S32K142

当前话题为您枚举了最新的S32K142。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

S32K142电流采集算法
利用S32K142微控制器的ADC模块,可实现精准的电流采集。该算法通过测量电流互感器或分流电阻上的电压,计算出流经系统的电流值。
K8s 应用部署监控实战指南
K8s 应用部署监控实战指南 这份指南将引导您完成将应用程序部署到 Kubernetes (k8s) 监控平台的整个流程。 准备工作 确保已搭建 Kubernetes 集群并正常运行。 您的应用程序已容器化,并准备好 Docker 镜像。 选择并配置好 k8s 监控平台,例如 Prometheus 和 Grafana。 部署步骤 编写 Kubernetes YAML 文件: 定义 Deployment、Service 和 Ingress 等资源,描述应用程序的部署方式和访问方式。 部署应用程序: 使用 kubectl apply -f your_app.yaml 命令将 YAML 文件应
基于K-K关系的S参数反演法超材料电磁参数提取MATLAB程序
基于 K-K 关系的 S 参数反演法程序是个挺实用的小工具,专门帮你搞定超材料电磁参数的提取。它不像老方法那样容易掉坑,多解、相位跳变这些问题,它得还挺稳。核心逻辑靠的是 Hilbert 变换修正相位,用 MATLAB 写得清楚,关键位置还加了注释,新手也能上手。 程序的核心在于相位修正和唯一性保障谐振频段的反演问题时,效果比传统方法靠谱多了。你只要把 S 参数数据准备好,照着代码跑一遍,反演结果就能出来,而且是连续平滑的,不用自己猜分支路径。 代码里还贴心地加了测试数据生成的函数,还有验证反演结果的方法。你要是搞超材料仿真或者做微波测试相关的课题,这套代码可以省你不少调试时间,尤其是在测量数
SPSS单样本K-S检验的应用及教学技巧
SPSS单样本K-S检验是统计分析中的一项重要内容,通过分析菜单中的非参数检验选项,可以对指定的变量进行正态、均匀、泊松或指数分布的检验。
Excel统计分析中的K-S正态性检验流程
在Excel统计分析中,进行K-S正态性检验的具体流程如下: 第一步:准备数据 确保数据已准备好,适合进行K-S检验,并验证数据格式是否符合要求。 第二步:设置公式和函数 在Excel中利用函数计算样本的累计分布函数(CDF),如使用NORM.DIST来确定数据的正态分布情况。 第三步:执行K-S检验 使用K-S统计量计算样本分布和正态分布的差异。 比较统计值与临界值,判断是否符合正态分布。 第四步:结果解读 根据计算结果判断是否拒绝正态性假设,从而分析数据是否为正态分布。 通过以上步骤即可在Excel中完成K-S正态性检验,帮助我们了解数据的分布特征。
Energy Control Problem Code in MATLAB-GCNMF-s2k Group Constrained Non-negative Matrix Factorization with Sum-k Constraint for Load Disaggregation
Energy Control Problem Code in MATLAB: Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) for HVAC Systems This repository contains the dataset we collected for HVAC energy disaggregation, as well as the source code and demonstrations from our paper in IEEE Transactions on Power Systems. To the best of our knowle
MATLAB Add-On for NXP S32V234 Enhancing Automotive Vision Processing
To install the NXP Vision Toolbox for S32V234 automotive vision processor in MATLAB, follow these steps: 1. Go to the MATLAB Add-On Manager and select the NXP Support Package S32V234 toolbox. 2. Choose the 'Open Folder' option to navigate to the installation path. 3. Run the NXP_Support_Package_S32V
Matlab模糊聚类与G-K算法结合的T-S模型构建及性能评估
本程序结合协同模糊聚类算法和G-K算法,利用Matlab实现了T-S模型的构建,并对输入的训练数据进行了测试。输入数据包括训练数据的实际输出和特征矩阵,以及测试数据的实际输出和特征矩阵。输出结果包括模型对训练数据和测试数据的均方根误差评估,最后生成模型对测试数据的拟合图。程序还考虑了交叉验证的影响,对测试数据进行了分组处理。
myodbc5S5_1_7with56233patchR926win32详细解读及安装步骤
ODBC(开放数据库连接)是微软提供的标准接口,使应用程序能够统一访问各种不同的数据库系统。深入探讨了针对myODBC驱动的特定修复补丁myodbc5S5_1_7with56233patchR926win32,特别为32位Windows系统设计。该补丁解决了在修改ODBC数据源配置时可能遇到的错误问题。建议用户安全备份并替换驱动安装目录下的myodbc5S.dll文件,同时关闭所有依赖于myODBC驱动的程序,以避免潜在的数据丢失或程序崩溃。详细的安装步骤和注意事项可参阅补丁包中的README文件。
K均值聚类算法
这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。