11、树莓派与嵌入式设备原型开发

树莓派与嵌入式开发详解

树莓派与嵌入式设备原型开发

1. 树莓派简介

树莓派(Raspberry Pi)与 Arduino 不同,它并非为物理计算而设计,而是着眼于教育领域。树莓派基金会的受托人兼联合创始人 Eben Upton 的愿景是打造一款小巧、廉价且便于编程和实验的计算机,就像他小时候使用的那些计算机一样,而不是仅仅用于被动地玩游戏。从 2006 年起,基金会召集了一群教师、程序员和硬件专家来探讨这些想法。

在博通(Broadcom)工作期间,Upton 参与了博通 BCM2835 片上系统的研发。该芯片拥有强大的图形处理单元(GPU),能够实现高清视频和快速图形渲染。此外,它还配备了低功耗、价格低廉但性能尚可的 700 MHz ARM CPU,这几乎是后来才添加的功能。Upton 将该芯片描述为“嫁接了 ARM 元素的 GPU”。

最初的项目使用了现成的 Arduino 控制器,不过如今市面上销售的套件采用了带有定制电路板的 ATmega 168 微控制器,该电路板仍与 Arduino 兼容,并且编程工作都通过 Arduino IDE 完成。为了匹配树叶形状的印刷电路板(PCB)的尺寸,该设备使用了 WizNet 以太网芯片,而非较大的 Arduino 以太网扩展板。未来的更新很可能会支持 WiFi 连接。

2. Arduino 案例研究:BakerTweet

BakerTweet 设备(www.bakertweet.com/)实际上是一款专为面包店设计的 Twitter 物理客户端。面包师可能希望让顾客知道某种产品刚刚出炉,比如新鲜面包、热松饼、裹着糖霜的纸杯蛋糕等。然而,他们发推文的环境中存在热烤箱、面粉灰尘以及粘性的面团和面糊,这些都会对计算机

【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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