8、物联网设计与开源闭源策略

物联网设计与开源闭源策略

1. 物联网开发与原型搭建

在物联网开发中,选择合适的开发方式至关重要。与使用计算机开发应用程序类似,若熟悉 C#、Python 或 JavaScript 等编程语言,开发会有一个好的开端;若不熟悉,则需先评估和选择语言,再学习编写、运行和自动启动程序。尽管这些任务可能比与外观奇特的电路板进行不透明交互更容易,但选择的自由也带来了复杂性。

另一种选择是将微控制器与计算机或手机结合使用。例如,Arduino 套件可通过 USB 轻松连接到计算机,使用任何编程语言通过串口与之通信。部分手机也具备此功能,但理论上不能作为控制 Arduino 的计算机“主机”。不过,安卓开发套件(ADK)采用了一个巧妙的方法,让 Arduino 配备 USB 主机屏蔽罩,使其在理论上能控制手机,而实际上手机负责复杂的处理和与互联网的通信。

原型搭建是项目启动的重要环节,虽然搭建原型的难易程度是关键因素,但将项目从单个设备扩展到大量生产时,会面临全新的挑战和问题。

2. 嵌入式平台的变更

在扩大生产规模时,可能需要考虑更换嵌入式平台,原因可能是成本或尺寸。若最初使用自由、强大的编程平台,将代码移植到更受限、便宜且小型的设备上会面临诸多挑战。反之,若在原型搭建时使用受限平台,代码可能会有选择和限制,如 Arduino 仅提供 2K 的动态内存分配,使用字符串或复杂数据结构时需谨慎考虑。

不过,实际中很多时候无需更换平台。例如,可以用 AVR 芯片(与 Arduino 所用芯片相同)替换 Arduino 原型微控制器,并在定制 PCB 上连接实际所需的组件。

3. 物理原型与大规模个性化
【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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