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        基于STM32單片機(jī)的嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)研究

        2019-12-19 02:04:29許倫湘
        科技風(fēng) 2019年34期
        關(guān)鍵詞:嵌入式單片機(jī)

        許倫湘

        摘 要:傳統(tǒng)的識(shí)別技術(shù)步驟繁瑣,精度不佳。因此提出基于STM32單片機(jī)的嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)改善研究。通過結(jié)合聚類算法對(duì)嵌入式EDA識(shí)別算法進(jìn)行優(yōu)化,并根據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)嵌入式EDA識(shí)別步驟進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)的有效改善。最后通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)基于STM32單片機(jī)的嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)相對(duì)于傳統(tǒng)識(shí)別技術(shù)有較高的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

        關(guān)鍵詞:STM32;單片機(jī);嵌入式;EDA;識(shí)別技術(shù)

        中圖分類號(hào):T675 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        在當(dāng)前的現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,數(shù)據(jù)具有產(chǎn)生速度快、規(guī)模大等特點(diǎn),因此,更需要進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)特征的有效采集和精準(zhǔn)識(shí)別[1]。在此背景下,提出基于STM32單片機(jī)對(duì)嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究,結(jié)合聚類算法和歸一化處理方法進(jìn)行數(shù)據(jù)特征識(shí)別優(yōu)化,并簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)特征識(shí)別步驟,以實(shí)現(xiàn)快速精準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)特征識(shí)別的研究目標(biāo),從而更好的對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別,提高設(shè)備工作效率,保障設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行,促進(jìn)現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)發(fā)展。

        1 嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)

        1.1 嵌入式EDA識(shí)別算法

        為避免運(yùn)行過程中出現(xiàn)信息識(shí)別錯(cuò)誤等問題,結(jié)合聚類算法對(duì)STM32單片機(jī)嵌入式EDA識(shí)別算法和流程進(jìn)行優(yōu)化。聚類算法主要是將特征進(jìn)行采集提取和聚類歸一處理,假設(shè)在嵌入計(jì)算處理器中可得到的最大可收發(fā)特征參數(shù)為si,若在進(jìn)行特征提取的過程中,設(shè)數(shù)據(jù)傳輸量為w,每個(gè)特征提取時(shí)間為i,的具體賦值為u,則特征采集的初步執(zhí)行步驟可列為如下算法:

        結(jié)合上述算法,借助識(shí)別估算執(zhí)行時(shí)間參數(shù)進(jìn)行對(duì)比,以便提高計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。在進(jìn)行特征識(shí)別和聚類處理的過程中,由于在特征識(shí)別過程中必須依賴于系統(tǒng)硬件的支持,需要保證嵌入式數(shù)據(jù)計(jì)算處理器的超級(jí)步長(zhǎng)度,以避免特征參數(shù)在傳遞過程中出現(xiàn)不執(zhí)行等現(xiàn)象,保證特征與實(shí)際相符[3]。因此,結(jié)合原始的特征識(shí)別模型進(jìn)行優(yōu)化處理。結(jié)合網(wǎng)格計(jì)算方法衍生出擴(kuò)展動(dòng)態(tài)特征分類計(jì)算模型。設(shè)在嵌入式數(shù)據(jù)處理器中出現(xiàn)特征異構(gòu)函數(shù)為f(x),指令與指令之間的關(guān)系是通過MCS1210型號(hào)嵌入式單片機(jī)中的數(shù)據(jù)集中芯片進(jìn)行連接的。其中10位公用指令集可用來處理異常信息,22位和10位公用指令集可用來處理異常信息和失效信息。

        1.2 嵌入式EDA識(shí)別步驟優(yōu)化

        為了更好的實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的實(shí)時(shí)傳輸和解密轉(zhuǎn)換等處理,需要對(duì)嵌入式EDA識(shí)別步驟進(jìn)行優(yōu)化,其主要步驟包括信號(hào)傳感、信息轉(zhuǎn)換和特征采集等,具體設(shè)計(jì)如下所示。

