36、基于BeagleBone Black与ZOE - M8Q的SPI通信项目实践

基于BeagleBone Black与ZOE - M8Q的SPI通信项目实践

1. 焊接与连线

首先,将六个引脚逐一焊接到拓展板(Breakout Board)的对应孔中。完成后,拓展板的顶面应呈现特定的焊接点状态。注意,八排孔中标记为NC的两个孔无需焊接,因为它们未连接任何部件。

接下来连接SPI跳线:
- 翻转拓展板,使底面可见,以便安装跳线。为避免混淆并损坏拓展板,使用黑色或灰色线连接GND,红色或橙色线连接3V3。同时,为其他线选用不同颜色,防止SPI线路混淆。
- 将SPI跳线的公头连接到BeagleBone Black的P9扩展头时,按以下步骤操作:
1. 断开BeagleBone Black的电源。
2. 将GPS的GND线连接到P9的第1针。
3. 将GPS的CS线连接到P9的第17针。
4. 将GPS的CLK线连接到P9的第22针。
5. 将GPS的3V3线连接到P9的第3针。
6. 将GPS的MOSI线连接到P9的第18针。
7. 将GPS的MISO线连接到P9的第21针。

通常,最好先连接GND线,以保护BeagleBone的I/O线路免受GPS拓展板上可能积累的静电放电影响。连接时要注意,不要将3V3线插入P9上VDD_3V3引脚下方的VDD_5V引脚,否则可能损坏拓展板。

2. 启用SPI0总线与启动GPS拓展板

为启用BeagleBone Black上的SPI0总线并为GPS拓展板供电,按以下步骤操作:
1. 将Debian Buster IoT microSD卡插入BeagleBone Black。

【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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