10、蓝牙技术全面解析:从历史到应用

蓝牙技术全面解析:从历史到应用

蓝牙简介

蓝牙是一种低功耗无线连接技术,广泛应用于从手机、传感器、键盘到视频游戏系统等各类技术设备中。其名称源自公元958年左右挪威和瑞典地区的哈拉尔·蓝牙王(King Harald Blatand)。这位国王因其喜爱蓝莓,或者因食用冷冻敌人尸体而得名“蓝牙”。蓝牙技术以他的名字命名,是因为哈拉尔·蓝牙王将交战的部落联合起来,这与最初蓝牙特别兴趣小组(SIG)的成立理念相似,甚至蓝牙标志也是丹麦人使用的古日耳曼字母符文的组合。如今,蓝牙技术十分普及,下面将重点介绍2016年蓝牙SIG批准的蓝牙5协议,同时也会提及其他版本。

蓝牙历史

蓝牙技术于1994年由爱立信首次提出,旨在用射频(RF)介质取代连接计算机外设的大量电缆。英特尔和诺基亚随后加入,意图以类似方式将手机与计算机无线连接。1996年,这三家公司在瑞典隆德的爱立信工厂举行的会议上成立了SIG。到1998年,蓝牙SIG已有五名成员:英特尔、诺基亚、东芝、IBM和爱立信,同年发布了蓝牙规范1.0版本。2005年,当SIG成员超过4000人时,2.0版本获得批准。2007年,蓝牙SIG与北欧半导体和诺基亚合作开发了超低功耗蓝牙,即现在的蓝牙低功耗(BLE)技术,为使用硬币电池的设备通信开辟了全新市场。2010年,SIG发布了蓝牙4.0规范,正式纳入了BLE技术。目前,蓝牙产品的出货量已超过25亿,蓝牙SIG成员达30000人。长期以来,蓝牙在物联网部署中得到广泛应用,尤其是在低功耗模式(LE)下,常用于信标、无线传感器、资产跟踪系统、遥控器、健康监测器和报警系统等设备。在其发展历程中,蓝牙及其所有可选组件均遵循GPL许可,本质上属于开源技术。

蓝牙各版本的功能和发布时间如下表所示:

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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