FYSETC-PortableInputShaper: 移动输入塑造器指南

FYSETC-PortableInputShaper: 移动输入塑造器指南

FYSETC-PortableInputShaperPortable Input Shaper(PIS) 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fy/FYSETC-PortableInputShaper

项目介绍

FYSETC-PortableInputShaper 是一个基于 GPL-2.0 许可证的开源项目,它为基于 Klipper 固件的3D打印机提供了一个便携式的输入塑造解决方案。这个创新工具设计用于减少打印过程中的振动,提升打印质量。通过采用流行的RP2040芯片,该设备不仅便于携带,而且可以在多个3D打印机上使用,只需要一份配置文件,大大节省了设置时间。其精巧的设计允许轻松安装在打印头上,并且支持通过USB-C连接至树莓派进行配置和数据传输。

项目快速启动

硬件准备与设置

  1. 硬件组装: 获取并安装正确版本的Afterburner或Stealthburner,确保选择正确的螺丝包并按照标记安装于您的打印头上。

  2. 连接树莓派: 使用USB-C电缆将FYSETC-PortableInputShaper连接到已刷入适当Klipper固件的树莓派。

  3. 获取ID: 连接后,在终端中运行 ls /dev/serial/by-id 来找到设备ID。

配置与固件编译

  1. 下载项目:

    git clone https://github.com/FYSETC/FYSETC-PortableInputShaper.git
    
  2. 配置Klipper: 使用项目中的 PIS cfg 文件替换您的Klipper配置中的相应部分。确保配置文件是与您当前使用的Klipper版本兼容的。

  3. 编译固件: 编辑 menuconfig 以包括 Portable Input Shaper 的相关选项,然后编译固件。

    cd FYSETC-PortableInputShaper
    make menuconfig
    # 根据提示配置,编译固件
    make
    
  4. 固件更新: 将编译好的.uf2文件复制到Raspberry Pi的盘符中,然后等待自动刷新完成。

应用案例和最佳实践

  • 性能优化: 在安装并适配了Portable Input Shaper后,可以通过测量共振并调整配置来显著减少3D打印时的震动,从而提高打印质量和精度。
  • 多机器共享: 由于其便携性和通用配置,该设备可以在不同型号的3D打印机之间无缝切换,为实验室或工作室提供了高效管理打印环境的能力。

典型生态项目

虽然本项目本身即为其生态系统的核心,但在3D打印社区内,结合如Klipper固件及其周边工具一起使用时,可以视为更广泛生态的一部分。开发者和爱好者们通常会围绕Klipper开发各种插件和硬件改良方案,Portable Input Shaper就是其中一个例子,它强调了如何通过技术创新改善3D打印体验。用户可通过参与论坛讨论、贡献代码或者分享自己的使用经验,进一步丰富这一生态。


以上即是关于FYSETC-PortableInputShaper项目的基本指南,旨在帮助用户快速理解和应用此开源解决方案。记得在实际操作过程中,始终关注最新的官方文档和社区动态,以便获得最准确的支持和指导。

FYSETC-PortableInputShaperPortable Input Shaper(PIS) 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fy/FYSETC-PortableInputShaper

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM(压缩感知与长短期记忆网络结合)时间序列预测项目。项目首先介绍了背景和意义,指出压缩感知(CS)能够降低数据采样率并高效恢复信号,而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案,如稀疏表示与测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构与预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样,利用LSTM网络进行时序预测,并通过优化算法实现信号重构。此外,文档还展示了具体的代码实现,涵盖环境准备、数据预处理、模型训练与评估等阶段。最后,项目提出了未来改进方向,如多尺度特征融合、在线学习与增量更新等。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样与精准预测;②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域;③实现端到端的时间序列预测流程,包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练与预测,以提升预测准确性和鲁棒性。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤,还附带了完整的程序代码和GUI设计,便于用户理解和实践。同时,文档强调了系统的灵活性和扩展性,支持多平台部署和GPU加速,满足实时在线预测需求。此外,项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化与边缘部署等前沿技术,进一步提升了系统的性能和适应能力。
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