31、树莓派软件与硬件使用指南

树莓派软件与硬件使用指南

1. 软件列表

在使用树莓派的过程中,为了扩展预装软件的功能,需要使用一系列软件包。这些软件主要分为PC软件实用工具和树莓派软件包两部分。

1.1 PC软件实用工具

以下是常用的PC软件实用工具及其版本和官网:
| 软件名称 | 版本 | 官网 |
| ---- | ---- | ---- |
| Notepad ++ | 6.5.3 | www.notepad-plus-plus.org |
| PuTTY | 0.62 | www.putty.org |
| VNC Viewer | 5.0.6 | www.realvnc.com |
| Xming | 6.9.0.31 Public Domain Release | www.straightrunning.com/XmingNotes |
| SD Formatter | 4.0 | www.sdcard.org/downloads/formatter_4 |
| RealTerm | 2.0.0.70 | realterm.sourceforge.net |

1.2 树莓派软件包

树莓派软件包在不同的使用场景下有不同的需求,以下是各软件包的详细信息:
| 软件包名称 | 版本 | 支持网站 | 安装命令 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| Tkinter | 3.2.3 - 1 | https://wiki.python.org/moin/TkInter | sudo apt-get install python3-tk |

【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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