17、树莓派无线电爱好者常用应用指南

树莓派无线电爱好者常用应用指南

在树莓派上,有许多适合无线电爱好者的应用程序。下面将详细介绍这些应用的安装和使用方法。

1. TWCLOCK

TWCLOCK 由 WA0EIR 开发,可显示全球数百个主要城市的当地时间和 GMT 时间,还带有计时器,能按指定时间间隔以音频摩尔斯电码输出电台 ID。

安装步骤
  1. 启动桌面。
  2. 点击左上角应用程序菜单中的“Preferences” -> “Add / Remove Software”。
  3. 在搜索框中输入“twclock”并按回车键。
  4. 点击选择该软件,然后点击“Apply”。
  5. 输入树莓派密码,等待软件安装完成,点击“OK”退出。
使用方法
  • 启动程序:在桌面打开终端会话,输入“pi@raspberrypi@~ $ twclock”;或者点击左上角应用程序菜单中的“Accessories”,再点击“twclock”。
  • 放大显示:按住显示屏右下角可放大。
  • 查看世界时间:点击鼠标右键,选择“Others”,选择地区(如欧洲)和城市(如土耳其),点击“OK”,即可显示所选城市的时间。
  • 设置电台 ID 和摩尔斯电码:
    1. 使用 nano 编辑器编辑文件:“pi@raspberrypi:~ $ sudo nano /etc/X11/app-defaults/Twclock”。
    2. 编辑以下语句指定电台 ID(假设 ID 为 G7
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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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