智能穿戴设备新选择,Nordic低功耗Wi-Fi

如果您的可穿戴设备需要在尽可能小的延迟下传输大量数据,Wi-Fi是您的最佳选择。这种技术在传输大量数据(比如视频)的时候表现非常优秀,但它的主要缺点是功耗高,需要每天给电池充电。

通过使用Wi-Fi,您的可穿戴产品可以通过Wi-Fi接入点直接连接到互联网。

Google Glass使用Wi-Fi来以较高的速度传输图形,从而获得更好的用户体验。但高显示屏功耗以及高CPU负载使得消费者需要频繁给设备充电。需要注意的是,这种充电要求将是影响客户整体满意度的一个非常重要的因素。

低功耗: Nordic Wi-Fi解决方案旨在将耗电量最小化,使其成为要求一次充电就实现长时间运行的电池供电设备的理想选择。

易于集成: Nordic Wi-Fi解决方案可以轻松集成到各种应用和系统中。Wi-Fi完全集成到我们的nRF Connect SDK中,使之与我们的SoC和SiP实现最佳集成。

强大的安全性: Nordic Wi-Fi解决方案包括内置的安全与完整的WPA3,以确保设备和数据的安全。

强大的支持和资源: Nordic 提供全面的文档、技术支持和开发工具,帮助您开始 Wi-Fi 项目。

Wi-Fi 6认证参考设计: Nordic nRF7002 DK已通过Wi-Fi 6认证,是嵌入式市场上为数不多的认证解决方案之一。

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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