嵌入式
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嵌入式DMA技术：高速数据传输的硬件加速实现
在嵌入式系统中，随着数据量的不断增加和实时性要求的提高，传统的CPU直接控制数据传输的方式逐渐暴露出效率低下的问题。为了应对这一挑战，直接内存访问（Direct Memory Access，DMA）技术应运而生，成为实现高速数据传输的硬件加速方案。本文将深入探讨嵌入式DMA技术的原理、应用及实现，并通过代码示例展示其在实际开发中的应用。
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嵌入式实时系统的中断管理：如何避免性能瓶颈？
在嵌入式实时系统中，中断管理是一个至关重要的环节。中断机制允许系统对外部事件做出快速响应，确保关键任务能够及时执行。然而，不当的中断管理可能导致性能瓶颈，影响系统的实时性和稳定性。本文将深入探讨嵌入式实时系统中的中断管理策略，并提供一些实用的代码示例，以帮助开发者避免性能瓶颈。
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嵌入式系统中的低功耗设计实战：从硬件选型到软件策略
在物联网和边缘计算蓬勃发展的今天，嵌入式系统的低功耗设计已成为决定产品竞争力的核心技术。从可穿戴设备到工业传感器，从智能家居到无人机，如何在保证功能的前提下最大限度延长电池寿命，成为开发者必须攻克的难题。本文将结合硬件选型、软件优化和实战案例，系统阐述低功耗设计的核心方法论。
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物联网有哪些功能？物联网是如何工作的
今天，小编将在这篇文章中为大家带来物联网的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。
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工业物联网有哪些特点？工业物联网有哪些应用
在这篇文章中，小编将为大家带来工业物联网的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。
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工业物联网解决的是什么问题？工业物联网传感器技术介绍
一直以来，工业物联网都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来工业物联网的相关介绍，详细内容请看下文。
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工业物联网网络/信息处理技术了解吗？工业物联网应用趋势是怎样的
工业物联网将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对它的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。
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工业物联网系统架构是怎样的？工业物联网有哪些应用
本文中，小编将对工业物联网予以介绍，如果你想对它的详细情况有所认识，或者想要增进对工业物联网的了解程度，不妨请看以下内容哦。
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基于电解质倾角传感器模块的低功耗4G WiFi倾斜形变智能监测系统开发
本文介绍了一种集成了自研电解质倾角传感器、无线模组(支持WiFi和4G)、温湿度、电池电压及振动监测模块的低功耗倾斜稳固性形变监测系统。该系统设计旨在通过高精度、低功耗的技术手段，实现对结构健康状态的实时监测与预警，特别适用于无法直接供电的远程或野外环境。本文详细阐述了系统的硬件构成、软件平台、核心优势以及在边缘计算领域的应用潜力，为结构健康监测领域提供了新的解决方案。
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嵌入式平台物体追踪应用实例：人脸追踪风扇
本文聚焦基于MCU平台的物体检测算法的讨论，并提供了一套完整的工程实现示例：人脸追踪风扇。工程不仅提供了一个高效的物体检测算法，并且实现了一个自动追踪人体的控制系统，控制双路舵机转动底座，实现了风扇一直跟随人脸转动。本文所提供的检测控制系统也可以集成到监控设备，智能家居，工业自动化领域等等。
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基于高低频循环神经网络的电气火灾风险预测系统
在当今电气系统和设备日益普及的背景下，电器故障和老化等因素引发的火灾事故频繁发生，严重威胁着人们的生命安全和财产。现有的火灾预警方案多数依赖于电气参数与固定阈值的比较，存在响应速度慢、准确性不足等问题，无法有效应对复杂的电气故障情况。为了解决这种问题，提出一种创新的电气火灾预警系统，基于长短期记忆网络(LSTM)技术，结合高频电气参数循环神经网络(HF-LSTM)和低频电气参数循环神经网络(LF-LSTM)进行研究。HF-LSTM深入挖掘线路的温升规律和超温故障特性，而LF-LSTM则用于探索线路温度变化的周期性模式。通过这两种模型的结合，使系统能够精确预测线路温度，实现对电气火灾风险的早期识别和预警。该系统突破了传统模式只依赖某几个参量的数据特征对电气火灾危险性进行计算和研判，忽略了参量间的物理关联，本文采用基于LSTM的动态阈值调整机制，增强了时间序列信息的连续性和相关性，从而提高了预警准确性和响应速度。系统还引入了预警分位的概念，实现了火灾风险的定量评估和分级管理。硬件电路实时采集电流、电压和温度信息，并与物联网平台结合，实现实时监控和自动响应。通过先进算法，系统提高了对微弱信号的识别能力，确保了早期风险感知和预防。实验数据表明，该电气火灾预警系统在预测准确性和响应速度上均显著优于现有方案，能够有效降低火灾发生率，为保障生命和财产安全提供了高效可靠的解决方案。
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基于人工蜂群算法优化BP神经网络的PID控制算法
由于传统PID控制器面临参数调整繁琐、实时调适滞后、工况适应局限等挑战，本研究提出了一种以人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)为核心的BP神经网络优化策略。研究表明，ABC算法对蜜蜂觅食行为的模拟机制，显著增强了BP神经网络在参数空间中的探索能力，有效维持了粒子群的多样性特征，构建起了高效的PID控制参数自适应调节框架，成功地克服了因参数失配而引发的控制效能递减难题，确保了控制系统在复杂工况下的稳定性与鲁棒性，为提升控制系统整体性能提供了坚实保障与有力支撑。ABC算法在提升BP神经网络性能上卓越可靠，为PID控制革新提供了依据与范式。
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矿热炉电极端部位置的差动式磁场阵列检测系统
针对矿热炉电极端部位置检测精度低及开发过程中的复杂性问题，本文介绍了一种新型差动式磁场阵列检测系统。该系统通过布置磁场传感阵列，利用差动信号处理技术，有效消除了环境干扰和系统噪声，提高了电极端部位置检测的精度和可靠性。研究首先构建了矿热炉磁场检测模型，并基于毕奥–萨伐尔定律，分析了矿热炉的炉外磁场分布。仿真验证了差动式磁场阵列检测方法的有效性。测试结果表明，该系统能够在恶劣的工业环境中准确检测电极端部位置，为矿热炉的高效运行提供了有力支持。本研究为矿热炉的工业参数检测和控制提供了新的思路和技术支持。
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为什么片内 RAM 大的 DSP 效率高
在数字信号处理(DSP)领域，数字信号处理器(DSP)的性能表现直接关系到各类应用的效果。而片内随机存取存储器(RAM)的大小，是影响 DSP 效率的一个至关重要的因素。拥有较大片内 RAM 的 DSP 在数据处理能力、程序执行速度以及系统整体性能等方面，都展现出明显的优势，下面我们将深入探讨其中的原因。
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AI在PCB制造中的潜力
AI技术是数字化转型的基础，它影响了许多行业，包括以互补的方式进行电子设计和制造。印刷电路板(PCB)设计和制造是大多数现代电子设备的核心，也不例外。它们充当连接和支持组件的平台。在一个市场上，对高零件密度，散热和精度有要求的PCB的需求正在不断增长，对设计过程的优化解决方案正在并行开发。
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