12、树莓派在电子测量与音频应用中的实践

树莓派在电子测量与音频应用中的实践

1. 电压、电流、电阻与电容测量项目
1.1 电压表注意事项

在使用电压表测量电压时,要特别注意最大输入电压不能超过 +3.3 V。若需测量更高电压,可使用电阻分压器电路降低输入电压,例如使用 10 kΩ 和 100 kΩ 的两个电阻组成的电路,输入电压会被衰减 0.909 倍,测量结果需乘以 11,计算公式为:

mV = adc * 3300.0 * 11.0 / 1023.0
1.2 电流表设计

设计好电压表后,设计电流表就相对容易。最简单的方法是在要测量电流的电路中串联一个已知的固定电阻,通过测量该电阻两端的电压,再用电压除以电阻值,即可计算出电路中的电流。假设要测量的最大电流为 1 A,可选择一个 10 Ω 的固定电阻,并确保该电阻的功率额定值至少为 20 W(如线绕电阻)。

1.3 欧姆表设计

设计欧姆表也很简单,只需将一个固定电阻与未知电阻串联,通过测量未知电阻两端的电压,就能轻松计算出其阻值,并将结果显示在 LCD 上。
- 电路公式 :未知电阻 Rx 两端的电压 Vo 计算公式为 Vo = Vin × Rx / (R1 + Rx) ,变形可得 Rx = Vo × R1 / (Vin – Vo) 。当 Vin 为 3.3 V,R1 选择 3.3 kΩ 时, Rx = Vo × 3300 / (3300 mV – Vo) (Rx 单位为欧姆,

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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