20、嵌入式系统在瘦客户端与家庭自动化应用中的实践

嵌入式系统在瘦客户端与家庭自动化应用中的实践

1. 瘦客户端应用概述

瘦客户端终端是一种轻量级的计算设备,它依赖于服务器来完成大部分的计算和数据存储任务。通过特定的WTC OS设计模板,我们可以轻松生成OS运行时映像。以下是生成OS运行时映像的简要步骤:
1. 选择合适的WTC OS设计模板。
2. 按照模板的指引完成相关配置。
3. 生成OS运行时映像。

在后续的配置中,我们还可以对OS设计进行进一步调整,例如禁用CE Explorer外壳,并在CE启动时自动启动Iesample浏览器。这样一来,使用CE创建信息设备变得简单直接,无需进行复杂的开发任务。这些信息设备可以本地访问网页,也可以通过互联网连接获取信息,并且网页格式的信息易于管理。企业可以利用现有的资源,部署基于CE的信息设备,通过键盘或触摸屏等输入设备,根据用户输入提供交互式环境来显示网页内容,同时控制显示的内容。

2. 家庭自动化应用的引入

以往的练习大多在模拟器中进行,模拟器虽然是学习的好工具,但它只是一个虚拟环境,模拟功能有限。因此,我们开始转向实际硬件,创建简单的CE应用,作为家庭自动化控制应用的起点。家庭自动化系统与我们的日常生活息息相关,无论是公寓、住宅还是别墅,都能从中受益。硬件是嵌入式开发环境的重要组成部分,不亲自动手操作实际硬件,嵌入式开发的学习过程是不完整的。应用开发者在进行嵌入式开发时,会面临诸多与硬件相关的挑战,例如寻找合适的硬件设备驱动、将各个硬件组件组合在一起、与外部外设进行接口以及编写代码来访问硬件等。

以下是家庭自动化系统中常见的一些控制和监测系统:
| 系统名称 | 功能描述 |
| — |

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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