44、设备编程与数据集合:Rust 实践指南

设备编程与数据集合:Rust 实践指南

1. 设备编程中的错误处理与 GPIO 操作

在设备编程中,我们可能会遇到错误。由于已经设置函数支持错误返回,我们可以使用 ? 调用 trait,让 Rust 解包 Result 或通过终止当前函数来处理错误。获取引脚的当前值后,可将其与先前值进行比较。以下是示例代码:

if val != prev_val {
    println!("Button has been pushed with a value of {}", val);
    prev_val = val;
}

为了短暂暂停,我们可以让程序休眠。这里选择暂停 10 毫秒,该值较为合理。若增加到 100 毫秒,可能会错过状态变化;若缩短到 1 毫秒,可能有些过度。当然,也可以不设置休眠,持续轮询 GPIO 引脚的值。

由于函数需要返回 Result ,闭包作为表达式保留,即不进行 Result 的解包,直接从函数返回。另外,由于 Rust 无法处理信号,可使用 Ctrl - C 中断程序,但这会使 GPIO 设备处于不干净的状态,下次运行程序时可能会收到关于 GPIO 设备状态的错误通知。

1.1 日志记录

日志记录在编写程序时非常重要。虽然可以自己编写日志文件,但已有标准化的日志记录方式,无需且不建议自己编写。
- Unix 类系统的 Syslog

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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