7、硬件感知成本模型与噪声可扩展贝叶斯网络在传感器前端的应用

于 2025-07-18 10:16:52 发布
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分类专栏： 边缘计算中的硬件感知概率模型 文章标签： 硬件感知成本模型 噪声可扩展贝叶斯网络 传感器前端
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硬件感知成本模型与噪声可扩展贝叶斯网络在传感器前端的应用

1. 硬件感知成本模型概述

在估计运行时实现的能耗时，需要考虑时间因素。一般来说，控制块应用策略的速率低于特征提取和推理的速率，因此该块的能耗速率也较低。

不同类型的系统，其能耗在传感嵌入式管道的特定模块中占主导地位。例如，对于始终开启的传感器系统，前端的能耗高于数字推理模块的能耗；而其他类型的物联网节点需要更复杂的数字处理，因此推理能耗占主导地位。

系统类型 硬件感知成本（CHA）定义
可调混合信号前端 CS（前端数字质量缩放）、CF（模拟特征提取）、CF,analog
通用、先进数字处理 CS + CF + CM
运行时可调混合信号前端 CS + CM + CT
通用、运行时 CS + CF + CM + CT

硬件感知成本是系统级能耗的抽象，可根据不同类型系统的可扩展方面进行定制，为优化策略提供依据。

2. 传感器前端质量缩放的硬件感知贝叶斯网络

2.1 背景与目标

传感器前端的硬件设计选择取决于目标输出质量和精度，这

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19、噪声可伸缩贝叶斯网络分类器：实现硬件感知的机器学习
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06-18 19
本文介绍了噪声可伸缩贝叶斯网络分类器（ns-BN），一种专为资源受限边缘设备设计的硬件感知机器学习模型。ns-BN通过引入不同噪声级别和质量的特征，实现了在有限准确度损失下显著节约资源成本的目标。文章详细阐述了ns-BN的模型结构、推理过程、实验结果及其在人体活动识别、语音活动检测等场景中的应用优势，并探讨了其在动态条件下的鲁棒性和运行时调整策略。
21、噪声可扩展贝叶斯网络（ns-BN）的应用案例介绍
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06-20 11
本文介绍了噪声可扩展贝叶斯网络（ns-BN）在物联网边缘设备中的应用，探讨了其在混合信号、数字和模拟质量缩放场景下的性能。ns-BN通过建模硬件噪声对特征提取的影响，实现了资源受限环境下的成本与准确度权衡优化，并展示了对传感器故障和缺失特征的鲁棒性。实验结果证明，ns-BN能够在不同信噪比和精度配置下显著降低能耗，同时保持高分类准确度，是实现硬件感知概率模型的理想选择。
35、噪声可扩展贝叶斯网络：运行时缺失特征
js777的博客
07-04 8
本文探讨了在资源受限的物联网（IoT）和边缘计算设备上，使用噪声可扩展贝叶斯网络分类器（ns-BNs）处理运行时缺失特征和传感器故障的问题。文章提出了一种动态调整模块，能够在运行时根据设备状态选择帕累托最优的特征配置，从而在准确度和成本之间实现最佳权衡。实验基于人体活动识别（HAR）数据集，验证了所提方法在传感器故障场景下的鲁棒性和低开销优势。此外，还介绍了模型复杂度切换策略，通过在简单与复杂模型间智能切换，进一步优化嵌入式系统的性能。未来方向包括混合机器学习架构、时间序列特性建模以及硬件感知的学习算法设计
18、硬件感知成本模型总结与展望
js777的博客
06-17 9
本文深入探讨了硬件感知成本（CHA）模型在物联网（IoT）设备和边缘计算环境中的能效优化作用。文章详细阐述了硬件感知成本的定义、定制化方法及其在不同类型系统中的应用，并通过语音活动检测（VAD）和人体活动识别（HAR）等实际案例展示了其优化效果。同时，还介绍了基于硬件感知成本的动态调整策略和概率电路模型（PSDDs），以提高分类任务的性能与鲁棒性。最后，文章展望了未来的发展方向，包括优化其他资源、混合机器学习方案及时间序列建模的应用潜力。
2、硬件感知概率机器学习模型：理论基础与应用
js777的博客
06-01 7
本文介绍了硬件感知概率机器学习模型的理论基础及其在资源受限嵌入式设备中的应用。从概率论的基本概念出发，详细阐述了贝叶斯网络、概率电路的结构和推理方法，并结合感官嵌入式管道的构建块分析了特征提取和推理任务的成本模型。文章还讨论了如何通过动态调整策略优化能耗与性能之间的权衡，并展示了实验结果以验证该模型的有效性。这些技术为边缘计算场景下的高效智能系统提供了坚实的理论和技术支持。
