pi软件

适合永磁同步电机PI调参使用，缩短调参时间

pi演算的验证工具，用于操作和分析移动并发系统的自动化pi演算，使用函数式语言sml构建。软件环境为windows2000。MWB 99版。

在树莓派上用Tensorflow进行声音分类 建立项目 该项目是使用Python 2.7开发和测试的。 在PC / Workstation和Raspberry Pi上安装以下Python库： Tensorflow, Scikit-learn, Librosa 仅在您的Raspberry上安装以下库： Sounddevice 下载UrbanSound8K数据集 训练模型 设置在代码中下载数据集的正确路径。 在要保存训练后的模型的位置设置正确的路径。 在您的PC /工作站上运行“ trainModel.py”。 运行模型 在Raspberry Pi上导出经过训练的模型（“ model

pi network 数字钱包使用

h5py for Ubuntu arm64 with Python 3.7. Suitable for Raspberry Pi 3B/3B+/4B.

有源电力滤波器直流侧电压模糊PI控制，王超，，传统的直流侧电压控制方法采用PI控制，本文推导了被控对象的传函、设计了PI控制器的参数；在此基础上应用模糊理论设计了基于模糊PI

用于Raspberry Pi的Cardano Node Docker 这仍然是实验性的 想象 在Raspberry Pi上使用cardano-node节点的快速简便的方法。 开始使用 该Cardano Node Docker映像分为两个阶段：构建阶段和播放阶段。 如果您熟悉Docker并想创建一个集群或Kubernetes集群，则可以使用pilina/cardano-node-build映像并从源头上节省无数的构建时间。 如果您经验不足，只是想快速pilina/cardano-node并运行，请尝试pilina/cardano-node 。 这是一个非常谨慎的图像，应该非常开箱即用。 您应该能够在Raspberry Pi上拍打它，并在不到一个小时的时间内启动并运行它。 让我们潜入： 建造阶段 构建阶段确实做到了这一点。 它为cardano-node和cardano-cli构建二进制文

为改善开关磁阻电机（简称SRM）的非线性特性问题，提高开关磁阻电机调速系统（简称SRD）的响应特性和稳定性，对SRD采用双闭环控制，即速度外环和电流内环。其中速度外环采用模糊PI控制技术，借助MATLAB/SIMULNK对系统进行建模和仿真。将其仿真结果与常规PI仿真结果进行分析比较。结果表明基于模糊PI控制的开关磁阻电机调速系统，响应速度提高了40%，超调量减小1.2%，调节精度和稳定性都大大提高，系统震荡也明显减小。

Raspberry pi pico官方SDK。 使用教程：https://blog.csdn.net/qq_35181236/article/details/115498234?spm=1001.2014.3001.5501