17、嵌入式系统中的定时操作与模数转换

嵌入式系统中的定时操作与模数转换

1. 定时操作项目

在嵌入式系统开发中,定时操作是非常重要的一部分。下面介绍几个具体的定时操作项目。

1.1 重复问题及电源管理

需要使用合适的定时器模块重复特定问题,并添加电源管理选项。这样,STM32F4微控制器在不使用时可以处于合适的低功耗模式。

1.2 包含IWDG和定时器13的项目

该项目有以下规格:
- 启动IWDG模块,在4秒后复位STM32F4微控制器。
- 按下按钮时,用于踢看门狗定时器。
- 配置定时器13模块,以1秒的间隔生成中断。在前4秒,定时器13用于复位IWDG计数器;4秒后,定时器切换板载绿色LED。
- 添加电源管理选项,使STM32F4微控制器在不使用时处于合适的低功耗模式。
可以使用以下方式实现该项目:
- C语言(STM32CubeIDE) :在STM32CubeIDE中使用C语言进行开发,需要配置IWDG、定时器13和电源管理相关的寄存器和函数。
- C++语言(Mbed) :在Mbed平台上使用C++语言,利用Mbed提供的库函数来实现相应功能。
- MicroPython :使用MicroPython进行开发,通过简单的脚本代码实现项目需求。

1.3 定时器3和定时器2的项目

该项目要求:
- 配置定时器3模块为主模块,以0.1 Hz的频率切换其输出。
- 配置定时器2模块为从模块,以1秒的间隔切换板载

【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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