5、树莓派入门:从Raspbian系统开始与无头机器人配置

树莓派入门:从Raspbian系统开始与无头机器人配置

1. 树莓派引脚介绍

树莓派虽有音频端口,但不适用于驱动扬声器,故使用GPIO端口的I2S引脚进行语音处理,I2S引脚为18、19、20和21。标记为SDA和SCL的引脚构成I2c数据总线,用于连接一些传感器,部分电机控制板也会使用此总线传输指令。引脚9、10和11组成SPI端口,用于连接RGB LED。其他有编号但无特定标识的引脚为通用IO引脚,可用于电机控制器、伺服电机、线传感器、编码器和超声波传感器的数字输入输出。这里的引脚编号采用BCM编号系统,对应树莓派主处理器芯片上的引脚编号,而非GPIO端口上的引脚位置编号。

引脚类型 引脚编号 用途
I2S引脚 18、19、20、21 语音处理
I2c数据总线 SDA、SCL 连接传感器和电机控制板
SPI端口 9、10、11 连接RGB LED
通用IO引脚 无特定标识编号引脚 电机控制器、伺服电机等数字输入输出
2. 树莓派扩展板
【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值