15、音频播放器项目与ESP32 Wi-Fi通信开发

音频播放器项目与ESP32 Wi-Fi通信开发

音频播放器项目开发

app_main 函数中,首先调用两个BSP函数初始化开发板,接着调用 bsp_spiffs_init 函数挂载存储分区,以便访问其中的文件。随后进行对象初始化:

m_app_btn.init();
m_app_audio.init(audio_mute_function);
m_app_ui.init(&m_app_btn, &m_app_audio);

这里初始化了按钮和音频对象,然后使用前两个对象的指针调用UI对象的 init 函数。当应用在开发板上启动时,这些对象将接管并运行。

项目测试

完成开发后,就可以对项目进行测试了。首先使用以下命令对应用进行烧录:

$ idf.py erase-flash clean flash monitor

烧录成功后,应该能在LCD显示屏上看到GUI界面。以下是一些测试用例:
1. 按下中间按钮播放狗叫声,播放时再次按下暂停。
2. 音频播放结束后,按钮名称自动变为“Play”。
3. 按下左右按钮浏览动物列表,观察GUI相应更新。
4. 双击中间按钮将焦点切换到音量控制,此时音量条颜色变为红色。
5. 增大或减小音量。
6. 双击中间按钮返回播放列表,播放动物声音时检查音量是

【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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