14、蓝牙低功耗(BLE)与嵌入式系统数据存储全解析

蓝牙低功耗(BLE)与嵌入式系统数据存储全解析

蓝牙低功耗(BLE)连接与通信

在使用蓝牙低功耗(BLE)技术时,连接心率监测外设是常见操作。要建立与心率监测外设的连接,只需点击“Heart Rate Monitor Peripheral”。当中央设备连接到心率外设时,会调用 onConnected 回调函数。在这个示例中,连接成功后会停止广播广告并停止响应扫描响应数据包,代码如下:

class HeartRateService extends BLEServer {
    ...
    onConnected() {
        this.stopAdvertising();
    }
    ...
}
发送通知

BLE 客户端可以请求具有通知属性的特征的通知,例如示例中的 bpm 特征。启用通知后,服务器可以在无需客户端请求的情况下,将特征值的变化通知客户端,这有助于节省能源。若要在 LightBlue 中接收模拟心率的通知,可按以下步骤操作:
1. 点击“Heart Rate Measurement”特征。
2. 点击“Listen for notifications”以启用通知。
3. 观察模拟心率值的显示。

服务器端实现心率服务通知的代码如下:

onCharacteristicNotifyEnabled(characteristic) {
    th
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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