20、嵌入式开发中的功耗优化与时间处理

嵌入式功耗与时序优化

嵌入式开发中的功耗优化与时间处理

1. 监控特定 USB 设备应用的创建

1.1 操作步骤

  1. ~/test 工作目录下创建名为 udev 的子目录。
  2. 使用喜欢的文本编辑器在 udev 子目录中创建 udev.cpp 文件。
  3. udev.cpp 文件中添加必要的包含和命名空间定义:
#include <iostream>
#include <functional>
#include <libudev.h>
#include <poll.h>
namespace usb {
  1. 定义 Device 类:
class Device {
  struct udev_device *dev{0};
  public:
    Device(struct udev_device* dev) : dev(dev) {
    }
    Device(const Device& other) : dev(other.dev) {
      udev_device_ref(dev);
    }
    ~Device() {
        udev_device_u
【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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