### 温度传感器DS18B20序列号批量搜索算法 #### 引言 温度传感器DS18B20是一种广泛应用的数字温度传感器，它采用单总线接口技术，这意味着只需要一条数据线即可实现与微处理器之间的通信，极大地简化了系统布线，并降低了成本。DS18B20具有每个设备独有的64位序列号(含8位CRC校验码)，这使得在同一总线上可以挂载多个传感器，并通过特定的协议和时序来区分它们。在多点温度检测系统中，为了高效管理和控制这些传感器，开发了一种批量搜索算法，用于快速准确地获取所有DS18B20传感器的序列号。 #### 序列号搜索协议 在DS18B20中，每个传感器的序列号由64位组成，其中包括一个8位的CRC校验码，确保数据传输的准确性。序列号的搜索过程是基于特定的协议进行的，主要包括以下几个步骤： 1. **搜索命令**: 当系统需要获取传感器序列号时，首先向总线发送一个序列号搜索命令(0xf0)。 2. **逐位读写**: 从序列号的第一个比特开始，系统依次读取原码、反码，并根据读取的结果回写比特值。这个过程会重复进行，直到序列号的最后一个比特被读取完毕。 3. **排除机制**: 在读写比特的过程中，只有那些序列号与已读取比特相匹配的传感器才会继续响应。那些不匹配的传感器会将它们的数据输出口切换为高阻态，不再参与后续的搜索过程。 4. **读取比特的含义**: - **01**: 表示当前比特值为0。 - **10**: 表示当前比特值为1。 - **00**: 表示存在多个传感器，需要进一步分支搜索。 - **11**: 表示搜索结束，没有更多的传感器需要搜索。 #### 批量搜索算法 在实际应用中，单总线上可能会连接多个DS18B20传感器。因此，为了有效地管理这些传感器并获取它们的序列号，开发了一种批量搜索算法。该算法的关键在于如何高效地遍历所有可能的序列号，并确保不会遗漏任何传感器。 1. **完整性**: 算法必须能够无遗漏地搜索出总线上所有传感器的序列号，这意味着对于每一个分支点都需要进行两次搜索，分别沿着0和1两个方向。 2. **有效性**: 为了避免重复搜索同一个传感器，算法需要确保每个序列号只被搜索一次。 3. **算法基本思想**: - 每个序列号搜索只在上一个序列号搜索产生的最后一个有效分支点改变搜索方向，从而获得一个新的序列号。 - 有效分支点是指在当前搜索路径中出现但未经过改变搜索方向处理的分支点；无效分支点则是已经处理过的分支点。 - 每次搜索过程结束后都会产生一个最后的有效分支点，称为下一个序列号搜索的“末点”。 4. **算法具体步骤**: - 设置初始状态: 假想序列号第0比特的前一个比特是一个分支点，这个分支点只搜索取0方向。 - 进行序列号搜索: 对于每个序列号搜索，只在末点改变搜索方向，并更新末点寄存器。 - 记录传感器数量: 使用传感器数量累计寄存器记录已找到的传感器数量。 - 判断搜索结束: 当末点退回到初始的假想分支点时，表示所有的传感器都已经被搜索完成。 通过以上步骤，批量搜索算法能够高效、完整地搜索出单总线上所有DS18B20传感器的序列号，并确保每个传感器只被搜索一次，从而提高了系统的性能和可靠性。

内容概要：本文档提供了一个完整的LSTM（长短期记忆网络）入门示例，使用Python和PyTorch框架。首先，通过创建一个带噪声的正弦波时间序列数据并进行可视化，然后将其转换为适合LSTM模型训练的序列形式。接着定义了一个简单的LSTM模型，包括一个LSTM层和一个全连接层，用于处理时间序列数据并输出预测值。训练过程中采用均方误差作为损失函数，Adam优化器进行参数更新，并记录训练和测试的损失变化。最后，通过绘制损失曲线以及展示模型在训练集和测试集上的预测效果来评估模型性能。此外，还给出了扩展建议，如调整超参数、使用更复杂的数据集、增加网络深度等。 适合人群：对机器学习有一定了解，特别是对神经网络有初步认识的研发人员或学生。 使用场景及目标：①理解LSTM的基本原理及其在时间序列预测中的应用；②掌握如何使用PyTorch搭建和训练LSTM模型；③学会通过调整超参数等方式优化模型性能。 阅读建议：此资源提供了从数据准备到模型训练、评估的一站式解决方案，建议读者跟随代码逐步操作，在实践中深入理解LSTM的工作机制，并尝试不同的改进方法以提升模型表现。