5、硬件感知的概率机器学习模型：贝叶斯网络与概率电路
python9snake的博客
07-16 1
本文探讨了在资源受限环境下，如何通过贝叶斯网络分类器和概率电路等概率机器学习模型实现高效能的分类任务。同时，介绍了感官嵌入式管道和硬件感知成本模型，它们在动态调整和节能方面提供了系统级的解决方案，为物联网边缘设备上的智能应用设计提供了理论基础与实践指导。
6、硬件感知概率模型在运行时策略中的应用
js777的博客
06-05 6
本文探讨了在资源受限的物联网和边缘计算设备上，如何利用硬件感知概率模型（如噪声可扩展贝叶斯网络和概率子句决策图）动态调整运行时策略。重点介绍了通过运行时调整模块和模型切换策略来应对传感器故障、特征缺失以及资源限制的问题，并展示了其在人体活动识别任务中的高效性和鲁棒性。实验结果表明，该方法能够在低成本情况下保持接近帕累托最优的准确度与性能，为未来混合架构设计和时间序列建模提供了研究方向。
9、硬件感知贝叶斯网络：实现资源高效机器学习
js777的博客
06-08 24
本博文介绍了硬件感知贝叶斯网络（ns-BN）及其在资源受限设备上的应用。ns-BN不仅能够表示变量之间的概率关系，还能考虑特征质量、成本和分类准确度的权衡。文章详细探讨了ns-BN的结构、推理过程、学习方法以及其在混合信号质量缩放、数字质量缩放、模拟质量缩放等场景中的表现。此外，还讨论了ns-BN如何应对运行时缺失特征的情况，并提出了动态模型复杂度切换策略以优化资源消耗。实验结果表明，ns-BN能够在显著降低成本的同时保持较高的分类准确度，为资源高效的机器学习提供了有效解决方案。
40、硬件感知概率模型：资源与性能的最佳平衡
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07-09 11
本文探讨了硬件感知概率模型在资源受限的边缘计算环境中的应用，重点分析了如何通过引入硬件感知能力，在保证分类性能的同时最大限度地节省资源。文章内容涵盖特征噪声调整、硬件感知系统级成本建模、判别性偏差增强、动态调整策略以及在多个实际场景中的验证结果。实验表明，该模型在人体活动识别、传感器故障应对、混合信号与数字质量缩放等方面具有显著优势，同时对缺失特征和噪声具有鲁棒性，适用于极端边缘节点的部署。
基于STM32F103的步进电机S型加减速控制算法详解及应用
07-26
内容概要：本文深入探讨了STM32F103芯片用于步进电机S型加减速控制的具体实现方法。首先介绍了定时器TIM3的初始化配置，这是实现精确脉冲控制的基础。接着详细解析了S型曲线生成函数，该函数将加速段分为两个部分进行处理，分别采用二次函数和线性加二次项组合来模拟S型曲线的不同阶段。文中还展示了中断服务函数中的状态机设计，通过改变定时器的自动重装载寄存器（ARR）值实现了不同运行阶段的速度调节。此外，文章提到了一些调参技巧，如合理设置最大加速度、选择合适的总步数等，并讨论了硬件PWM的应用及其局限性。最后，简述了一个简单的运动规划器，它能够确保多段连续运动之间的平滑过渡。 适合人群：对嵌入式系统有一定了解并希望深入了解步进电机控制机制的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精细控制步进电机启动停止过程的应用场合，如数控机床(CNC)、3D打印机等领域。目的是减少机械冲击，提高设备使用寿命和加工精度。 其他说明：文中提供的完整工程代码可以帮助读者更好地理解和实践相关理论知识。同时提醒读者关注某些关键参数的选择，以确保最佳性能表现。
材料加工领域ANSYS Workbench瞬态热分析激光熔覆案例：热源加载与APDL代码应用
07-26
内容概要：本文介绍了如何使用ANSYS Workbench进行瞬态热分析，特别是针对激光熔覆的应用。主要内容包括热源加载方法及其APDL代码实现，以及如何输出节点坐标和温度值。文中详细讲解了从几何建模到热源定义，再到最终结果输出的具体步骤和技术细节。通过这些步骤，可以有效地模拟激光熔覆过程中的温度变化，为工艺优化提供了重要的参考。 适合人群：对材料加工领域的激光熔覆技术和有限元分析感兴趣的工程技术人员、研究人员及高校师生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解激光熔覆过程中温度场变化的研究项目，旨在提高对激光熔覆工艺的理解并优化相关工艺参数。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还附带了具体的APDL代码示例，方便读者直接应用于实际工作中。此外，鼓励读者在实践中不断探索和完善，以适应不同的应用场景。
