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基于深度學(xué)習(xí)的聲信號分類識別方法（含偽代碼）

聲信號分類識別是信息處理領(lǐng)域的一個重要分支，廣泛應(yīng)用于語音識別、環(huán)境監(jiān)測、智能家居等多個領(lǐng)域。傳統(tǒng)方法往往依賴于手工設(shè)計的特征提取和分類器設(shè)計，但其泛化能力和識別精度有限。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在聲信號分類識別中的應(yīng)用日益廣泛，顯著提高了識別精度和魯棒性。本文將介紹基于深度學(xué)習(xí)的聲信號分類識別方法，并提供相關(guān)代碼示例。

智能應(yīng)用
2024-11-01

深度學(xué)習(xí) 聲信號
有管理共享內(nèi)存設(shè)計方法的具體實現(xiàn)

有管理的共享內(nèi)存設(shè)計方法的具體實現(xiàn)涉及多個方面，包括內(nèi)存分配與回收、訪問控制、同步機制以及性能優(yōu)化等。以下是對這些方面的詳細介紹：

智能應(yīng)用
2024-11-01

操作系統(tǒng) 內(nèi)存
多核異構(gòu)模式下有管理的共享內(nèi)存設(shè)計方法

隨著嵌入式系統(tǒng)、高性能計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，多核異構(gòu)處理器已經(jīng)成為當前計算平臺的重要組成部分。多核異構(gòu)處理器通過集成多種類型的處理器核心（如高性能CPU核心、GPU核心、NPU核心等），能夠同時滿足高性能計算和節(jié)能降耗的需求。然而，多核異構(gòu)處理器的設(shè)計也帶來了新的挑戰(zhàn)，尤其是在內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)同步方面。本文將探討多核異構(gòu)模式下有管理的共享內(nèi)存設(shè)計方法，以實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)交換和同步，提升系統(tǒng)整體性能。

智能應(yīng)用
2024-11-01

物聯(lián)網(wǎng) 嵌入式系統(tǒng) 高性能計算機多核異構(gòu)模式
發(fā)送短信提醒與ESP32使用Twilio

短信作為交流的一部分被廣泛使用，無論是官方的還是個人的。短信技術(shù)具有快捷、方便、經(jīng)濟、環(huán)保等特點。短信通信可以通過從電信服務(wù)提供商那里獲得付費服務(wù)來使用。為了構(gòu)建sms發(fā)送項目，GPRS模塊、SIM卡和微控制器(如ESP32)是必要的組件。這些組件一起工作以建立與電信服務(wù)提供商的連接，從而支持SMS的傳輸

IoT設(shè)計分享
2024-10-31

微控制器短信 ESP32 Twilio
基于藍牙的智能手機控制機器人汽車

你們中的大多數(shù)人可能知道機器人項目及其使用微控制器的工作。在當今時代，這樣的DIY機器人項目是如此受歡迎和最需要的。因此，我們決定使用Arduino制作一個新的機器人項目藍牙控制機器人汽車，它非常簡單，與嵌入式技術(shù)的學(xué)生，愛好者和初學(xué)者完美兼容。通過添加更多的技術(shù)，這些未來機器人將在不同的領(lǐng)域用于不同的目的，如消防機器人、監(jiān)視機器人等。

IoT設(shè)計分享
2024-10-31

微控制器 L298N 機器人汽車 Arduino UNO
使用樹莓派Pico W構(gòu)建您自己的氣象站

在這個項目中，我們將建立一個基于物聯(lián)網(wǎng)的天氣監(jiān)測系統(tǒng)，可以在我們的智能手機上無線顯示溫度和濕度。只有我們需要穩(wěn)定的互聯(lián)網(wǎng)連接我們的模塊到互聯(lián)網(wǎng)。

IoT設(shè)計分享
2024-10-31

物聯(lián)網(wǎng) 樹莓派Pico W 天氣監(jiān)測系統(tǒng)
基于ESP32的網(wǎng)絡(luò)控制物聯(lián)網(wǎng)機械臂

大家好，在這個項目中，我們將學(xué)習(xí)如何通過使用微控制器ESP32無線控制機器人手臂，該微控制器具有與WiFi網(wǎng)絡(luò)連接的內(nèi)置功能。我們將使用一個不需要任何互聯(lián)網(wǎng)連接的網(wǎng)頁來控制我們的機器人手臂運動。

IoT設(shè)計分享
2024-10-31

物聯(lián)網(wǎng) 機械臂 ESP32
使用Arduino IDE將OLED顯示器與Raspberry Pi Pico W接口

在這個項目中，我們將學(xué)習(xí)和探索OLED(有機發(fā)光二極管)顯示器與使用Arduino IDE的樹莓派Pico W的接口。由于其高對比度和低功耗，OLED顯示器在小規(guī)模項目中使用越來越受歡迎。

