22、使用基于 Arm 的单板计算机的充足内存进行 π 计算

使用基于 Arm 的单板计算机的充足内存进行 π 计算

1. 背景与硬件选择

在某些应用中,无论进行多少优化,都需要大量的随机存取存储器(RAM)。例如,计算 100,001 位小数的 π 的有界 π 水龙头程序大约需要 1.4 M 字节的 RAM。对于这类应用,配备充足板载 RAM 的单板计算机是一个不错的选择。

这里选用了知名的 32 位基于 Arm 的 Raspberry Pi Zero WH 单板计算机。它搭载了现代且强大的 32 位 ARM1176JZF - STM 处理器,时钟频率为 1 GHz。该处理器连接着 512 M 字节的同步动态随机存取存储器(SDRAM)和多个高性能外设,其中 Arm11 集成在 Broadcom BCM2835 片上系统中。

2. 电路设计与连接

计算 100,001 位 π 需要约 2500 秒(约 42 分钟),并使用该系统 512 M 字节板载 SDRAM 中的 1.4 M 字节。由于有足够的 SDRAM 用于 π 计算,电路设计相对简单。只需要一些外部组件,就能在 Newhaven NHD - 0216K1Z - FSW - FBW - L 型的工业标准字符型 LCD 上显示计算进度。

GPIO 引脚及其在 Raspberry Pi Zero WH 的 40 针接头的关联引脚、功能和连接如下表所示:
| GPIO/40 - 针接头 | 功能 | AND - 门 | 端口扩展器 |
| — | — | — | — |
| GPIO12/H32 | 调试和基准计时 | in 12/13, out 11 | |
| GPIO16/H36 | 全软件 SP

【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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