2、嵌入式 Linux 开发入门指南

嵌入式 Linux 开发入门指南

1. 嵌入式 Linux 概述

Linux 自 1999 年起成为嵌入式设备的可行选择,当时 Axis 发布了首款基于 Linux 的网络摄像机,TiVo 推出了首款数字视频录像机(DVR)。如今,Linux 已广泛应用于各类产品,2021 年有超过 20 亿台设备运行 Linux,涵盖智能手机、机顶盒、智能电视、Wi-Fi 路由器等。

2. 选择 Linux 的原因
  • 功能强大 :具备良好的调度器、网络栈,支持 USB、Wi-Fi、蓝牙、多种存储介质和多媒体设备等。
  • 架构广泛 :已移植到多种处理器架构,如 Arm、MIPS、x86 和 PowerPC。
  • 开源灵活 :可获取源代码并按需修改,能创建特定板级支持包,添加或移除功能以满足需求。
  • 社区活跃 :Linux 内核每 8 - 10 周发布新版本,每次发布包含超 1000 名开发者的代码,能及时支持当前硬件、协议和标准。
  • 无供应商绑定 :开源许可证保证可获取源代码。
3. 不选择 Linux 的情况
  • 硬件资源不足 :相比传统实时操作系统(RTOS),Linux 需要更多资源,至少需要 32 位处理器和大量内存。
  • 技能不足 :项目前
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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