IoT設(shè)計分享
2024-10-31

樹莓派Pico W Arduino IDE OLED顯示器
超聲波傳感器與樹莓派Pico W接口使用Arduino IDE

大家好，在這個項目中，我們將學(xué)習(xí)如何使用Arduino IDE將超聲波傳感器與Raspberry Pi Pico W連接起來，該IDE結(jié)合了Pico W微控制器板的功能以及Arduino開發(fā)環(huán)境提供的易于編程的功能。使用Arduino IDE提供了一種使用C/ c++編程開發(fā)板的直接方法。

IoT設(shè)計分享
2024-10-30

超聲波傳感器 Raspberry Pi Arduino IDE
使用Arduino IDE將伺服電機與Raspberry Pi Pico W接口

在本博客中，我們將學(xué)習(xí)如何將伺服電機與Raspberry Pi Pico W連接，并使用Arduino IDE對其進行編程。一般來說，Micropython用于編程Pico W，但我們將學(xué)習(xí)如何使用C/ c++編程。樹莓派Pico W是一個偉大的板，為那些誰正在尋找一個強大的和多功能的微控制器，易于使用和負擔得起。

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2024-10-30

微控制器伺服電機樹莓派Pico W
使用ESP32CAM和VLC播放器DIY監(jiān)控閉路電視攝像機

基于ESP32-CAM的CCTV攝像機是一個項目，允許您使用ESP32-CAM模塊和VLC播放器創(chuàng)建遠程監(jiān)控攝像機。ESP32- cam板是ESP32微控制器和相機模塊OV2640的流行組合，適用于捕獲圖像和流媒體視頻。該項目引入了ESP32 CAM模塊，這是一個小型但功能強大的相機模塊，配備了ESP32微控制器，并利用Wi-Fi功能，使項目具有成本效益和經(jīng)濟實惠。

IoT設(shè)計分享
2024-10-30

Wi-Fi 攝像機微控制器 ESP32CAM
使用NodeMCU開始使用Blynk 2.0

如果你想制造任何物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，那么Blynk是一個流行的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)平臺，允許你通過智能手機或平板電腦遠程控制硬件。它提供了一個用戶友好的拖放界面，簡化了自定義界面的創(chuàng)建，用于設(shè)計和控制各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和項目。Blynk支持許多不同類型的開發(fā)板和不同類型的連接類型，如以太網(wǎng)，WiFi， GSM和衛(wèi)星。它促進了實時數(shù)據(jù)可視化、遠程監(jiān)控和交互式自動化。

IoT設(shè)計分享
2024-10-30

以太網(wǎng) 物聯(lián)網(wǎng) MCU ESP8266
使用ESP32基于物聯(lián)網(wǎng)的智能車庫門開啟器

車庫門太重，打開和關(guān)閉要費很大的力氣。在這個萬物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時代，我們也應(yīng)該改進它。想象一下，只需點擊智能手機就可以輕松打開車庫門，這正是我們要在這個智能車庫門物聯(lián)網(wǎng)項目中構(gòu)建的，我們將使用ESP32開發(fā)板和Arduino IDE來構(gòu)建這個項目。以前我們也建立了一個類似的Wi-Fi車庫門開啟器項目，使用直流電機，你也可以檢查一下，如果你感興趣。

IoT設(shè)計分享
2024-10-30

Wi-Fi 物聯(lián)網(wǎng) 直流電機智能車庫門 ESP32
適用FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：加速邊緣智能的新篇章

在人工智能（AI）技術(shù)日新月異的今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其核心驅(qū)動力，正逐步滲透到各個行業(yè)與領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往受限于計算資源和功耗，難以在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行?，F(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）作為一種高性能、低功耗的硬件加速器，為小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它們在邊緣智能應(yīng)用中的獨特優(yōu)勢。

智能應(yīng)用
2024-10-24

FPGA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 邊緣智能
使用PYNQ訓(xùn)練和實現(xiàn)二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BNN）：加速邊緣智能的新途徑

在人工智能（AI）的浪潮中，深度學(xué)習(xí)模型正逐漸滲透到各個行業(yè)和領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型通常計算量大、功耗高，難以在資源受限的邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行。為了解決這一問題，二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BNN）應(yīng)運而生。BNN通過將權(quán)重和激活值二值化（即取值為+1或-1），極大地降低了計算復(fù)雜度和功耗，使其更適合在邊緣設(shè)備上部署。本文將介紹如何使用PYNQ平臺來訓(xùn)練和實現(xiàn)BNN，并附上相關(guān)代碼示例。

智能應(yīng)用
2024-10-24

PYNQ BNN

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基于深度學(xué)習(xí)的聲信號分類識別方法（含偽代碼）

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超聲波傳感器與樹莓派Pico W接口使用Arduino IDE

使用Arduino IDE將伺服電機與Raspberry Pi Pico W接口

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使用NodeMCU開始使用Blynk 2.0

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