2、嵌入式系统设计概述

嵌入式系统设计概述

1. 嵌入式系统革命

在过去几十年中,电子学领域经历了迅猛的发展。从电信到娱乐,从汽车到银行,我们日常生活的方方面面几乎都离不开电子组件。这些组件大多数是基于计算机的系统,但它们并不被用作或被感知为计算机。例如,它们通常没有键盘或显示屏与用户交互,也不运行标准操作系统和应用程序。有时,这些系统本身就是独立的产品(如手机),但通常它们嵌入到另一个系统中,为后者提供更好的功能和性能(如汽车的发动机控制单元)。我们称这些基于计算机的系统为嵌入式系统。

嵌入式电子的成功主要归因于摩尔定律带来的优势,即性能和功能的指数级增长,而成本却越来越低。这得益于集成电路技术和制造能力的进步,使得人们能够构建越来越复杂的设备,同时也得益于新设计方法的发展,使得人们能够高效且巧妙地使用这些设备。相比之下,传统的基于钢铁的机械发展在二十世纪中叶已经达到了一个平台期,因此它不再是创新的重要来源,除非与电子制造技术(微机电系统)或嵌入式系统相结合。

2. 嵌入式系统的实例

现实世界中有许多嵌入式系统的例子。例如,一辆现代汽车包含数十个电子组件(控制单元、传感器和执行器),它们执行非常不同的任务。最早的嵌入式系统与机械方面的控制有关,例如发动机控制、防抱死制动系统控制以及悬挂和传动控制。如今,汽车还拥有一些与机械方面不直接相关的组件,但主要与将汽车作为移动工具的使用或乘客的通信需求有关:导航系统、数字音频和视频播放器以及电话只是几个例子。此外,许多这样的嵌入式系统通过网络连接在一起,因为它们需要共享有关汽车状态的信息。

其他例子来自通信行业:手机是一种嵌入式系统,其环境是移动网络。这些是非常复杂的计算机,其主要任务是发送和接收语音,但目前也被用作个

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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