Simulink中ArduinoIO包的I2C模块
ArduinoIO包新增i2cRead()方法,并更新adiosrv.ped文件,使Arduino Uno可通过Simulink以I2C通信。
从MATLAB命令窗口或Simulink中访问I2C读取功能:
命令窗口:语法为a.i2cRead(hex2dec('5A'), hex2dec('07')),其中'5A'表示设备地址0x5A,'07'表示寄存器地址0x07。
Simulink:在arduino_io_lib中查找Arduino I2C读取块,设置正确的设备地址和寄存器地址。具体说明可参考帮助文档。
Matlab
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2024-05-25
优化Oracle课程大纲与实验设计
这份Oracle课程大纲及实验设计,是一份非常珍贵的教学资源。
Oracle
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2024-08-25
直流制动时序图
当变频器停止时,可通过设定 H1-01 至 H1-07 中的其中一个为 60(直流制动指令)来施加直流制动,使电机停止运行。输入直流制动指令后,如果输入运行指令或点动指令,直流制动将被解除,开始运行。图 5.55 展示了直流制动的时序图。
Access
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2024-05-27
Arduino S功能用于MPC4725 I2C DAC的驱动程序开发
我正在进行一个项目,需要开发MPC4725 I2C数模12位转换器的S功能驱动程序。最终的实现将依照MathWorks发布的S Function Builder教程完成:http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/74044-s-function-builder-help。同时,我也利用adafruit ADS1015库为ADS1115 I2C 16位ADC开发了一个具有相似过程的S函数,并计划稍后发布。
Matlab
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2024-09-26
Matlab数字信号处理实验设计论文优化
Matlab数字信号处理课程实验设计的研究论文,深入探讨了其在实践中的应用。
Matlab
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2024-09-26
KNN算法人脸识别实验设计与实现
本次实验尝试通过将人脸的图像转化为特征向量,然后训练数据集,通过计算欧氏距离找到与待测人脸最接近的k个人脸,实现一个基于KNN的人脸识别算法,达到人脸识别的入门级学习。算法简介: KNN算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测。KNN算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”。k值的选择、距离度量以及分类决策规则是KNN算法的三个基本要素。算法流程: 1. 假设有一个带有标签的样本数据集(训练样本集),其中包含每条数据与所属分类的对应关系。遍历训练数据集,计算预测样本与其他每一个样本点的距离,按照由近到远排序。完成训练得到训练后的数据集After training Data Set 2. 定义一个KNN参数k值(1)。
Matlab
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2024-11-04
计算实验设计与分析的第二版
除了前面介绍的内容外,Transact-SQL语言还包含附加的语言元素,如标识符、变量和常量、运算符、表达式、数据类型、函数、控制流语言、错误处理语言和注释等。本节将详细讨论这些内容。
SQLServer
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2024-07-27
实验设计赋能汽车发动机高效研发
实验设计在汽车发动机研发中至关重要。它基于概率论和数理统计,是一种高效安排实验并找出关键因素的科学方法。实验设计在汽车领域分为筛选设计和优化设计两类。筛选设计用于研发早期,适合应对大量潜在影响因素,帮助减少实验次数,准确识别影响发动机性能的关键参数。常用方法包括部分析因设计和Plackett-Burman设计,高级设计采用D最优设计。例如,利用这些方法可快速识别如图三所示的X5和X8等关键参数,避免试错浪费。优化设计在中后期使用,聚焦提升性能,应用响应曲面设计、空间填充设计和I最优设计等工具来寻找最佳参数组合。例如,通过Fuel pressure和Valve train调整可以优化燃料消耗,降低研发成本和周期(如图六所示)。JMP等专业统计分析软件是实验设计的重要工具,支持数据分析、模型构建和结果评估,显著加速研发。科学实验设计能帮助企业降低研发成本,缩短周期,提高产品竞争力,打破“销量下降→压缩成本→销量继续下降”的恶性循环。面对研发效率低下的问题,中国汽车企业需引入欧美及日韩领先车企已验证的实验设计策略,这将对提高国内汽车工业技术水平、开发更具动力性、经济性和环保性的发动机产生重要影响。实验设计已成为发动机研发的核心技术,通过合理应用,工程师能快速筛选关键参数、优化方案,推动汽车行业的进一步创新与发展。
统计分析
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2024-10-28
复杂度下界:交互设计中的关键要素
快速排序算法的平均时间复杂度为 O(nlogn),使其成为一种高效且实用的排序算法。
在某些情况下,系统对坏情况复杂度非常敏感,如核电站或神经外科手术。对于这些应用,基于比较树模型的任何排序算法,其坏情况复杂度下界为 Ω(nlogn)。这表明基于该模型的 O(nlogn) 算法在坏情况下的性能是最佳的。
交互设计中,权衡不同算法的平均和坏情况复杂度至关重要,以选择在特定场景下表现最佳的算法。
算法与数据结构
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2024-05-19