【求助】现有PDA,WINCE5.0的有那些是自带串口,可以开发的。

faintbook 2010-07-02 08:57:31
请各位大大帮忙指点下。
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huangxin888 2011-09-19
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我们就有做啊
基本配置
CPU Freescale i.MX233 @480MHZ
操作系统 Microsoft Windows CE 6.0 R3 / Windows Embedded Compact 7
内存 128MB DDR SDRAM
用户存储空间 Micro SD Card 2GB标配
用户存储扩展 Micro SD Card SDHC compatible最大32GB
数据采集
外接串口采集 2个标准RS232/RS485串口,可通过软件配置工作模式
2个USB Host接口,USB2.0 High speed 480Mbps,兼容USB1.1
条形码扫描 集成HoneyWell高可靠性一维激光扫描引擎 / 高级二维图像引擎
RFID读写器 支持读写Mifare one S50、S70、Ultralight卡、非接触式CPU卡、I-Code2、Tag-it卡;支持SAM卡;
支持符合ISO14443A、B,ISO15693,ISO7816协议非接触卡
通讯功能
以太网口 10/100Mbps 1 x RJ45座,带Link/Act LED指示,支持 HP-AutoMDIX自动翻转
无线网络数据传输 GFSK无线数传模块,433MHZ(432~436MHz)、925MHZ(902~928MHz),频率以1MHZ为步长软件可调,功率10mW~500mW软件可调,速率1600bps~115200bps软件可调, 接收灵敏度-120dBm
Zigbee 2007全功能协议模块,2.4G(2405MHz~2480MHz)频率,频率以5MHZ为步长软件可调, 功率100mW或500mW,串口速率9600bps~115200bps软件可调,通讯速率250Kbps, 接收灵敏度-110dBm
WIFI IEEE 802.11b/g/n WiFi
3G 支持所有3G制式,WCDMA/CDMA2000/TD-SCDMA,兼容GSM/GPRS/EDGE, CDMA/EVDO,支持短信收发,支持免提语音通话
蓝牙 蓝牙 v2.0 + EDR
GPS 高灵敏度 -165 dBm,66个并行收星通道,22个跟踪通道
物理特性
屏幕 4.3英寸(480x272)/7.0英寸(800x480)/10.1英寸(1024x600),高亮TFT彩色液晶显示屏
触摸屏 4线电阻式触摸屏,支持手写输入
键盘 1个多功能按键(Home/Scan)
LED指示灯 1个双色大LED系统状态指示灯
电源 外接7V~24V DC电源适配器
内置3.7V 3200mAh(4.3英寸) / 8200mAH(7.0、10.1英寸)锂聚合物充电电池
快速充电支持:2A大电流充电
1个总电源开关,1个待机、唤醒按键
优化的电源管理,提供最长持续工作时间
音频 内置麦克风、免提式1Wx2CH扬声器,同时提供外接耳机接口
尺寸
重量
使用环境
工作温度 -10℃至 +70℃
储存温度 -20℃至 +85℃
湿度 5% to 95% RH 无凝露状态
工业防护设计 正面符合IP65,可选包胶提供跌落防护
抗震和抗冲击 5-400Hz PSD(任意)和30g(3轴)
静电放电(ESD) +/-15kV空气放电,+/-8kV直接放电
第三方应用开发支持
系统软件开发 Microsoft Windows CE SDK
系统编程环境 eMbedded Visual C++ 4.0 / Visual Studio 2008(支持.NET CF 3.5
产品附件
标准配件 12VDC-2A电源适配器、触摸笔
自选配件 手带、多功能背包
保 修 提供12个月的免费保修服务

联系Q Q 7269 4785 8
91program 2010-07-02
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自带,还是没有自带,要看硬件(及驱动)

可以去查看一个注册表中串口相关的信息
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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