目录一、芯片介绍二、Datasheet解读1.硬件说明2.寄存器说明3.通信过程三、驱动代码编写1.软件I2C驱动2.PCA9555芯片驱动函数总结 一、芯片介绍 PCA9555可设置16路输入或输出口，I2C接口，用于IO扩展，3个硬件地址引脚寻址，工作电压：VCC（2.3V至5.5V）。二、Datasheet解读1.硬件说明1）框图 INT：中断输出A0，A1，A2：器件地址SCL，SDA：I2C总线VCC，GND：器件电源供电P07-P00：内部时钟2）引脚说明 2.寄存器说明 1、对应控制寄存器的控制指令如下： 2、硬件地址寻址说明：最多可连接8个芯片 3、器件寄存器
目录1.主成分分析概念： 2.主成分分析法步骤：第一步：对所有特征进行中心化：去均值第二步：求协方差矩阵C第三步：求协方差矩阵C的特征值编辑和相对应的特征向量编辑第四步：将原始特征投影到选取的特征向量上，得到降维后的新K维特征 3.主成分分析法MATLAB实现：1.主成分分析概念： 主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。一般来说，当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时，我们可考虑使用主成
文章目录前言一、PCA9685是什么？二、使用步骤1.引入库2.接线3.代码4.讲解 一、PCA9685是什么？舵机驱动板也可以生成PWM波控制LED等，但也仅仅只是一个驱动板，我们还需要一个控制板，ESP32是个不错的选择，ESP32CAM也是，但ESP32CAM没有引出I2C的引脚，需要自己去设置。 这个图是随便找的，大家可以看到没有，ESP32有的但也只有一个引出来，如果有多个I2C设备，这个设置就起到了很关键的作用，接下来我会为大家讲解。二、使用步骤1.引入库Adafruit_PWMServoDriver.h 2.接线这个是找的图，如果不额外皆电源的化，记得PCA9685的V+接3v，
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、PCA9685简介二、Arduino使用PCA96851.硬件连接2.Adafruit库安装3.示例程序解析三、STM32使用PCA9685总结（程序代码下载）前言最近要用到PCA9685控制多路舵机，就买了一块PCA9685模块试验，刚开始参照淘宝店铺给的例程写代码，结果PCA9685完全没反应，经过几天的摸索终于搞明白PCA9685的用法，在这里给大家分享一下PCA9685的使用方法。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、PCA9685简介PCA9685是一个基于IIC通信的16路PWM输出模块，可
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、PCA9685简介二、Arduino使用PCA96851.硬件连接2.Adafruit库安装3.示例程序解析三、STM32使用PCA9685总结（程序代码下载）前言最近要用到PCA9685控制多路舵机，就买了一块PCA9685模块试验，刚开始参照淘宝店铺给的例程写代码，结果PCA9685完全没反应，经过几天的摸索终于搞明白PCA9685的用法，在这里给大家分享一下PCA9685的使用方法。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、PCA9685简介PCA9685是一个基于IIC通信的16路PWM输出模块，可
一、PCA算法PCA算法为主成分分析算法，在数据集中找到“主成分”，可以用于压缩数据维度。我们将首先通过一个2D数据集进行实验，以获得关于PCA如何工作的直观感受，然后在一个更大的图像数据集上使用它。PCA算法的好处如下：1.使得数据集更易使用2.降低算法的计算开销3.去除噪声4.使得结果更易理解线性回归和神经网络算法，都可以先使用PCA对数据进行降维。关于PCA算法的理论部分，可以参考我之前的博客：https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/126017831?spm=1001.2014.3001.5501二、PCA实战项目老样子，先放上需要使
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频(a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。画一个图来显示聚类的情况(b)部分：层次聚类使用全连接法对观察值进行聚类。使用平均和单连接对观测值进行聚类。绘制上述聚类方法的树状图。使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类讨论和/或考虑对数据进行标准化。data.frame( "平均"=apply(iris\[,1:4\], 2, mean "标准差"=
目录前言一、准备材料二、代码部分前言1.引入库2.客户端（即PC端）3.服务端（即树莓派端）演示前言博主闲得无聊，利用某宝几十块钱的机械臂自制了一个摄像头云台，使用了两个MG90S舵机和一块PCA9685驱动的16路舵机扩展板，再通过谷歌的MediaPipe库实现摄像机跟随人脸移动的功能，代码十分简单，快来给你的树莓派添加一个新玩法吧~一、准备材料①树莓派（这个肯定需要有的）②摄像头③PCA9685驱动的16路舵机扩展板（关于这部分的教程可以百度或谷歌一下，建议先调试成功后再开始这个项目，不然容易把舵机烧坏）④舵机⑤制作云台的工具（我是用某宝买的四自由度亚克力机械臂拆出来做的）二、代码部分前言
目录前言一、准备材料二、代码部分前言1.引入库2.客户端（即PC端）3.服务端（即树莓派端）演示前言博主闲得无聊，利用某宝几十块钱的机械臂自制了一个摄像头云台，使用了两个MG90S舵机和一块PCA9685驱动的16路舵机扩展板，再通过谷歌的MediaPipe库实现摄像机跟随人脸移动的功能，代码十分简单，快来给你的树莓派添加一个新玩法吧~一、准备材料①树莓派（这个肯定需要有的）②摄像头③PCA9685驱动的16路舵机扩展板（关于这部分的教程可以百度或谷歌一下，建议先调试成功后再开始这个项目，不然容易把舵机烧坏）④舵机⑤制作云台的工具（我是用某宝买的四自由度亚克力机械臂拆出来做的）二、代码部分前言
基于PCA与LDA的数据降维实践描述数据降维（DimensionReduction）是降低数据冗余、消除噪音数据的干扰、提取有效特征、提升模型的效率和准确性的有效途径，PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）是机器学习和数据分析中两种常用的经典降维算法。本任务通过两个降维案例熟悉PCA和LDA降维的原理、区别及调用方法。源码下载环境操作系统：Windows10、Ubuntu18.04工具软件：Anaconda32019、Python3.7硬件环境：无特殊要求依赖库列表matplotlib 3.3.4scikit-learn 0.24.2分析任务1、基于PCA算法实现鸢尾花数据集降维，涉及下
