18、树莓派语音识别与硬件连接指南

树莓派语音识别与硬件连接指南

1. 安装Edge Impulse相关软件

在树莓派上进行语音识别,首先要安装Edge Impulse相关软件。可运行以下命令:

$ npm config set user root && sudo npm install edge-impulse-linux -g --unsafe-perm

由于复制长命令容易出错且繁琐,这些命令也可在特定文件中找到。同时,还需Edge Impulse的Python接口,并且要将NumPy库更新到最新版本:

$ pip3 install numpy --upgrade

Edge Impulse基于TensorFlow机器学习库,它提供了简洁实用的基于Web的用户界面和云端服务器,让我们更轻松地训练自己的机器学习模型。

2. 在云端识别语音命令
2.1 问题与解决方案概述

若想让树莓派通过云端服务识别语音命令,需在Edge Impulse网站注册并安装软件,然后使用向导训练神经网络,在浏览器中测试训练好的模型,最后在树莓派上本地运行。

2.2 具体操作步骤
  1. 访问 Edge Impulse工作室 ,使用之前创建的账户登录。
  2. 创建新项目,命名为“h
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频稳定性分析(包含锁相环电流环)(Simulink仿真实现)内容概要:本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频稳定性分析”的Simulink仿真实现资源,重点复现博士论文中的阻抗建模扫频法验证过程,涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型,采用小信号扰动方法进行频域扫描,获取系统输出阻抗特性,并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性,帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为失稳机理。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Simulink仿真环境,从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法;②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程;③复现高水平学术论文中的关键技术环节,支撑科研项目或学位论文工作;④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议:建议读者结合相关理论教材原始论文,逐步运行并调试提供的Simulink模型,重点关注锁相环电流控制器参数对系统阻抗特性的影响,通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化,深化对阻抗分析法的理解应用能力。
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