18、使用树莓派Pico和Node - RED控制显示屏与LED

使用树莓派Pico和Node - RED控制显示屏与LED

1. 项目概述

在电子项目中,显示屏和LED设备是非常重要的组成部分。我们可以通过一系列项目来学习如何使用这些设备,包括I2C LCD显示屏、使用74HC595N移位寄存器控制多个LED以及WS2812 RGB LED灯带。这里主要介绍I2C LCD显示屏的使用。

2. 16×2 LCD显示屏介绍

16×2 LCD显示屏配备1602控制器,是电子领域,特别是基于微控制器项目中常用的显示模块。它能高效、紧凑且经济地显示字母数字字符和特殊符号。
- 显示能力 :“16×2”表示每行可显示16个字符,共两行,总共可显示32个字符。
- 核心控制器 :1602控制器是该显示屏的核心,负责管理显示屏的操作,包括处理微控制器发送的数据和命令,并驱动屏幕上的相应像素。
- 通信方式 :该模块具有很强的通用性,可通过并行或串行通信协议与多种微控制器(如Arduino和树莓派Pico)进行接口。其引脚配置支持4位或8位并行模式,使用I2C背包时,引脚需求可减少到仅2个。

通信方式 所需GPIO引脚数量 优点 缺点
并行连接 6 - 11个 数据传输速度快 需要
【电能质量扰动】基于MLDWT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)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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