3、嵌入式系统开发全解析:从架构到环境搭建

嵌入式系统开发全解析:从架构到环境搭建

1. 嵌入式系统剖析

嵌入式系统广泛应用于各种设备中,如无线接入点。一个典型的嵌入式系统以32位RISC处理器为核心,具有以下组件:
- 存储设备
- Flash内存 :用于非易失性程序和数据存储。
- 主内存 :同步动态随机存取存储器(SDRAM),容量根据应用从几兆字节到数百兆字节不等。
- 时钟模块 :实时时钟模块,通常由电池备份,用于记录时间。
- 接口 :包含以太网和USB接口,以及通过RS - 232进行控制台访问的串口。
- 无线功能 :802.11芯片组实现无线调制解调器功能。

处理器除了传统的CPU功能外,还集成了UART、USB和以太网控制器等外设。

2. 典型嵌入式Linux开发设置

2.1 开发环境搭建

嵌入式Linux开发通常需要一个主机开发系统和一个目标板。主机运行常见的桌面Linux发行版,如Red Hat、SuSE或Debian Linux。目标板通过RS - 232串口线连接到开发主机,同时其以太网接口连接到本地以太网集线器或交换机,开发主机也通过以太网连接到该设备。开发主机包含开发工具、实用程序和目标文件。

2.2 与目标板通信

主要通过RS - 232连接与嵌入式Linux目标板通信,使用串口终端程序,如Minicom,它几乎

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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