STM32项目集锦：锅炉控制器AD采集与通信实践、无刷电调设计创新、测量板多功能应用 实用版
最新发布
07-26
三个基于STM32的项目——锅炉控制器、无刷电调和测量板的设计与实现。每个项目均提供了完整的原理图、PCB布局和源代码。锅炉控制器项目涵盖了热电偶AD采集、Modbus通信、IIC和SPI接口的应用；无刷电调项目重点在于电机的精确速度和位置控制，利用PWM功能并通过IIC/SPI接口实现智能控制；测量板项目则实现了电压和温度采样、OLED显示及温度超限报警功能。这些项目不仅展示了STM32的强大功能和灵活性，也为学习者提供了宝贵的学习资源。 适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、电子爱好者及高校相关专业学生。 使用场景及目标：① 学习STM32在工业控制、电机驱动和环境监测中的具体应用；② 掌握从硬件设计到软件编程的全流程开发技能；③ 提升对复杂系统架构的理解和优化能力。 其他说明：文中提供的详尽资料有助于读者快速上手STM32开发，理解其内部工作机制，并应用于实际工程项目中。
电力电子技术：逆变技术Matlab模型图（电压型单相半桥全桥逆变电路与电流型三相逆变电路） 高级版
07-26
利用Matlab进行电力电子技术中不同类型的逆变电路建模及其波形分析的方法。具体涵盖了电压型单相半桥逆变电路、电压型单相全桥逆变电路以及电流型三相逆变电路的建模过程。对于每种电路，文中不仅提供了具体的Matlab/Simulink代码片段，还深入探讨了关键参数的选择依据，如死区时间、调制指数、移相角度、LC滤波器参数等，并强调了这些参数对最终波形质量的影响。此外，作者分享了一些实际操作中的经验技巧，比如如何避免波形畸变、优化动态响应特性、确保电流波形的正弦性和相位关系等。 适合人群：从事电力电子技术研发的专业人士，尤其是那些希望深入了解逆变技术并掌握Matlab仿真的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①为研究人员提供一套完整的逆变电路仿真解决方案；②帮助工程师快速搭建实验环境，验证理论假设；③降低实际硬件测试的风险和成本。 阅读建议：读者可以跟随文中的步骤逐步尝试构建自己的逆变电路模型，在实践中体会各个参数的作用机制，并对比不同配置下的性能差异。同时，借助提供的FFT分析工具，能够更加直观地评估信号的质量。
langchain4j-ollama-spring-boot-starter-0.29.0.jar中文文档.zip
07-26
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
基于PMSM的改进神经网络自抗扰控制与经典ADRC的Simulink仿真对比研究：无模型控制下的三闭环控制策略与效果评估
07-26
内容概要：本文详细探讨了基于永磁同步电机（PMSM）的自抗扰控制（ADRC）与改进的神经网络自抗扰控制在Simulink中的仿真模型对比。首先介绍了PMSM的特点及其广泛的应用背景，接着阐述了自抗扰控制作为无模型控制方法的优势，特别是在不需要精确模型的情况下仍能有效控制PMSM。文中还提到，通过Simulink构建的三闭环控制策略（电流环、速度环和位置环），实现了对PMSM的精准控制。随后，文章重点讲解了改进的神经网络自抗扰控制，强调了其在处理复杂非线性问题方面的优势，并展示了如何在每个闭环中融入神经网络控制策略。最后，通过对两种控制方式的仿真对比，验证了改进的神经网络自抗扰控制在控制效果、响应速度和稳定性等方面均优于传统自抗扰控制。 适合人群：从事电机控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对自抗扰控制和神经网络控制感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解PMSM控制技术的研究人员和技术人员，旨在帮助他们掌握最新的控制技术和工具，提升实际项目中的控制性能。 其他说明：文章附带了相关理论参考资料，如《现代控制系统》、《自抗扰控制原理与应用》、《神经网络控制》，为读者提供了进一步学习的方向。
无刷直流电机无传感器控制：基于容积卡尔曼滤波的转速与转子位置估计及Simulink建模 精华版
