 π 水龙头程序,大约需要 1.4MB 的 RAM。对于这类需要大量内存的应用,配备充足板载 RAM 的单板计算机可能是一个不错的选择。

1. 硬件选择与系统概述

我们选用了知名的基于 32 位 Arm 的 Raspberry Pi Zero WH 单板计算机。这款计算机配备了现代且强大的 32 位 ARM1176JZF - STM 处理器,时钟频率为 1GHz。处理器与 512MB 的同步动态随机存取存储器(SDRAM)以及多个高性能外设相连,其中 Arm11 集成在 Broadcom BCM2835 片上系统中。

在这个示例中,Raspberry Pi Zero WH 单板计算机系统在无焊原型面包板上计算 100,001 位 π 值。该计算大约需要 2500 秒(约 42 分钟),并使用了系统 512MB 板载 SDRAM 中的 1.4MB。

2. 电路设计

由于板载 SDRAM 对于 π 计算来说绰绰有余,电路设计相对简单。只需要几个外部组件,就可以在 Newhaven NHD - 0216K1Z - FSW - FBW - L 型工业标准字符型 LCD 上显示计算进度。以下是 GPIO 引脚及其相关连接的详细信息:

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GPIO/40 - 引脚头 功能 AND 门 端口扩展器
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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