4、Raspberry Pi使用指南:配置、性能优化与网络连接

Raspberry Pi使用指南:配置、性能优化与网络连接

1. 调整显示器显示图像大小

当首次将Raspberry Pi连接到显示器时,可能会遇到部分显示文本无法读取,或显示图像未占满整个屏幕的问题。
- 解决方案
- 图像未占满屏幕 :若屏幕周围有粗黑边框,可使用配置工具将图像拉伸至全屏。操作步骤为:选择开始菜单中的“Preferences”,然后点击“Raspberry Pi Configuration”;点击“Underscan”旁边的“Disabled”选项;点击“OK”并重启Raspberry Pi,更改才会生效。
- 文本显示不全 :若显示文本无法完全显示在屏幕上,选择“Underscan”的“Enabled”选项。
- 修改配置文件 :接下来需要修改 /boot/config.txt 文件,有两种方式:将存储卡插入个人计算机进行修改,或直接在Raspberry Pi上修改。在Raspberry Pi上通常使用终端文本编辑器 nano 进行编辑。在终端中输入以下命令:

$ sudo nano /boot/config.txt

找到关于 overscan 功能的部分,删除这些行开头的 # 符号,使这些行不再被视为代码注释。按 Ctrl+X ,按

【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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