07-26
无刷直流电机（BLDC）无传感器控制的一种高效解决方案——基于容积卡尔曼滤波（CKF）的转速和转子位置估计方法。文中首先阐述了无传感器控制的意义及其优势，随后深入探讨了系统的实现框架，包括电机本体模型和CKF观测器两大部分。重点讲解了状态方程的非线性处理、协方差矩阵的处理方式以及容积点生成的具体实现。此外，还提到了在Simulink中进行闭环测试时遇到的问题及解决方案，如采样频率与数值积分方法的配合问题，并展示了通过对比实验验证CKF观测器性能优越性的过程。最后，讨论了一些常见的实现细节和技术挑战，如角度归一化处理、抗饱和处理和启动策略等。 适用人群：从事电机控制系统研究与开发的技术人员，尤其是对无刷直流电机无传感器控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握无刷直流电机无传感器控制技术的研究人员和工程师。目标是在提高转速和转子位置估计精度的同时降低硬件成本，增强系统的鲁棒性和可靠性。 其他说明：文中提供了详细的理论推导、代码实现和实验数据，有助于读者全面理解和实践这一先进技术。同时，文中提到的一些优化技巧对于实际工程项目也有重要参考价值。
并网逆变器VSG虚拟同步控制Matlab Simulink仿真模型及其正确性验证
07-26
一种基于Matlab Simulink平台的并网逆变器VSG虚拟同步控制仿真模型。该模型旨在模拟传统同步发电机的特性，提高分布式能源系统的稳定性和可靠性。文中首先阐述了并网逆变器和VSG技术的重要性和背景，接着具体介绍了仿真模型的构建过程，包括电源模块、逆变器模块、VSG控制模块和电网模块的功能和相互关系。最后，通过一系列仿真实验验证了模型的正确性和有效性，展示了其在不同工况下的动态响应特性。 适合人群：从事电力电子、新能源技术和电力系统研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握并网逆变器VSG虚拟同步控制原理的研究人员和工程师。该模型可用于教学、科研以及工程实践中，帮助相关人员更好地设计和优化分布式能源系统。 其他说明：文件包中包含了完整的仿真模型、详细的仿真报告和汇报答辩PPT，方便用户快速上手和深入理解。
光伏并网逆变器设计原理与仿真分析：原理图、PCB、源码及BOM表
07-26
内容概要：本文档详细介绍了成熟模块式光伏并网逆变器的全套技术资料，涵盖功率接口板、主控DSP板和驱动扩展板的原理图、PCB设计、元器件明细表（BOM），以及逆变器并联仿真文件和环流仿真分析。具体来说，功率接口板负责将直流电转换为交流电，主控DSP板作为系统‘大脑’，负责控制和管理，驱动扩展板用于扩展功能。此外，还包括详细的逆变器并联仿真和环流仿真分析，帮助用户深入了解系统的运行特性及其潜在问题。 适合人群：从事电力电子、新能源领域的工程师和技术人员，尤其是对光伏并网逆变器有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：① 设计和开发光伏并网逆变器；② 学习和研究逆变器的工作原理和控制策略；③ 进行逆变器并联运行的仿真和优化，提升系统的稳定性和效率。 其他说明：文档提供的资料基于成熟的电路设计，不仅有助于理论学习，还能指导实际工程应用。
电力系统机组组合优化调度：基于Matlab、Yalmip和Cplex的混合整数线性模型求解
07-26
内容概要：本文介绍了利用Matlab、Yalmip和Cplex求解电力系统机组组合优化调度问题的新方法。通过构建混合整数线性模型并引入直流潮流约束，实现了对30节点6机组系统的总成本最优求解。文中详细解释了模型的构建过程，包括二进制变量和约束条件的应用，以及如何通过直流潮流约束满足网络约束。此外，还提供了必要的机组参数、网络参数和负荷参数等资料，以支持模型的建立和求解。最后，作者对模型进行了改进和优化，提高了计算速度和收敛性。 适合人群：从事电力系统优化调度的研究人员和技术人员，尤其是熟悉Matlab、Yalmip和Cplex工具的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要进行电力系统机组组合优化调度的场合，旨在通过数学建模和优化算法，实现系统总成本最小化，提升电力系统的运行效率和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的实施步骤和代码注释，便于读者理解和复现实验结果。
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