ATI MINI40配置NI系列软件

本文详细介绍了如何配置ATI MINI40传感器与NI软件,包括NI MAX、NI DAQmx和LabView。讨论了安装前的注意事项,如版本兼容性和安装顺序,并提供了软件安装步骤及设备连接示意图。通过遵循文中指导,用户可成功进行实验准备。

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对于NI几个套件的基本介绍

  • NI(National Instrument): 是美国的国家仪器公司
  • NI MAX(Measurement & Automation Explore):这是一款软件,便于PC与NI的硬件设备之间的交互,NI MAX可以识别并且检测NI设备,同时也能够构造虚拟的NI设备进行部分实验,实现数据采集,并自动导入LabView
  • NI DAQmx:NI数据采集硬件产品所对应的驱动
  • NI LabView:LabVIEW​是​专​为​测试、​测量​和​控制​应用​而​设计​的​系统​工程​软件,​可​快速​访问​硬件​和​数据​信息。1

ATI MINI40的需要了解的基本内容

  • 首先,单传感器的连接如图所示:
    MINI40 连接图
  • 如果IFPS设备连接了12V的电源适配器,那么就不需要连接DAQ给IFPS传输的5V电压,但是如果两个一起连接,说明书上是说并不会有影响,但是IFPS会自动选择12V电压输入而忽略5V电压输入(不过两个都接博主没有试过,只是说明书上这样说)。
  • 关于这个传感器的计算原理图:
    这其中有几个量:Strain Gage Date \ Offset Correction Voltage \ Calibration Matrix
    Calibration Matrix来自于购买传感器时所给的一个FT-XXXX.zip的压缩文件,每个传感器有自己的校准矩阵。
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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