13、嵌入式系统中的定时操作与定时器详解

嵌入式系统中的定时操作与定时器详解

在嵌入式系统的运行中,时间管理至关重要。时钟信号和定时器是实现精确时间控制的关键组件,下面将详细介绍嵌入式系统中的时钟信号、振荡器以及定时器的相关知识。

1. 嵌入式系统中的时钟信号

在嵌入式系统里,为避免逻辑门出现未定义状态,需要同步信号。时钟信号就用于此目的,在其每个上升沿或下降沿执行操作,而在上升沿或下降沿之间不进行操作,从而确保微控制器内的所有操作同步进行。

1.1 振荡器作为时钟信号源

振荡器是产生周期性方波的电子电路,此方波即我们所需的时钟信号。因此,需要时钟信号的嵌入式系统应配备振荡器。振荡器有两个重要特性:精度和响应时间。精度指时钟信号频率的精确程度,响应时间则是振荡器稳定并产生所需频率时钟信号的时间。

主要有两种类型的振荡器:电阻 - 电容(RC)振荡器和晶体振荡器。
- RC 振荡器 :基本的施密特触发器 RC 振荡器如图 6.2 所示。时钟信号的频率由 R 和 C 组件的值决定。其工作原理是:电容充电时,施密特触发器输出为高电平;电容放电时,输出为低电平,从而产生所需的周期性时钟信号。RC 振荡器主要用作微控制器的内部振荡器,因为其组件可添加到硬件生产过程中,无需额外组件,且价格便宜、响应时间快。但由于使用了无源组件,其精度较低,且精度会受温度和电源电压变化的影响。
- 晶体振荡器 :晶体振荡器电路如图 6.3 所示。时钟信号的频率由晶体决定,晶体是仅允许特定频率信号通过的滤波器。使用晶体振荡器时,除晶体和电容外的组件置于微控制器内,但晶体不能放在微控制器内部,需作为外部单元添加到系统

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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