简易无线通信模块的开发指南与应用

版权申诉
0 下载量 128 浏览量 更新于2024-10-15 收藏 111KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源介绍了无线通信技术中基于特定无线收发模块的使用方法,并指导读者如何进行相关的开发工作。" 知识点一:无线通信概念 无线通信是指通过无线电波在空间传播信息的通信方式。它不需要物理介质连接,可以实现远距离的信息传输,是现代通信技术的重要组成部分。无线通信技术广泛应用于移动电话、无线网络、广播电视、卫星通信等领域。 知识点二:无线收发模块 无线收发模块是实现无线通信的重要硬件组件,它能够发送和接收无线信号。在实际应用中,无线收发模块通常是嵌入到电子设备中,比如遥控器、无线鼠标、传感器节点等。无线收发模块的种类繁多,常见的有射频模块、蓝牙模块、Wi-Fi模块等。 知识点三:PT2262/PT2272介绍 PT2262/PT2272是一对常用的编码和解码芯片,广泛用于无线遥控器、无线安防系统、家庭自动化等应用中。PT2262通常作为编码器,用于生成编码后的信号发送出去,而PT2272作为解码器,接收信号后进行解码还原数据。这两款芯片能够实现地址码和数据码的编码和解码功能,具有固定地址码和可学习地址码的功能,使得无线通信更加安全和可靠。 知识点四:无线通信模块的应用开发 进行无线通信模块的应用开发,通常需要考虑以下几个方面: 1. 无线模块的选择:根据应用需求选择合适的无线通信模块,如工作频率、传输速率、距离、功耗等。 2. 编解码芯片的配置:配置PT2262/PT2272等芯片,设置正确的编码方式和地址码,以确保通信的安全性和稳定性。 3. 硬件接口设计:设计无线模块与主控制器之间的硬件接口,如天线设计、电源管理等。 4. 软件编程:编写程序来控制无线模块的发送和接收,实现数据的打包和解析,以及与系统的其他部分的交互。 5. 通信协议:设计或选用合适的通信协议来管理数据传输的格式、时序、纠错、重传等。 6. 测试与优化:对无线通信系统进行充分的测试,包括信号覆盖范围测试、干扰测试、功耗测试等,并根据测试结果进行系统优化。 知识点五:压缩包子文件 在提供的文件信息中,"PT2262PT2272.pdf"很可能是PT2262和PT2272芯片的官方数据手册或应用说明文档,而"***.txt"可能是一个文本文件,用于存储与该资源相关的链接、说明或其他信息。压缩包子文件说明该资源可能被打包压缩存储。 在进行无线通信模块开发的过程中,开发者需要掌握一定的无线电知识、电子电路设计、编程技能以及无线通信协议方面的知识。同时,对压缩文件的解压缩也是常见的文件处理工作。开发者应熟悉常见的压缩格式如RAR、ZIP等,以及对应的解压缩软件使用。
2023-06-03 上传

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

2023-05-31 上传