22、树莓派综合应用与编程指南

树莓派综合应用与编程指南

1. 共享文件夹设置

1.1 安装 CIFS / Samba 支持

树莓派操作系统默认不提供 CIFS / Samba 支持,可通过以下命令安装必要组件:

sudo apt update
sudo apt install samba samba-common-bin smbclient cifs-utils

1.2 使用 Windows 共享文件夹

1.2.1 共享文件夹设置
  • 切换共享设置
    1. 右键点击设备托盘,选择打开“网络和共享中心”。
    2. 点击“更改高级共享设置”。
    3. 选择“启用网络发现”。
    4. 选择“启用文件和打印机共享”。
    5. 保存更改。
  • 共享文件夹创建
    1. 在桌面创建一个名为“share”的文件夹。
    2. 右键点击新文件夹,选择“属性”。
    3. 点击“共享”选项卡,然后点击“高级共享”按钮。
    4. 选择“共享此文件夹”,共享文件夹名称默认与文件夹名称相同。
    5. 点击“权限”按钮。
    6. 选择“任何人”并给予“完全控制”权限(可根据需要限制特定用户访问),完成后点击“确定”,再点击“确定”退
【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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