12、树莓派GPIO编程与跨语言交互

树莓派GPIO编程与跨语言交互

1. GPIO寄存器基础

在树莓派上进行GPIO编程时,我们需要了解一些寄存器的基本知识。首先,调用相关函数会在X0中返回一个虚拟地址,该地址映射到我们请求的物理地址。若函数调用失败,会返回一个小的负数,可在errno.h中查找错误信息。

GPIO寄存器大小为32位,我们只能在这些寄存器和32位的CPU寄存器W版本之间传输数据。例如,若X2包含GPIO地址,使用 LDR X1, [X2] 读取会在程序运行时产生总线错误,因为GPIO控制器无法提供64位数据,必须使用 LDR W1, [X2]

2. GPIO功能选择寄存器

要配置引脚用于输出,需使用一组六个寄存器(GPSEL0 - GPSEL5)来配置所有GPIO引脚的输入或输出。每个引脚在这些寄存器中占3位,这些是读写寄存器。由于每个寄存器为32位,每个寄存器可控制10个引脚,剩余2位未使用(GPSEL5仅控制4个引脚)。具体信息如下表所示:
| No. | Address | Name | Pins |
| — | — | — | — |
| 0 | 0xFE200000 | GPSEL0 | 0–9 |
| 1 | 0xFE200004 | GPSEL1 | 10–19 |
| 2 | 0xFE200008 | GPSEL2 | 20–29 |
| 3 | 0xFE20000C | GPSEL3 | 30–39 |
| 4 | 0xFE200010 | GPSEL4 | 40–49 |
| 5 | 0xFE200014 | GP

【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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