[IIOT学习]Microzed IIOT开发板连接IBM bluemix云

Technorati 标签: IIOT

近期因工作需要,研究工业物联网IIOT的相关课题。工作如下:

1.评估了Microzed IIOT开发板,测试了该开发板连接IBM bluemix 云平台的demo;

2.利用手头的项目zynq SOC子卡,开源的Apollo server,和Mqtt client搭建了一个简单的简单的演示环境;

3.增加数据库及web;

目前基本完成了前两项,整理了一下资料分享总结。

 

clip_image002

开发板的设置可以参考《Microzed IIoT Demo setup》文档,具体步骤此处不做过多描述。笔者在测试过程中由于手中没有4G路由器,采用桥接的方式完成替代,此处简介一下方法。

1. 手机usb数据线连接PC,开启手机的USB网络共享;

2. 此时在PC的网络连接中可以看到一个网卡,网络连接4 Remote NDIS based internet sharing device;

3. 将demo的网口和PC网口相连,网络连接:test连接;设置test网卡的IP为192.168.0.1,255.255.255.0,DNS为192.168.0.1;

4. 设置网络连接4,开启共享,并且选择允许test连接通过此连接连接Internet;

clip_image004

5. 设置demo的IP以及gatway:

~# ifconfig eth0 192.168.0.100 netmask 255.255.255.0

~# route add default gw 192.168.0.1

注意设置默认网关可能会反应较慢,需要等待一段时间


分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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