43、数字信号处理入门与STM32F4应用实践

数字信号处理入门与STM32F4应用实践

1. 数字信号概述

在实际应用中,信号可分为模拟信号和数字信号。模拟信号可以看作是因变量的函数,例如用模拟传感器测量室温随时间的变化,实际上就形成了一个函数,这个函数有无限个值,且每个值都有无限的精度。但数字系统无法处理这样的模拟信号,因此需要将其转换为数字信号。

数字信号由按索引排序的数字值组成。以室温这个模拟信号为例,在特定时间点进行模数转换,得到量化后的样本,按时间排序后就形成了相应的数字信号。从数学角度看,数字信号用带索引值的数组表示,索引必须是整数值,因为不存在“第1.5个”样本,所以数字信号可以表示为数组x[n],n为整数索引值。

2. 嵌入式系统中数字信号的表示

在嵌入式系统中,可以直接使用数字信号的数组表示。以下是几种常见编程语言的实现方式:
- C和C++语言 :C和C++语言的数组结构相同。可以用 int x[N] 定义一个整数数组,其中N是数组元素的数量,从数字信号处理的角度看,这就是一个包含N个整数值的数字信号,数组索引从0开始,通过 x[n] 可以访问数字信号的第n个值。也可以使用浮点型数组,例如 float x[4]={0, 0.1, 0.2, 0.3} ,通过 x[1] 可以访问数组的第一个元素。
- Python语言 :在Python中,数字信号可以用列表表示,例如 x=[0, 0.1, 0.2, 0.3] ,同样通过 x[1]

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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