ESP8266-12E说明书
esp8266-12E的说明书，PDF文档，其他地方不大容易找的。EsP-12E规格书目录1.产品概述21.1.特点1.2.主要参数………垂4由非垂·······:·2.接口定义……4573.外型与尺寸……4.功能描述41. MCU4.2.存储描述99994.3.晶振4.4.接口说明………………104.5.最大额定值4.6.建议工作环境……114.7.数字端口特征115.RF参数126.功耗……………137.倾斜升温……148.原理图…非垂非9.产品试用16深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.comEsP-12E规格书1.产品概述ESP-12EWFⅰ模块是由安信可科技开发的,该模块核心处理器ESP8266在较小尺寸封装中集成了业界领先的 Tensilica l106超低功耗32位微型McU,带有16位精简模式,主频支持80MHz和160MHz,支持RTOS,集成Wi- FI MAC/BB/RF/ PA/LNA,板载天线。该模块攴持标准的IE802.11b/g/n协议,完整的τcPP协议栈。用户可以使用该模块为现有的设备添加联网功能,也可以构建独立的网络控制器ESP8266是高性能无线SOC,以最低成本提供最大实用性,为WⅰFi功能嵌入其他系统提供无限可能。射频MAC接口接收模拟接收匚寄存器」SPI射频CPU内核发射模拟发射心成帧器GPIO加速器12C锁相环H(co)12锁相环电源管理晶振偏置电路SRAM电源管理图1ESP8266EX结构图ESP8266EX是一个完整且自成体系的WF网络解决方案,能够独立运行,也可以作为从机搭载于其他主机McU运行。ESP8266EⅩ在搭载应用并作为设备中唯一的应用处理器时,能够直接从外接闪存中启动。内置的高速缓冲存储器有利于提高系统性能,并减少內存需求。另外一种情况是,ESP8266EX负责无线上网接入承担WiFi适配器的任务时,可以将其添加到任何基于微控制器的设计中,连接简单易行,只需通过SPI/SDO接口或I2 C/UART口即可。ESP8266EX强大的片上处理和存储能力,使其可通过GPIO口集成传感器及其他应用的特定设备,实现了最低前期的开发和运行中最少地占用系统资源。ESP8266EⅩ高度片内集成,包括天线开关 balerη、电源管理转换器,因此仅需极少的外部电路,且包括前端模组在內的整个解决方案在设计时将所占PCB空间降到最低。深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.com2EsP-12E规格书有ESP8266EⅩ的系统表现出来的领先特征有:节能在睡眠/唤醒模式之间的快速切换、配合低功率操作的自适应无线电偏置、前端信号的处理功能、故障排除和无线电系统共存特性为消除蜂窝/蓝牙/DDR/ LVDS/LCD干扰。11.特点80211b/g/n·内置 Tensilica l106超低功耗32位微型McU,主频攴持80MHz和160MHz,支持RTOS·内置10bit高精度ADC内置TCPP协议栈内置TR开关、 balun、LNA、功率放大器和匹配网络内置PL、稳压器和电源管理组件,802.11b模式下+20dBm的输岀功率A-MPDU、A-MSDU的聚合和0.45的保护间隔WiFi@2.4GHz,支持 WPA/WPA2安全模式支持AT远程升级及云端OTA升级支持 STA/AP/STA+AP工作模式支持 Smart Config功能(包括 Android和iOs设备)HSPI、UART、I2C、I2S、 IR Remote Control、PWM、GPIo深度睡眠保持电流为10uA,关断电流小于5uA2ms之内唤醒、连接并传递数据包·待机状态消耗功率小于1.0mW(DTM3)工作温度范围:-40℃-125°C深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.com3EsP-12E规格书12.主要参数表1介绍了该模组的主要参数。表1参数表类别参数说明无线标准80211b/g/n无线参数频率范围24GHz-25GHz(2400M24835M)数据接口UART/HSPL/I2C/I2S/Ir Remote ContorlGPIO/PWM工作电压30~36V(建议3.3V)工作电流平均值:80mA工作温度40°~125硬件参数存储温度常温封装大小16mm x 24mm x 3mm外部接口N/A无线网络模式station/softAP/SoftAP+station安全机制WPA/WPA2加密类型WEP/TKIP/AES升级固件本地串口烧录/云端升级/主机下载烧录支持客户自定义服务器软件开发软件参数提供SDK给客户二次开发Ipv4, Tcp/udp/Http/ftp网络协议AT+指令集,云端服务器, Android/iOS APP用户配置深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.com4EsP-12E规格书2.接口定义ESP-12E共接出18个接口,表2是接口定义。图2ESP-12E管脚图. RXDEN(CH-PD..GPIOSGPIO16.a.. GPIO4ESP-12EGPIO14..D GPIOOGPIo12·。◆GPIo2GPIO13.aD GPIO15ESP 12E表2ESP-12E管脚功能定义序号Pin脚名称功能说明1RST复位模组ADOA/D转换结果。