技术杂谈

        对于最近的技术要闻,最让我值得兴奋的就是马斯克的脑机接口,脑机接口这个概念并不太新奇,最早看到这个概念,是从You管中看到的一篇报道,其中的医学人员就指出,现在的脑机接口还需要一定的努力,但是也有一定的成就,就人工耳蜗而言,可以帮助听力障碍者恢复一定的听力,人工耳蜗就是一个将硬件设置植入到人的耳蜗中,相对来说比较容易,人机接口最大的困难是,对于液态,容易流动的组织,不容易将设备放入到该组织中,例如:眼睛,大脑。

        看到马斯克的文章介绍,采用精密的仪器将硬件植入到人体中,对于是否可以实现,我不做言表,我只发表一下自己的言论,大胆的再进一步推测一下,假设这项技术在人类中广泛应用,则下来作为一个技术者,我们应该需要做什么?我能想到的就是数据。

数据

        如果技术已经成熟,则我们获取东西,将一切从云端获取,云端只不过是指的是对于普通人员来说,数据的存储不需要存储在自己的主机上,只需要一个接口就可以从已经布置好的数据库中获取数据,但云端的数据实质也是依靠存储在某个地方的实体数据存储硬件,因此数据还是在数据库中,这个时候,我们每个人获取通过植入体内的硬件,从数据库中获取数据,然后反馈给我们,但是这样存在一个问题,数据库的信息都是一样的,如何做到人与人的差距,我相信,未来的科技会为我们带来前所未有的便利,所以未来我们的思考会越来越少,几乎大部分的信息都是已有的,现成的,很少需要在进行一步开发。因此,为了区分人与人的差距,这个时候的区分实质就是数据的区分,目前我们人与人的区分就是知识的区分,然后进行社会的分工,各司其职,能者居之,而对于科技的进步,数据的区分就好比现在知识的区分,从而进行社会的分工,而数据的区分,则表现在数据库内容的区分,数据结构的区分,例如小明和小红,两个人体内都有脑机接口设备,他们获取信息的方式是通过体内的硬件设备从特定的终端获取数据,来进行进一步的信息加工,认知,而终端的数据库,有两种,一个是A数据库,数据的存储结构高效,精简,存储的数据量大,质量高,而另一个就是B数据库,使用普通的数据结构存储的常用数据,小明是一个重量级人物,(无视重量级的划分,我也不知道未来会如何划分),则小明连接的数据库是A,小红连接的数据库B,因此就悄无声息将人实现区分,从而造成小红,小明看待问题,思考问题的方式不同。

总结

        因此,我的想法是,对于人的区分,社会分工,我不做深度的讨论,我只从技术的角度进行讨论,技术从来都是无属性的,最终技术产生的影响,都是外来的附加而导致的,因此我认为面对人机接口,我们存在的一个挑战是寻找一个高效的数据结构,数据的快速存储和表示。

 

一时感悟,如有问题,敬请指出,与君共勉

 

内容概要:本文详细介绍了如何利用Simulink进行自动代码生成,在STM32平台上实现带57次谐波抑制功能的霍尔场定向控制(FOC)。首先,文章讲解了所需的软件环境准备,包括MATLAB/Simulink及其硬件支持包的安装。接着,阐述了构建永磁同步电机(PMSM)霍尔FOC控制模型的具体步骤,涵盖电机模型、坐标变换模块(如Clark和Park变换)、PI调节器、SVPWM模块以及用于抑制特定谐波的陷波器的设计。随后,描述了硬件目标配置、代码生成过程中的注意事项,以及生成后的C代码结构。此外,还讨论了霍尔传感器的位置估算、谐波补偿器的实现细节、ADC配置技巧、PWM死区时间和换相逻辑的优化。最后,分享了一些实用的工程集成经验,并推荐了几篇有助于深入了解相关技术和优化控制效果的研究论文。 适合人群:从事电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望掌握基于Simulink的自动代码生成技术,以提高开发效率和控制精度的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要精确控制永磁同步电机的应用场合,特别是在面对高次谐波干扰导致的电流波形失真问题时。通过采用文中提供的解决方案,可以显著改善系统的稳定性和性能,降低噪声水平,提升用户体验。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论解释和技术指导,还包括了许多实践经验教训,如霍尔传感器处理、谐波抑制策略的选择、代码生成配置等方面的实际案例。这对于初学者来说是非常宝贵的参考资料。
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