10、探索Arduino编程:从入门到实践

探索Arduino编程:从入门到实践

1. 第一个Arduino程序

要完成第一个Arduino程序,可按以下步骤操作:
1. 点击复选框图标编译草图。
2. 若出现错误,确保代码输入正确。要记住,与Python不同,Arduino每行代码结尾必须有分号,且大小写敏感。
3. 编译无误后,点击向右的箭头图标,将草图上传到Arduino。上传时需等待几秒,之后会看到连接到13号引脚的LED闪烁。

以下是该程序的代码示例:

int ledPin = 13;

void setup() {
  pinMode(ledPin, OUTPUT);
}

void loop() {
  digitalWrite(ledPin, HIGH);
  delay(1000);
  digitalWrite(ledPin, LOW);
  delay(1000);
}

该程序的结构如下:
- 首先创建一个整数变量 ledPin 并赋值为13。
- setup() 函数用于初始化设置,这里将 ledPin 设为输出引脚,此函数在程序开始时仅运行一次。
- loop() 函数会不断循环执行,相当于Python中的 while true: 。在该函数中,先将引脚设为高电平,延迟1秒,再设为低电平,又延迟1秒,如此循环。

2. Arduino语言简介

Arduino

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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