26、Nios II系统的配置、定制与测试

Nios II系统配置、定制与测试详解

Nios II系统的配置、定制与测试

在嵌入式系统开发中,Nios II系统是一个强大的工具。下面将详细介绍如何配置Nios II系统以支持基本32位浮点运算,以及如何添加自定义逻辑块来支持64位双精度运算。

1. 配置Nios II系统以支持基本32位浮点运算

要让Nios II系统支持基本32位浮点运算,可按以下步骤操作:
1. 设置C源程序 :将C源程序设置为使用BSP风格,并将Nios系统下载到开发板。
2. 生成设备驱动 :选择“Actions” -> “Generate Device Drivers (BSP)”。
3. 修改Makefile :在BSP目录中修改Makefile,将 –O1 替换为 –O3
4. 生成顶层Makefile :运行“Actions” -> “Compile”来生成顶层Makefile,此过程可能需要较长时间。
5. 打开命令外壳 :从已安装的Quartus程序中,启动“Nios II 15.1 Command Shell”,并使用 cd 命令切换到包含顶层Makefile的源代码文件夹。
6. 编辑顶层Makefile :再次将 –O1 替换为 –O3 ,并移除 –g 选项。

【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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