标题中的“获取硬盘序列号的C程序”是指一个使用C语言编写的软件，其主要功能是读取并显示计算机硬盘的唯一序列号。这个程序已经过Visual Studio 2010（VS2010）的编译，生成了一个可执行文件（EXE），名为HDD_NUMBER.exe。这个EXE文件可以在命令行界面（CMD）中运行，用户只需在CMD窗口中输入该文件的路径并执行，即可获取到C盘（通常指的是系统盘）的硬盘序列号。 硬盘序列号是硬盘制造商分配给每个硬盘的唯一标识符，它由一系列数字和字母组成，用于区分不同的硬盘。在C语言中，获取硬盘序列号通常涉及操作系统级别的系统调用或者使用特定的库函数，例如Windows API。在Windows环境下，可以使用DeviceIoControl函数配合IOCTL_STORAGE_QUERY_PROPERTY控制代码来获取硬盘信息，其中就包括序列号。 程序的实现过程大致如下： 1. **包含必要的头文件**：在C程序中，首先需要包含像`windows.h`这样的头文件，因为它包含了访问硬件设备所需的函数和结构体定义。 2. **定义设备句柄**：使用`CreateFileA`函数打开设备（在这种情况下是硬盘）。设备通常表示为特定的设备名，如`\.\PhysicalDrive0`代表第一个物理硬盘。 3. **设置参数**：创建`STORAGE_PROPERTY_QUERY`结构体，用于查询硬盘属性，其中`PropertyId`设置为`StorageDeviceProperty`，`QueryType`设置为`PropertyStandardQuery`。 4. **调用DeviceIoControl**：使用`DeviceIoControl`函数，将设备句柄、IOCTL代码、查询参数、输出缓冲区等作为参数传递。当成功执行后，输出缓冲区会包含`STORAGE_DEVICE_DESCRIPTOR`结构，其中`SerialNumber`成员就是我们所需的硬盘序列号。 5. **处理结果**：从`STORAGE_DEVICE_DESCRIPTOR`结构体中提取序列号，并以适当的形式显示在控制台上，或者如描述中提到的，可以将结果提供给其他程序，比如Java应用程序，通过进程间通信（如管道、套接字或共享内存）进行数据交换。 值得注意的是，由于涉及到系统级别的操作，这样的程序可能需要管理员权限才能正确运行。同时，由于硬盘序列号涉及用户的隐私，所以在实际应用中需要遵循数据保护和隐私法规，确保合法合规地使用这些信息。 总结来说，这个C程序是一个实用工具，可以帮助开发者或者系统管理员获取硬盘序列号，它利用了Windows API进行底层操作。通过将此程序与Java或其他语言结合，可以实现跨语言的数据交互，增强系统的功能。但务必注意，在使用这类工具时，一定要尊重用户隐私，合法使用获取的信息。

在MATLAB环境中开发序列电机，特别是直流串励电动机的数学模型，是一项涉及电机理论、控制工程和数值计算的重要任务。直流串励电动机因其结构简单、调速范围宽、控制性能良好等特点，在许多实际应用中被广泛使用，如工业设备、电动车等。下面将详细阐述构建此类电机模型的关键知识点。 我们需要理解直流串励电动机的基本工作原理。电机由定子绕组（电枢）和转子绕组（磁极）组成，电流通过电枢时会产生磁场，与永久磁铁或电磁铁产生的磁场相互作用，从而产生扭矩使电机转动。串励意味着电枢绕组和转子绕组是串联连接的，使得电枢电流与电磁转矩成正比。 在MATLAB中，模型通常基于电机的物理方程建立。对于直流串励电动机，其基本动态方程包括： 1. 转矩平衡方程：τ = Ke * i_a * (i_a - i_f)，其中τ是电机的电磁转矩，Ke是反电动势系数，i_a是电枢电流，i_f是励磁电流。 2. 反电动势方程：E = Kφ * ω + R_a * i_a，其中E是反电动势，Kφ是磁通系数，ω是电机转速，R_a是电枢电阻。 3. 励磁电流方程：i_f = V / (R_f + R_a)，其中V是电源电压，R_f是励磁绕组电阻。 这些方程可以通过MATLAB的Simulink环境进行建模。创建一个Simulink模型文件，例如`dc_series_motor.mdl`。然后，添加各种Simulink模块来表示电机的各个部件和参数，如电压源、电流源、电阻、积分器等，用连线连接它们以反映方程之间的关系。在模型中，可以使用S函数或者状态空间模型来实现非线性动态方程的求解。 在`dc_series_motor.mdl`模型中，可能包含了电机参数的设定，如Ke、Kφ、R_a、R_f等，以及输入输出信号定义，如输入电压V、输出转速ω和转矩τ。此外，模型可能还包括了控制器设计，例如P控制器、PI控制器或PID控制器，用于调整电机性能，如速度控制。 同时，`license.txt`文件可能包含了该模型的授权信息，确保用户在合法的许可范围内使用模型。在实际应用中，正确理解和遵守软件许可证是非常重要的，以避免潜在的法律风险。 对模型进行仿真可以帮助我们理解电机的动态行为，并对设计进行优化。通过改变输入参数、观察输出结果，可以分析电机在不同工况下的性能，如启动、加速、稳态运行等。如果需要，还可以将模型与硬件在环(Hardware-in-the-Loop, HIL)测试系统结合，进行实时测试和验证。 MATLAB中的直流串励电动机模型开发涉及到电机理论、控制策略和数值仿真等多个方面，是电气工程和自动控制领域的重要研究内容。通过深入学习和实践，我们可以掌握电机控制的核心技术，并为实际应用提供有力的工具。