        (1)信號(hào)傳感。隨機(jī)選取7位EDA數(shù)值和16位可編寫的單片機(jī)內(nèi)存編程數(shù)據(jù),以便簡(jiǎn)化信號(hào)傳感的設(shè)計(jì)和運(yùn)行工作。選取16KB內(nèi)存進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ),并輸入12位數(shù)字轉(zhuǎn)換規(guī)則,并記錄于轉(zhuǎn)換器中,以便保證相關(guān)信息可得到快速有效的提取和傳輸。結(jié)合STM單片機(jī)作為主要芯片,并組成神經(jīng)節(jié)點(diǎn)傳感網(wǎng)絡(luò),以便更大范圍的對(duì)外部節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行接收。在神經(jīng)節(jié)點(diǎn)傳感網(wǎng)絡(luò)中,需要遵循低功耗局域網(wǎng)協(xié)議,根據(jù)信號(hào)接收規(guī)則進(jìn)行傳感交換,以便進(jìn)一步對(duì)相關(guān)信息數(shù)據(jù)調(diào)整轉(zhuǎn)換。

        (2)信息轉(zhuǎn)換?;谛盘?hào)傳感中獲取到的識(shí)別信息進(jìn)行調(diào)整和轉(zhuǎn)換,為了避免在信息傳輸和轉(zhuǎn)換過程中受到噪聲干擾,導(dǎo)致信息轉(zhuǎn)換和傳輸失真、轉(zhuǎn)換格式受損等問題,需要對(duì)轉(zhuǎn)換規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),以便更加精準(zhǔn)有效的實(shí)現(xiàn)對(duì)識(shí)別信息的合理轉(zhuǎn)換。為保障電壓承載力的最大化和安全性,選取了OPA380跨阻值放大器進(jìn)行優(yōu)化,該設(shè)備可以最大限度上放大信號(hào),承載電壓電流,避免電力系統(tǒng)受損破壞。同時(shí),保證電路順暢,避免信號(hào)轉(zhuǎn)換和傳輸過程中出現(xiàn)噪聲干擾等問題。結(jié)合LSSPD-PB3二極管對(duì)單片機(jī)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,以便加強(qiáng)信號(hào)傳輸速度,保證信息轉(zhuǎn)換的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

        (3)信息采集。信息轉(zhuǎn)換處理后,對(duì)特征信息進(jìn)行直接采集。利用STM單片機(jī)在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)的排查和采集,其采集步驟具體可分為3個(gè)流程,分別為:提取特征信息隊(duì)列、可用信息特征采集和無用信息列隊(duì)刪除。在上述三個(gè)步驟中,結(jié)合前文信息轉(zhuǎn)換對(duì)采集到的信息特征數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理,并對(duì)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密傳輸和存儲(chǔ)處理,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)特征數(shù)據(jù)的有效識(shí)別。

        通過上述算法可有效實(shí)現(xiàn)結(jié)合嵌入式EDA技術(shù)的數(shù)據(jù)特征識(shí)別工作。

        2 實(shí)驗(yàn)分析

        為驗(yàn)證基于STM32單片機(jī)的嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)的有效性,進(jìn)行了對(duì)比檢測(cè)。為保障實(shí)驗(yàn)的有效,首先對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一設(shè)計(jì),分別對(duì)傳統(tǒng)的識(shí)別技術(shù)與本文提出的基于STM32單片機(jī)的嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)的有效性進(jìn)行對(duì)比檢測(cè),具體檢測(cè)結(jié)果如下圖所示:

        觀察上圖可以發(fā)現(xiàn),相對(duì)于傳統(tǒng)的識(shí)別方法而言,基于STM32單片機(jī)的嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)具有更高的準(zhǔn)確性和有效性,充分滿足研究要求。

        3 結(jié)語

        基于STM32單片機(jī)對(duì)嵌入式EDA識(shí)別技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)合聚類算法實(shí)現(xiàn)對(duì)特征信息的準(zhǔn)確采集和精準(zhǔn)識(shí)別,以便更好的保障相關(guān)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。

        參考文獻(xiàn):

        [1]梁文斌,趙志鵬,歐少敏.獨(dú)立學(xué)院嵌入式課程——《EDA技術(shù)及應(yīng)用》實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革與實(shí)踐[J].大眾科技,2017,19(3):92-93.

        [2]周彪,李喬,周筱航.基于探索性數(shù)據(jù)分析的橋梁模態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)處理方法[J].四川建筑科學(xué)研究,2017,43(2):33-37.

        [3]楊習(xí)成,邊志剛,肖鴻飛.基于單片機(jī)嵌入技術(shù)的水文數(shù)據(jù)采集器研究與設(shè)計(jì)[J].港工技術(shù),2017,54(1):105-108.

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