随着多核处理器技术的不断发展,其在嵌入式系统、航空航天、工业自动化等领域的应用日益广泛。然而,多核并行系统在带来性能提升的同时,也引入了一系列新的挑战,特别是在实时性和确定性方面。为了满足这些领域对任务调度的高要求,多核实时操作系统的确定性调度设计成为了研究的热点。
声信号分类识别是信息处理领域的一个重要分支,广泛应用于语音识别、环境监测、智能家居等多个领域。传统方法往往依赖于手工设计的特征提取和分类器设计,但其泛化能力和识别精度有限。随着深度学习技术的快速发展,其在声信号分类识别中的应用日益广泛,显著提高了识别精度和鲁棒性。本文将介绍基于深度学习的声信号分类识别方法,并提供相关代码示例。
有管理的共享内存设计方法的具体实现涉及多个方面,包括内存分配与回收、访问控制、同步机制以及性能优化等。以下是对这些方面的详细介绍:
随着嵌入式系统、高性能计算和物联网技术的飞速发展,多核异构处理器已经成为当前计算平台的重要组成部分。多核异构处理器通过集成多种类型的处理器核心(如高性能CPU核心、GPU核心、NPU核心等),能够同时满足高性能计算和节能降耗的需求。然而,多核异构处理器的设计也带来了新的挑战,尤其是在内存管理和数据同步方面。本文将探讨多核异构模式下有管理的共享内存设计方法,以实现高效的数据交换和同步,提升系统整体性能。
短信作为交流的一部分被广泛使用,无论是官方的还是个人的。短信技术具有快捷、方便、经济、环保等特点。短信通信可以通过从电信服务提供商那里获得付费服务来使用。为了构建sms发送项目,GPRS模块、SIM卡和微控制器(如ESP32)是必要的组件。这些组件一起工作以建立与电信服务提供商的连接,从而支持SMS的传输
你们中的大多数人可能知道机器人项目及其使用微控制器的工作。在当今时代,这样的DIY机器人项目是如此受欢迎和最需要的。因此,我们决定使用Arduino制作一个新的机器人项目蓝牙控制机器人汽车,它非常简单,与嵌入式技术的学生,爱好者和初学者完美兼容。通过添加更多的技术,这些未来机器人将在不同的领域用于不同的目的,如消防机器人、监视机器人等。
在这个项目中,我们将建立一个基于物联网的天气监测系统,可以在我们的智能手机上无线显示温度和湿度。只有我们需要稳定的互联网连接我们的模块到互联网。
大家好,在这个项目中,我们将学习如何通过使用微控制器ESP32无线控制机器人手臂,该微控制器具有与WiFi网络连接的内置功能。我们将使用一个不需要任何互联网连接的网页来控制我们的机器人手臂运动。
在这个项目中,我们将学习和探索OLED(有机发光二极管)显示器与使用Arduino IDE的树莓派Pico W的接口。由于其高对比度和低功耗,OLED显示器在小规模项目中使用越来越受欢迎。
大家好,在这个项目中,我们将学习如何使用Arduino IDE将超声波传感器与Raspberry Pi Pico W连接起来,该IDE结合了Pico W微控制器板的功能以及Arduino开发环境提供的易于编程的功能。使用Arduino IDE提供了一种使用C/ c++编程开发板的直接方法。
在本博客中,我们将学习如何将伺服电机与Raspberry Pi Pico W连接,并使用Arduino IDE对其进行编程。一般来说,Micropython用于编程Pico W,但我们将学习如何使用C/ c++编程。树莓派Pico W是一个伟大的板,为那些谁正在寻找一个强大的和多功能的微控制器,易于使用和负担得起。
基于ESP32-CAM的CCTV摄像机是一个项目,允许您使用ESP32-CAM模块和VLC播放器创建远程监控摄像机。ESP32- cam板是ESP32微控制器和相机模块OV2640的流行组合,适用于捕获图像和流媒体视频。该项目引入了ESP32 CAM模块,这是一个小型但功能强大的相机模块,配备了ESP32微控制器,并利用Wi-Fi功能,使项目具有成本效益和经济实惠。
如果你想制造任何物联网设备,那么Blynk是一个流行的物联网(IoT)平台,允许你通过智能手机或平板电脑远程控制硬件。它提供了一个用户友好的拖放界面,简化了自定义界面的创建,用于设计和控制各种物联网设备和项目。Blynk支持许多不同类型的开发板和不同类型的连接类型,如以太网,WiFi, GSM和卫星。它促进了实时数据可视化、远程监控和交互式自动化。
车库门太重,打开和关闭要费很大的力气。在这个万物互联的物联网时代,我们也应该改进它。想象一下,只需点击智能手机就可以轻松打开车库门,这正是我们要在这个智能车库门物联网项目中构建的,我们将使用ESP32开发板和Arduino IDE来构建这个项目。以前我们也建立了一个类似的Wi-Fi车库门开启器项目,使用直流电机,你也可以检查一下,如果你感兴趣。
在人工智能(AI)技术日新月异的今天,神经网络作为其核心驱动力,正逐步渗透到各个行业与领域。然而,传统的神经网络模型往往受限于计算资源和功耗,难以在边缘设备上实现高效运行。现场可编程门阵列(FPGA)作为一种高性能、低功耗的硬件加速器,为小型神经网络的部署提供了理想的平台。本文将深入探讨适用于FPGA的小型神经网络,以及它们在边缘智能应用中的独特优势。