在C++编程中，获取计算机的硬件信息，如CPU ID和硬盘序列号，是一项常见的需求。这主要涉及操作系统层面的接口调用或者使用特定库来访问底层硬件数据。以下将详细讲解如何通过C++实现这一目标。 我们来看如何获取CPU ID。CPU ID是处理器的唯一标识，通常可以通过Intel或AMD提供的汇编指令来获取。在C++中，我们可以使用inline汇编或者第三方库如`cpuid.h`来实现。对于Intel CPU，可以使用`cpuid`指令。以下是一个简单的示例： ```cpp #include #include void printCPUID(int function_id) { int regs[4]; __asm__ __volatile__("cpuid" : "=a"(regs[0]), "=b"(regs[1]), "=c"(regs[2]), "=d"(regs[3]) : "a"(function_id)); std::cout << "CPUID " << function_id << ": " << regs[0] << ", " << regs[1] << ", " << regs[2] << ", " << regs[3] << std::endl; } int main() { printCPUID(0); return 0; } ``` 这段代码会调用`cpuid`指令并打印出对应功能号0的结果。请注意，不同的功能号会返回不同的CPU信息，具体可参考Intel的开发者手册。 接下来，获取硬盘序列号。硬盘序列号通常存储在硬盘的SMART（Self-Monitoring, Analysis, and Reporting Technology）属性中。在Windows环境下，可以使用`WMI`（Windows Management Instrumentation）接口，而在Linux上则需要读取`/sys/class/block/*`目录下的文件。以下是一个使用Windows API的示例： ```cpp #include #include #include #include std::string getHardDriveSerial() { IWbemLocator* locator = NULL; IWbemServices* services = NULL; HRESULT hr = CoCreateInstance(CLSID_WbemLocator, NULL, CLSCTX_INPROC_SERVER, IID_IWbemLocator, (LPVOID*)&locator); if (SUCCEEDED(hr)) { hr = locator->ConnectServer(L"\\\\.\\root\\CIMV2", NULL, NULL, NULL, 0, NULL, NULL, &services); if (SUCCEEDED(hr)) { IWbemClassObject* diskClass = NULL; hr = services->GetObject(L"Win32_DiskDrive", 0, NULL, &diskClass, NULL); if (SUCCEEDED(hr)) { IEnumWbemClassObject* enumerator = NULL; hr = diskClass->SpawnInstance(0, NULL); if (SUCCEEDED(hr)) { hr = services->ExecQuery(L"WQL", L"SELECT * FROM Win32_DiskDrive", WBEM_FLAG_FORWARD_ONLY | WBEM_FLAG_RETURN_IMMEDIATELY, NULL, &enumerator); if (SUCCEEDED(hr)) { IWbemClassObject* instance = NULL; while ((hr = enumerator->Next(WBEM_INFINITE, 1, &instance, &count)) == S_OK && count > 0) { VARIANT serial; hr = instance->Get(L"SerialNumber", 0, &serial, NULL, NULL); if (SUCCEEDED(hr) && serial.vt == VT_BSTR) { return std::string(serial.bstrVal); } VariantClear(&serial); instance->Release(); } } } } } } if (locator != NULL) locator->Release(); if (services != NULL) services->Release(); return ""; } int main() { std::cout << "硬盘序列号: " << getHardDriveSerial() << std::endl; return 0; } ``` 这段代码利用了COM接口查询`Win32_DiskDrive`类的实例，从中提取硬盘序列号。 需要注意的是，这些操作可能需要管理员权限，并且不同操作系统的实现方式有所不同。在实际开发中，可能需要根据目标平台选择合适的方法。此外，某些系统可能由于安全或隐私原因限制了获取硬件信息的能力。 以上就是使用C++获取计算机CPU ID和硬盘序列号的基本方法。在实际项目中，可以结合具体的业务需求和环境，进一步封装成易于使用的函数或类。同时，确保遵循相关的法律法规，尊重用户隐私。

