31、树莓派:多功能计算设备的探索与应用

树莓派:多功能计算设备的探索与应用

树莓派概述

树莓派是由英国慈善组织树莓派基金会开发的一系列单板计算机,自2012年推出以来,已发布多个版本和变体。它价格低廉,最初旨在促进学校和发展中国家的基础计算机科学教学,如今已广泛应用于编程学习、硬件项目创建、家庭自动化等领域。其具有低功耗、支持Linux系统、配备GPIO引脚等特点,能让用户操作物理计算电子组件,探索物联网应用。

树莓派4的特性与配置
  • 特性 :树莓派4有诸多新特性,如支持双4K显示、性能提升、具备快速网络连接(千兆以太网、无线和蓝牙)、有1GB、2GB和4GB三种RAM版本可选,且USB 3.0端口传输速度更快。
  • 配置步骤
    1. 所需硬件 :需至少3.0A的电源、容量至少8GB的Micro - SD卡(部分商家提供预装Raspbian OS的卡)、USB键盘和鼠标(首次安装必需,后续可使用蓝牙设备)、TV或电脑屏幕及相应的micro - HDMI转换器。
    2. 配置SD卡 :若SD卡未预装Raspbian系统,可使用带SD卡插槽的笔记本电脑,通过NOOBS工具进行安装。
    3. 连接设备 :按特定顺序安装组件,先插入Micro - SD卡,再连接鼠标、键盘,用micro - HDMI电缆连接屏幕,通过以太网电缆连接网络。
    4. 启动与完成配置 :插入电源后自动启动,看
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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