9、树莓派波形生成:软件与硬件实现

树莓派波形生成:软件与硬件实现

1. 软件波形生成

1.1 生成方波信号

1.1.1 简单方波信号生成

使用RPi.GPIO库生成简单的方波信号,代码如下:

import RPi.GPIO as GPIO
import time
GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

freq = 1000
PWM_Port = 26

GPIO.setup(PWM_Port, GPIO.OUT)
p = GPIO.PWM(PWM_Port, freq)
p.start(50)

while True:
    pass

这段代码中,我们设置了频率为1000Hz,使用GPIO 26作为PWM输出端口,并以50%的占空比启动PWM。

1.1.2 特定峰值电压的方波信号生成

使用DAC(数模转换器)生成频率为1kHz、峰值电压为2V的方波信号。
- 数据写入格式 :数据以两个字节写入DAC,低字节指定数字输入数据的D0:D8,高字节包含D8:D11、SHDN、GA、BUF、A/B等位。正常操作时,将12位输入数据的高字节(D8:D11)与0x30相加后发送,再发送低字节。
- 代码实现

import RPi.GPIO as GPIO
import time
import spidev

spi =
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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