3、嵌入式系统与网络物理系统:概念、应用与发展趋势

嵌入式系统与网络物理系统:概念、应用与发展趋势

在当今科技飞速发展的时代,信息处理技术正经历着深刻的变革。从早期的大型主机和磁带驱动器,到后来的个人计算机(PC),再到如今的小型便携式计算机,技术的发展呈现出明显的小型化趋势。未来,大多数信息处理设备将被集成到更大的产品中,嵌入式系统和网络物理系统(CPS)正逐渐成为信息和通信技术(ICT)的核心。

嵌入式系统与网络物理系统的定义

嵌入式系统是嵌入到其他产品中的信息处理系统,例如汽车、火车、飞机、电信或制造设备中的系统。这些系统具有许多共同特征,包括实时约束、可靠性和效率要求等。而网络物理系统则进一步强调了计算与物理过程的集成,将嵌入式系统与物理环境紧密结合。

嵌入式系统的定义强调了其与物理系统的紧密联系,正如“嵌入式软件是与物理过程集成的软件,技术问题在于管理计算系统中的时间和并发”这一观点所体现的。网络物理系统的引入则进一步突出了与物理量(如时间、能量和空间)的关联,使我们在设计和开发系统时更加注重物理环境的建模。

嵌入式系统与网络物理系统的重要性

随着ICT在办公和工作流程应用中的成功,嵌入式和网络物理系统被认为是未来几年ICT最重要的应用领域。嵌入式系统中的处理器数量已经超过了PC中的处理器数量,并且这一趋势预计将持续下去。据预测,嵌入式软件的规模也将大幅增长,例如在消费电子领域,许多产品的代码量每两年就会翻倍。

美国国家研究委员会的报告指出,联网的嵌入式计算机系统有潜力彻底改变人们与环境的交互方式,通过连接各种设备和传感器,实现信息的收集、共享和处理。统计数据也显示,嵌入式系统市场规模巨大,许多嵌入式处理器是8位的,但即使是32位处理器,大多数也被集成到嵌入

【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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