8、ESP32 应用开发:从数据存储到音频播放

ESP32开发音频播放器全流程

ESP32 应用开发:从数据存储到音频播放

1. SD 卡数据存储初始化与测试

app_main 函数中,我们首先要对 app_storage 全局对象进行初始化,以此让应用能够使用 SD 卡。具体代码操作如下:

在 app_main 函数里,调用 app_storage 的 init 函数进行初始化。
若初始化成功,定义一个 lambda 函数 fn,在其中调用 app_storage 的 save 函数。
接着,通过传递 fn 这个 lambda 函数来初始化 app_sensor 对象。
当 app_sensor 生成记录时,会调用 fn 函数,从而让数据在 SD 卡的 log.bin 文件中累积。

完成上述初始化后,就可以对应用进行测试了。使用以下命令将应用烧录到开发板并在串口控制台进行监控:

$ idf.py flash monitor

执行该命令后,会有一系列的输出信息,例如检测芯片类型、SD 卡的相关信息等。应用会报告所使用 SD 卡的大小,我们可以通过将 SD 卡直接连接到开发机来检查二进制文件的内容:

$ xxd LOG.BIN | head -1

由于 ESP32 产品是小端字节序,上述命令输出的数据对应着从 app_sensor 对象发送的整数值。 </

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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