OSC - Processing to M5STRCK

这篇博客介绍了如何使用OSC协议实现Processing与M5Stack之间的WIFI连接通信。内容涵盖在共同WIFI环境下设置processing和arduino的代码,强调了特定代码段的重要性,以及通过/test来区分不同信息的通讯策略,并确保监听和发送的IP及端口一致。

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OSC - Processing to M5STRCK

processing和arduino之间的WIFI连接以及OSC协议通信,需保证在共同WIFI环境下连接。
arduino侧注意以下代码为必须,切勿遗漏。

  osc.begin(udp, recv_port);
  OSCMessage msg;
  msg.beginMessage(host, send_port);
  msg.setOSCAddress("/test");
  msg.addArgInt32(Time);

OSC通讯根据/test 来区分不同信息,类似于buffer。
监听与发送IP,端口保持一致。

● processing to M5STACK

processing

/**
 * oscP5sendreceive by andreas schlegel
 * example shows how to send and receive osc messages.
 * oscP5 website at http://www.sojamo.de/oscP5
 */
 
import oscP5.*;
import netP5.*;
  
OscP5 oscP5;
NetAddress myRemoteLocation;

void setup() {
  size(400,400);
  frameRate(25);
  /* start oscP5, listening for incoming messages at port 12000 */
  oscP5 = new OscP5(this,12000);
  
  /* myRemoteLocation is a NetAddress. a NetAddress takes 2 parameters,
   * an ip address and a port number. myRemoteLocation is used as parameter in
   * oscP5.send() when sending osc packets to another computer, device, 
   * application. usage see below. for testing purposes the listening port
   * and the port of the remote location address are the same, hence you will
   * send messages back to this sketch.
   */
  myRemoteLocation = new NetAddress("192.168.10.2",12000);
}


void draw() {
  background(0);  
}

void mousePressed() {
  /* in the following differen
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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