13、蓝牙低功耗(BLE)开发全解析

蓝牙低功耗(BLE)开发全解析

1. GATT 数据层次结构

GATT(通用属性配置文件)对数据格式进行了定义,具有配置文件(Profiles)、服务(Services)和特征(Characteristics)的层次结构。其层次结构的顶层是配置文件。

1.1 配置文件(Profiles)

配置文件定义了 BLE 在多个设备之间通信的特定用途,包括涉及设备的角色及其一般行为。例如,标准的健康温度计配置文件定义了温度计设备(传感器)和收集器设备的角色:温度计设备测量温度,收集器设备从温度计接收温度测量值和其他数据。该配置文件指定了温度计必须实例化的服务(健康温度计服务和设备信息服务),并表明该配置文件的预期用途是在医疗保健应用中。

配置文件并不存在于 BLE 设备上,而是由 BLE 设备实现的规范。官方采用的 BLE 配置文件列表可在 bluetooth.com/specifications/gatt 上获取。在实现自己的 BLE 设备时,检查是否有符合产品需求的标准配置文件是个好主意。如果有,将受益于与支持该标准的其他产品的互操作性,节省设计新配置文件的时间。

1.2 服务(Services)

服务是描述 BLE 设备部分行为的特征集合。例如,健康温度计服务提供来自温度计设备的温度数据。一个服务可以有一个或多个特征,并通过 UUID 进行区分。官方采用的 BLE 服务具有 16 位 UUID,健康温度计服务被分配的编号是 0x1809。你可以通过为其提供 128 位 UUID 来创建自己的自定义服务。

服务由 BLE 设备进行广告宣传。官方采用的 BLE 服务列表可在 bluetooth.com

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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