CC2530 Switch软件示例：Light_Switch与perTest例程

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cc2530
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资源摘要信息:"cc2x30_sw_examples" 知识点一：CC2530芯片介绍 CC2530是德州仪器(TI)推出的一款适用于IEEE 802.15.4、ZigBee和RF4CE应用的无线SoC。它基于增强型8051内核，具有128K字节的Flash和8K字节的RAM，并集成有2.4 GHz直接序列扩展(DSSS)的RF收发器。CC2530广泛应用于家庭自动化、楼宇自动化、工业控制、医疗健康、消费电子产品、智能能源、安全和保安等领域。 知识点二：SmartRF05EB开发板介绍 SmartRF05EB是德州仪器提供的一款低成本、功能全面的开发和评估平台，用于支持其CC2430/31和CC2530/31系列的ZigBee RF解决方案。该开发板内置有多种外设接口，包括USB接口、20针JTAG/调试接口、20引脚CC2530/31扩展连接器等。此外，它还支持RF测试和代码开发，并且拥有丰富的例程和开发指南，为工程师提供了方便快速的设计开发环境。 知识点三：Light Switch例程 Light Switch例程是针对CC2530的软件开发包(SDK)中提供的一个基础应用实例，其主要功能是通过无线信号控制远端的灯光开关。这个例程展示了如何使用CC2530芯片实现简单的无线通信和控制逻辑。在实际应用中，开发者可以根据此例程修改并拓展出更多符合实际需求的无线控制方案。 知识点四：perTest例程 perTest例程是一个用于测试和验证CC2530芯片性能的软件例程，它可以帮助开发者检验无线信号的发射功率、接收灵敏度、链路质量等关键性能指标。通过运行这个例程，可以评估CC2530在不同的无线环境下，以及在不同的配置设置下的性能表现，为产品的优化和调试提供有力的数据支持。 知识点五：ZigBee技术应用 ZigBee是一种基于IEEE 802.15.4标准的高级网络协议，它支持低速无线个人区域网(WPAN)的构建。ZigBee技术被广泛应用于无线控制和监视的应用，它具有低功耗、低成本、低复杂度、高可靠性和高安全性等特点。通过使用ZigBee技术，开发者能够实现远距离、低功耗的无线通信，适用于智能家电、智能照明、安防监控等多个场景。 知识点六：软件开发包(SDK)的使用 软件开发包(SDK)是为开发者提供的一系列软件工具和库文件的集合，它可以帮助开发者更高效地进行应用开发。对于CC2530芯片而言，SDK提供了包括编译器、调试器、代码库、示例代码和API在内的多种开发资源。通过使用SDK中的这些工具和资源，开发者可以更加便捷地创建、编译、调试和优化自己的应用程序。 知识点七：开发环境和工具链 开发CC2530芯片相关的应用，需要配备合适的开发环境和工具链。德州仪器官方推荐的集成开发环境(IDE)为IAR Embedded Workbench，它提供了强大的编辑器、编译器、调试器和性能分析工具，能够支持CC2530的开发和调试工作。此外，为了实现代码下载和硬件调试，还可能需要使用TI提供的Emulator或者兼容的JTAG调试器。 总结：cc2x30_sw_examples是德州仪器针对CC2530芯片开发的一套示例程序包，该程序包适用于SmartRF05EB开发平台。用户可以通过该程序包学习如何操作CC2530芯片，使用ZigBee技术实现无线控制等功能。程序包中包含的Light Switch例程和perTest例程为开发者提供了学习和测试CC2530芯片功能的便捷途径。通过掌握这些例程和相应的开发工具，开发者能够快速上手CC2530相关的开发工作，为开发出更多创新的无线应用打下坚实的基础。

cc2x30_sw_examples

2010-01-05 上传
cc2x30_sw_examples: 适用于SmartRF05EB 支持CC2430、CC2530 提供Light_Switch及perTest例程。-cc2x30_sw_examples: apply to SmartRF05EB support for CC2430, CC2530 provide Light_Switch and perTest routine.

CC2530-Software_Examples_.rar_CC2530_SW_examples_cc2530_cc2530-s

2022-09-23 上传
"CC2530-Software Examples (Rev. B) swrc135b"这个文件很可能是CC2530的软件开发示例，包含了一些基本的控制代码和更复杂的无线通信应用实例。这些示例可能涵盖： 1. **基本I/O操作**：如LED闪烁、按键检测等，...

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

2023-05-26 上传
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train # 定义常量 MODEL_SAVE_PATH = 'model/' EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): """ 计算模型...

""" Computes the forward pass for an affine (fully-connected) layer. The input x has shape (N, d_1, ..., d_k) and contains a minibatch of N examples, where each example x[i] has shape (d_1, ..., d_k). We will reshape each input into a vector of dimension D = d_1 * ... * d_k, and then transform it to an output vector of dimension M. Inputs: - x: A numpy array containing input data, of shape (N, d_1, ..., d_k) - w: A numpy array of weights, of shape (D, M) - b: A numpy array of biases, of shape (M,) Returns a tuple of: - out: output, of shape (N, M) - cache: (x, w, b) """

2023-06-03 上传
这段代码是一个文档字符串，描述了一个全连接层的实现。根据文档字符串中的描述，这个全连接层的输入数据 `x` 的形状是 (N, d_1, ..., d_k)，其中 N 是样本数，d_1, ..., d_k 分别表示每个样本的维度。...

emd-icm42670-p_examples-2.1.2.pdf.rar

2023-07-01 上传
emd-icm42670-p_examples-2.1.2.pdf.rar 是一个压缩文件，其中包含了 ICM-42670-P 芯片的示例代码及文档。ICM-42670-P 是一款低功耗、高性能的惯性测量单元(IMU)传感器，可以用于测量物体的加速度、角速度和方向等...

class Txt2ImgIterableBaseDataset(IterableDataset): ''' Define an interface to make the IterableDatasets for text2img data chainable ''' def __init__(self, num_records=0, valid_ids=None, size=256): super().__init__() self.num_records = num_records self.valid_ids = valid_ids self.sample_ids = valid_ids self.size = size print(f'{self.__class__.__name__} dataset contains {self.__len__()} examples.') def __len__(self): return self.num_records @abstractmethod def __iter__(self): pass解析

2023-06-12 上传
这是一个基于 PyTorch 的自定义数据集类 `Txt2ImgIterableBaseDataset`，继承自 `IterableDataset`。在实现自定义数据集时，通常需要重写 `__len__` 和 `__getitem__` 两个方法，但是对于大型数据集来说，使用 `...

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

2023-05-10 上传
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(measures + f'\n {metric[2] * num_epochs / timer.sum() :.1f}' f'examples /sec on {str(devices)}')以上代码可以在pycharm中帮我实现画图功能吗？请优化代码

2023-06-06 上传
print(measures + f'\n {metric[2] * num_epochs / timer.sum() :.1f}' f'examples /sec on {str(devices)}') ``` 在这个版本的代码中，我们创建了一个图表对象，然后在每个 epoch 结束时更新图表。此外，我们还...

mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True)

2023-07-13 上传
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True) ``` 这样，MNIST 数据集就被成功地读取到了名为 `mnist` 的对象中，我们可以...

Cannot find reference 'examples' in '__init__.py'

2023-05-27 上传
这个错误通常表示在某个模块的 `__init__.py` 文件中引用了一个不存在的变量或模块。可能是代码中的一个拼写错误或者是你没有正确导入所需的模块。 你需要检查代码中是否存在拼写错误，以及确保所有需要导入的模块...
刘良运
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