"直接序列扩频通信系统设计和仿真实现" 直接序列扩频通信系统（DS-CDMA）是一种广泛应用于现代通信领域的技术，具有抗干扰性强、隐蔽性好、易于实现码分多址（CDMA）、抗多径干扰、直扩通信速率高等众多优点。该系统的设计和仿真实现是非常重要的研究课题。 直接序列扩频通信系统的应用背景 直接序列扩频通信系统的应用背景主要来自于当前通信技术的发展需求。随着移动通信、卫星通信、计算机网络等领域的发展，对于通信系统的要求越来越高。直接序列扩频通信系统正是满足这些需求的技术之一。 直接序列扩频系统的特点 直接序列扩频系统具有多种优点，包括抗干扰性强、隐蔽性好、易于实现码分多址（CDMA）、抗多径干扰、直扩通信速率高等。这些特点使得直接序列扩频系统在许多领域中得到广泛应用。 CDMA 数字蜂窝移动通信 CDMA（Code Division Multiple Access）是一种多址接入技术，能够在同一频率带宽上同时传输多个信号。CDMA 数字蜂窝移动通信是基于CDMA技术的移动通信系统。CDMA技术的应用背景、特点、基本原理等方面将在下文中详细介绍。 CDMA 技术背景 CDMA 技术的发展可以追溯到第二次世界大战期间，美国军方为了保护通信安全而开发的秘密通信技术。后来，CDMA 技术逐渐应用于商业通信领域，并逐步演变为现在的CDMA移动通信系统。 CDMA 技术的特点 CDMA 技术具有多种优点，包括高频谱利用率、抗干扰能力强、隐蔽性好、易于实现码分多址等。这些特点使得CDMA技术在移动通信领域中得到广泛应用。 扩频码序列 扩频码序列是直接序列扩频通信系统中的一个关键组件。扩频码序列可以生成伪随机信号，用于spread spectrum modulation。扩频码序列的设计和生成是直接序列扩频通信系统的重要研究课题。 直接序列扩频通信技术 直接序列扩频通信技术是基于扩频码序列的通信技术。该技术可以提供高频谱利用率、抗干扰能力强、隐蔽性好等多种优点。直接序列扩频通信技术的设计和仿真实现是非常重要的研究课题。 直接序列扩频的概念及理论基础 直接序列扩频是基于扩频码序列的通信技术。该技术的理论基础来自于信号处理和通信理论领域。直接序列扩频的概念、理论基础和基本原理将在下文中详细介绍。 直接序列扩频的基本原理 直接序列扩频的基本原理来自于信号处理和通信理论领域。该技术的基本原理包括扩频码序列的生成、spread spectrum modulation、抗干扰能力强等方面。 直接序列扩频通信系统设计和仿真实现是一个复杂的研究课题，涉及到多个领域的知识和技术。为了更好地理解和掌握直接序列扩频通信系统，需要深入研究和分析相关的技术和理论基础。

