基于STM32單片機的嵌入式EDA識別技術(shù)研究

許倫湘

摘 要：傳統(tǒng)的識別技術(shù)步驟繁瑣，精度不佳。因此提出基于STM32單片機的嵌入式EDA識別技術(shù)改善研究。通過結(jié)合聚類算法對嵌入式EDA識別算法進行優(yōu)化，并根據(jù)計算結(jié)果對嵌入式EDA識別步驟進行簡化處理，最終實現(xiàn)對嵌入式EDA識別技術(shù)的有效改善。最后通過實驗證實基于STM32單片機的嵌入式EDA識別技術(shù)相對于傳統(tǒng)識別技術(shù)有較高的準確性和實用性。

關(guān)鍵詞：STM32;單片機;嵌入式;EDA;識別技術(shù)

中圖分類號：T675 ?文獻標識碼：A

在當前的現(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，因此，更需要進一步實現(xiàn)對數(shù)據(jù)特征的有效采集和精準識別[1]。在此背景下，提出基于STM32單片機對嵌入式EDA識別技術(shù)進行研究，結(jié)合聚類算法和歸一化處理方法進行數(shù)據(jù)特征識別優(yōu)化，并簡化數(shù)據(jù)特征識別步驟，以實現(xiàn)快速精準進行數(shù)據(jù)特征識別的研究目標，從而更好的對海量數(shù)據(jù)進行精準識別，提高設(shè)備工作效率，保障設(shè)備穩(wěn)定運行，促進現(xiàn)代化科學技術(shù)發(fā)展。

1 嵌入式EDA識別技術(shù)

1.1 嵌入式EDA識別算法

為避免運行過程中出現(xiàn)信息識別錯誤等問題，結(jié)合聚類算法對STM32單片機嵌入式EDA識別算法和流程進行優(yōu)化。聚類算法主要是將特征進行采集提取和聚類歸一處理，假設(shè)在嵌入計算處理器中可得到的最大可收發(fā)特征參數(shù)為si，若在進行特征提取的過程中，設(shè)數(shù)據(jù)傳輸量為w，每個特征提取時間為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，借助識別估算執(zhí)行時間參數(shù)進行對比，以便提高計算結(jié)果的準確性。在進行特征識別和聚類處理的過程中，由于在特征識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)計算處理器的超級步長度，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，保證特征與實際相符[3]。因此，結(jié)合原始的特征識別模型進行優(yōu)化處理。結(jié)合網(wǎng)格計算方法衍生出擴展動態(tài)特征分類計算模型。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型號嵌入式單片機中的數(shù)據(jù)集中芯片進行連接的。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識別步驟優(yōu)化

為了更好的實現(xiàn)對信號的實時傳輸和解密轉(zhuǎn)換等處理，需要對嵌入式EDA識別步驟進行優(yōu)化，其主要步驟包括信號傳感、信息轉(zhuǎn)換和特征采集等，具體設(shè)計如下所示。

（1）信號傳感。隨機選取7位EDA數(shù)值和16位可編寫的單片機內(nèi)存編程數(shù)據(jù)，以便簡化信號傳感的設(shè)計和運行工作。選取16KB內(nèi)存進行數(shù)據(jù)存儲，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單片機作為主要芯片，并組成神經(jīng)節(jié)點傳感網(wǎng)絡(luò)，以便更大范圍的對外部節(jié)點信息進行接收。在神經(jīng)節(jié)點傳感網(wǎng)絡(luò)中，需要遵循低功耗局域網(wǎng)協(xié)議，根據(jù)信號接收規(guī)則進行傳感交換，以便進一步對相關(guān)信息數(shù)據(jù)調(diào)整轉(zhuǎn)換。

（2）信息轉(zhuǎn)換。基于信號傳感中獲取到的識別信息進行調(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，需要對轉(zhuǎn)換規(guī)則進行優(yōu)化設(shè)計，以便更加精準有效的實現(xiàn)對識別信息的合理轉(zhuǎn)換。為保障電壓承載力的最大化和安全性，選取了OPA380跨阻值放大器進行優(yōu)化，該設(shè)備可以最大限度上放大信號，承載電壓電流，避免電力系統(tǒng)受損破壞。同時，保證電路順暢，避免信號轉(zhuǎn)換和傳輸過程中出現(xiàn)噪聲干擾等問題。結(jié)合LSSPD-PB3二極管對單片機結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，以便加強信號傳輸速度，保證信息轉(zhuǎn)換的時效性和準確性。

（3）信息采集。信息轉(zhuǎn)換處理后，對特征信息進行直接采集。利用STM單片機在數(shù)據(jù)庫中進行數(shù)據(jù)的排查和采集，其采集步驟具體可分為3個流程，分別為：提取特征信息隊列、可用信息特征采集和無用信息列隊刪除。在上述三個步驟中，結(jié)合前文信息轉(zhuǎn)換對采集到的信息特征數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換處理，并對轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進行加密傳輸和存儲處理，最終實現(xiàn)對特征數(shù)據(jù)的有效識別。

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

2 實驗分析

為驗證基于STM32單片機的嵌入式EDA識別技術(shù)的有效性，進行了對比檢測。為保障實驗的有效，首先對實驗環(huán)境及參數(shù)進行統(tǒng)一設(shè)計，分別對傳統(tǒng)的識別技術(shù)與本文提出的基于STM32單片機的嵌入式EDA識別技術(shù)的有效性進行對比檢測，具體檢測結(jié)果如下圖所示：

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

3 結(jié)語

基于STM32單片機對嵌入式EDA識別技術(shù)進行優(yōu)化，結(jié)合聚類算法實現(xiàn)對特征信息的準確采集和精準識別，以便更好的保障相關(guān)設(shè)備的穩(wěn)定運行。

參考文獻：

[1]梁文斌，趙志鵬，歐少敏.獨立學院嵌入式課程——《EDA技術(shù)及應(yīng)用》實驗教學改革與實踐[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)識別數(shù)據(jù)處理方法[J].四川建筑科學研究，2017，43（2）：33-37.

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