基于STM32单片机的嵌入式EDA识别技术研究

许伦湘

摘 要：传统的识别技术步骤繁琐，精度不佳。因此提出基于STM32单片机的嵌入式EDA识别技术改善研究。通过结合聚类算法对嵌入式EDA识别算法进行优化，并根据计算结果对嵌入式EDA识别步骤进行简化处理，最终实现对嵌入式EDA识别技术的有效改善。最后通过实验证实基于STM32单片机的嵌入式EDA识别技术相对于传统识别技术有较高的准确性和实用性。

关键词：STM32;单片机;嵌入式;EDA;识别技术

中图分类号：T675  文献标识码：A

在当前的现代化网络环境下，数据具有产生速度快、规模大等特点，因此，更需要进一步实现对数据特征的有效采集和精准识别[1]。在此背景下，提出基于STM32单片机对嵌入式EDA识别技术进行研究，结合聚类算法和归一化处理方法进行数据特征识别优化，并简化数据特征识别步骤，以实现快速精准进行数据特征识别的研究目标，从而更好的对海量数据进行精准识别，提高设备工作效率，保障设备稳定运行，促进现代化科学技术发展。

1 嵌入式EDA识别技术

1.1 嵌入式EDA识别算法

为避免运行过程中出现信息识别错误等问题，结合聚类算法对STM32单片机嵌入式EDA识别算法和流程进行优化。聚类算法主要是将特征进行采集提取和聚类归一处理，假设在嵌入计算处理器中可得到的最大可收发特征参数为si，若在进行特征提取的过程中，设数据传输量为w，每个特征提取时间为i，的具体赋值为u，则特征采集的初步执行步骤可列为如下算法：

结合上述算法，借助识别估算执行时间参数进行对比，以便提高计算结果的准确性。在进行特征识别和聚类处理的过程中，由于在特征识别过程中必须依赖于系统硬件的支持，需要保证嵌入式数据计算处理器的超级步长度，以避免特征参数在传递过程中出现不执行等现象，保证特征与实际相符[3]。因此，结合原始的特征识别模型进行优化处理。结合网格计算方法衍生出扩展动态特征分类计算模型。设在嵌入式数据处理器中出现特征异构函数为f（x），指令与指令之间的关系是通过MCS1210型号嵌入式单片机中的数据集中芯片进行连接的。其中10位公用指令集可用来处理异常信息，22位和10位公用指令集可用来处理异常信息和失效信息。

1.2 嵌入式EDA识别步骤优化

为了更好的实现对信号的实时传输和解密转换等处理，需要对嵌入式EDA识别步骤进行优化，其主要步骤包括信号传感、信息转换和特征采集等，具体设计如下所示。

（1）信号传感。随机选取7位EDA数值和16位可编写的单片机内存编程数据，以便简化信号传感的设计和运行工作。选取16KB内存进行数据存储，并输入12位数字转换规则，并记录于转换器中，以便保证相关信息可得到快速有效的提取和传输。结合STM单片机作为主要芯片，并组成神经节点传感网络，以便更大范围的对外部节点信息进行接收。在神经节点传感网络中，需要遵循低功耗局域网协议，根据信号接收规则进行传感交换，以便进一步对相关信息数据调整转换。

（2）信息转换。基于信号传感中获取到的识别信息进行调整和转换，为了避免在信息传输和转换过程中受到噪声干扰，导致信息转换和传输失真、转换格式受损等问题，需要对转换规则进行优化设计，以便更加精准有效的实现对识别信息的合理转换。为保障电压承载力的最大化和安全性，选取了OPA380跨阻值放大器进行优化，该设备可以最大限度上放大信号，承载电压电流，避免电力系统受损破坏。同时，保证电路顺畅，避免信号转换和传输过程中出现噪声干扰等问题。结合LSSPD-PB3二极管对单片机结构进行优化，以便加强信号传输速度，保证信息转换的时效性和准确性。

（3）信息采集。信息转换处理后，对特征信息进行直接采集。利用STM单片机在数据库中进行数据的排查和采集，其采集步骤具体可分为3个流程，分别为：提取特征信息队列、可用信息特征采集和无用信息列队删除。在上述三个步骤中，结合前文信息转换对采集到的信息特征数据进行转换处理，并对转换后的数据进行加密传输和存储处理，最终实现对特征数据的有效识别。

通过上述算法可有效实现结合嵌入式EDA技术的数据特征识别工作。

2 实验分析

为验证基于STM32单片机的嵌入式EDA识别技术的有效性，进行了对比检测。为保障实验的有效，首先对实验环境及参数进行统一设计，分别对传统的识别技术与本文提出的基于STM32单片机的嵌入式EDA识别技术的有效性进行对比检测，具体检测结果如下图所示：

观察上图可以发现，相对于传统的识别方法而言，基于STM32单片机的嵌入式EDA识别技术具有更高的准确性和有效性，充分满足研究要求。

3 结语

基于STM32单片机对嵌入式EDA识别技术进行优化，结合聚类算法实现对特征信息的准确采集和精准识别，以便更好的保障相关设备的稳定运行。

参考文献：

[1]梁文斌，赵志鹏，欧少敏.独立学院嵌入式课程——《EDA技术及应用》实验教学改革与实践[J].大众科技，2017，19（3）：92-93.

[2]周彪，李喬，周筱航.基于探索性数据分析的桥梁模态识别数据处理方法[J].四川建筑科学研究，2017，43（2）：33-37.

[3]杨习成，边志刚，肖鸿飞.基于单片机嵌入技术的水文数据采集器研究与设计[J].港工技术，2017，54（1）：105-108.