LSTM 长短期记忆 序列数据分类 神经网络 深度学习

Java反序列化是一种将已序列化的对象状态转换回对象的过程，它是Java平台中持久化数据的一种常见方式。在Java应用程序中，序列化用于将对象的状态转换为字节流，以便可以存储或在网络上传输。而反序列化则将这个字节流恢复为原始对象。然而，不恰当的反序列化处理可能会引入安全风险，使得攻击者能够利用这些漏洞执行恶意代码。 Java反序列化利用通常涉及到以下几个关键知识点： 1. **Java序列化机制**：Java对象序列化是通过实现`Serializable`接口来标记一个类可被序列化。`ObjectOutputStream`用于将对象写入流，`ObjectInputStream`用于从流中读取并反序列化对象。 2. **易受攻击的库**：许多常用的Java库，如Apache Commons Collections、Apache POI、OpenJDK等，都曾因不安全的反序列化处理而存在漏洞。攻击者可能构造特殊的序列化数据来触发这些漏洞。 3. **RMI（远程方法调用）与反序列化**：Java的RMI机制在通信过程中使用了反序列化，攻击者可以通过操纵RMI请求来触发反序列化漏洞。 4. **反射与构造恶意对象**：攻击者可以利用Java的反射API创建和控制反序列化过程中的对象，这可能导致意外的方法调用或者权限提升。 5. **CVE漏洞**：历史上，例如CVE-2015-4852（Apache Commons Collections反序列化漏洞）、CVE-2016-5385（Oracle WebLogic Server漏洞）等，都是由于不安全的反序列化导致的安全问题。 6. **防御策略**：防止反序列化攻击的方法包括禁用不必要的反序列化，使用安全的序列化库，如Google的Protocol Buffers或Apache Thrift，以及在反序列化之前验证输入数据。 7. **检测与修复**：开发人员应该定期检查所使用的库是否有已知的反序列化漏洞，并及时更新到安全版本。此外，可以使用工具进行静态代码分析和渗透测试，以检测潜在的反序列化问题。 8. **Java反序列化工具**：如"java反序列化利用程序UI版Beta1.1"这样的工具，可能是为了帮助安全研究人员测试和理解反序列化漏洞的工作原理，通过图形用户界面（GUI）提供了一种更直观的方式来实验和分析Java反序列化过程。 9. **安全编程实践**：编写代码时，应避免接收不可信的数据源的反序列化对象，对输入数据进行严格的校验和过滤，同时限制敏感操作仅能在安全环境中执行。 10. **社区资源与更新**：关注安全社区的最新动态，如OWASP（开放网络应用安全项目）的指南和漏洞数据库，以获取关于反序列化利用的最新信息和防护建议。 Java反序列化利用是一个复杂的安全问题，需要开发者对序列化和反序列化过程有深入的理解，以及对潜在的安全风险保持警惕。通过了解这些知识点，可以更好地保护应用程序免受此类攻击。

内容概要：本文介绍了基于卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）的时间序列预测模型的设计与实现。该模型融合了CNN强大的特征提取能力和LSTM对于时间序列的预测优势，适用于处理具有时序特性的多维数据。项目通过多种性能评估指标以及用户友好的GUI界面来增强其实用性和准确性。 适用人群：对时间序列预测感兴趣的初学者及有一定深度学习基础的研发人员。 使用场景及目标：主要应用于金融市场预测、销量预测、气象数据分析和生产环境监控等领域，帮助用户理解时间序列的特性，提高模型预测精度。 其他说明：项目实现了完整的模型构建、训练与评估流程，同时也强调了数据预处理的重要性，为后续的研究提供了参考。此外，还提出了几个可能的改进方向，比如引入注意力机制等高级技术以增加模型复杂性和适应性。

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现猎食者优化算法（HPO）进行时间序列预测模型的项目。项目背景强调了时间序列数据在多领域的重要性及其预测挑战，指出HPO算法在优化问题中的优势。项目目标在于利用HPO优化时间序列预测模型，提高预测精度、计算效率、模型稳定性和鲁棒性，扩大应用领域的适应性。项目挑战包括处理时间序列数据的复杂性、HPO算法参数设置、计算成本及评估标准多样性。项目创新点在于HPO算法的创新应用、结合传统时间序列模型与HPO算法、高效的计算优化策略和多元化的模型评估。应用领域涵盖金融市场预测、能源管理、气象预测、健康医疗和交通运输管理。项目模型架构包括数据处理、时间序列建模、HPO优化、模型预测和评估与可视化五个模块，并提供了模型描述及代码示例。; 适合人群：对时间序列预测和优化算法有一定了解的研究人员、工程师及数据科学家。; 使用场景及目标：①适用于需要提高时间序列预测精度和效率的场景；②适用于优化传统时间序列模型（如ARIMA、LSTM等）的参数；③适用于探索HPO算法在不同领域的应用潜力。; 其他说明：本项目通过MATLAB实现了HPO算法优化时间序列预测模型，不仅展示了算法的具体实现过程，还提供了详细的代码示例和模型架构，帮助读者更好地理解和应用该技术。