485通信数据处理与Excel存储技术

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0 下载量 143 浏览量 更新于2024-10-03 收藏 14KB RAR 举报
资源摘要信息: "本资源包含了一个关于485串行通信的例程,该例程能够实现数据的采集和传输,并且具备将采集到的数据保存至Excel文件的功能。通过此例程,开发者可以学习到如何通过串口(RS-485)与其他设备进行通信,并掌握数据记录和存储的技术细节。具体来说,该资源中的例程可能涉及以下几个关键知识点:" 1. 串行通信基础:串行通信是计算机设备间通过串行端口传输数据的一种方式,其中RS-485是一种常用的多点通信标准,支持最多32个节点之间的通讯。它通常用于工业自动化、远程监控等场合。 2. RS-485通信协议:RS-485是一种差分信号传输的串行协议,具有较强的抗干扰能力和较长的传输距离,非常适合在工业环境中使用。学习RS-485协议可以了解到其电气特性和数据帧结构。 3. 串口编程:在例程中,开发者需要利用某种编程语言来实现串口通信,这涉及到对串口的配置(如波特率、数据位、停止位、校验位等)、打开串口、发送数据、接收数据以及关闭串口等操作。 4. 数据存储技术:将采集到的数据保存到Excel文件中,要求开发者了解如何操作Excel文件。这可能涉及到使用COM组件、ODBC、OLEDB或者直接操作Excel的API函数等方法。存储数据时还需考虑数据格式、数据完整性及安全性等问题。 5. Excel文件操作:虽然资源中并未直接提供Excel操作相关的文件,但从标题和描述中可以推断出例程会涉及到Excel文件操作的相关内容。这包括创建Excel文件、编辑单元格、数据的写入与保存等。 6. 应用场景:485通信技术广泛应用于智能家居系统、工厂自动化、能源管理系统等场景中。通过本资源的学习,开发者将对这些应用的实际操作和编程技巧有更深入的了解。 7. 资源中提供的文件列表显示有"抗剪切强度.exe"和"Form1.frm"。尽管这些文件与485通信和Excel操作无直接关联,它们可能属于同一资源包中的其他程序或模块。"抗剪切强度.exe"可能是一个测试文件,用于测量材料的抗剪切强度;而"Form1.frm"很可能是Visual Basic等编程环境中的窗体文件,用于构建用户界面。 通过上述知识点的掌握,开发者可以针对特定的应用需求,编写出能够与其他设备通过RS-485进行通信,并将数据以Excel文件形式存储的程序。这对于需要进行远程数据采集、监控、自动控制等场景的应用开发具有重要意义。

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

2023-02-22 上传