输入电压范围0~1V,取值范围:0~1024EN芯片使能端,高电平有效4IO16GPIO16;接到RST管脚时可做 deep sleep的唤醒5IO14GPIO14: HSPI CLKIO12GPIO 12, HSPI MISOIO13GPIO13 HSPI MOSI: UARTO CTSVCC33V供电CSO片选10MISO从机输出主机输入深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.com5EsP-12E规格书109GPIo912IO10GBIO1013MOSI主机输出从机输入14SCLK时钟15GNDGND16IO15GPIO15: MTDO: HSPICS: UARTO RTS17102GPIo2: UART1 TXD18IOOGPIOO19IO4GPIO420IO5GPIO521RXDUARTO RXD: GPIO322TXDUARTO TXD: GPIO1表3引脚模式模式GPIO15GPIOG PIO2UART下载模式低低局Flash boot模式表4接收灵敏度参数最小小值典型值最大值单位输入频率24122484MHZ输入电阻输入反射-10dB72.2Mbps下,PA的输出功率141516d Bm深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.com6EsP-12E规格书11b模式下,PA的输出功率17.518.519.5d Bm灵敏度DSSS, 1 Mbps98d BmCCK, 11 Mbps-91d Bm6 Mbps(1/2 BPSK93d Bm54 Mbps (3/4 64-QAM)75d BmHT20, MCS7(65 Mbps, 72.2 Mbps)72d Bm邻频抑制OFDM, 6 Mbps37dBOFDM, 54 Mbps21dHT20, MCSO37dBHT20. MCS7dB3.外型与尺寸ESP-12E贴片式模组的外观尺寸寸为16mm*24mm*3mm(如图3所示〉该模组采用的是容量为4MB,封装为SOP-210mi的 SPI Flash。模组使用的是3DBⅰ的PCB板载天线。深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.comEsP-12E规格书图3ESP-12E模组外观CAr个ESP-12E5m2mt3mm图4ESP-12E模组尺寸平面面图表5ESP-12E模组尺寸对照表长宽PAD尺寸(底部)Pin脚间距16 mm24 mm3 mm0.9 mm x 1.7 mm 2 mm深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.com8
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EM算法详细例子及推导
EM算法详细例子及推导数θ),那么对于上面的实验,我们可以计算出他们出现我们观察到的结果即0=(5,9,.8,4,7,20=(B,A,A,B,4)的概率函数P(X=x10),2z)⑨)就叫做θ的似然函数。我们将它对θ求偏导并令偏导数为0,就可以得到如的结果P(X=x0,=20))=(;P(z=A)3(1-P(z=A)2C10(1-64)10A(1-6C104(1-0(1-6B)C106n(1-6我们将这个问题稍微改变一下,我们将我们所观察到的结果修改一…下我们现在只知道每次试验有几次投掷出正面,但是不知道每次试验投掷的是哪个硬币,也就是说我们只知道表中第一列和第三列。这个时候我们就称Z为隐藏变量( Hidden variable),X称为观察变量( Observed variable)。这个时候再来估计参数θ4和θB,就没有那么多数据可供使用了,这个时侯的估计叫做不完整数据的参数估计。如果我们这个时候冇某种方法(比如,正确的猜到每次投掷硬币是A还是B),这样的话我们就可以将这个不完整的数据估计变为完整数据估计当然我们如果没有方法来获得更多的数据的话,那么下面提供了一种在这种不完整数据的情况下来估计参数θ的方法。我们用迭代的方式来进行:(1)我们先赋给θ一个初始值,这个值不管是经验也好猜的也好,反正我们给它一个初始值。在实际使用中往往这个初始值是有其他算法的结果给岀的,当然随机给他分配一个符合定义域的值也可以。这里我们就给定64=0.7,6B=0.4(2)然后我们根据这个来判断或者猜测每次投掷更像是哪枚硬币投掷的结果。比如对于试验1,如果投掷的是Δ,那么出现5个止面的概率为C10×0.75×(1-07)5≈0.1029:;如果投掷的是B,出现5个正面的概率为C105×0.43×(1-0.4)5≈0.2007;基于试验1的试验结果,可以判断这个试验投掷的是使币A的概率为0.10290.10290.2007)-0.389是B的概率为02007(0.1029+0.2007)06611。因此这个结果更可能是投掷B出现的结果(3)假设上一步猜测的结果为B,A,A,B,A,那么恨据这个猜测,可以像完整数据的参数仙计一样(公式2重新计算的值这样一次一次的迭代2-3步骤直到收敛,我们就得到了θ的估计。现在你可能有疑问,这个方法靠谱么?事实证明,它确实是靠谱的。期望最大化算法就是在这个想法上改进的。它在估计每次投掷的硬币的吋候,并不要确定住这次就是硬币A或者B,它计算岀来这次投掷的硬币是A的概率和是B的概率;然后在用这个概率(或者叫做Z的分布)来计算似然函数。期望最大化算法步骤总结如下:F步骤先利用旧的参数值〃计算隐藏变量Z的(条件)分布P(万=2|Xn2),然后计算logP(,X=m)的期望B(o(2,X=x)=∑∑P(Z=别X=)P(Z=X=x)其中θ是当前的值,而θ是上一次迭代得到的值。公式中已经只剩下θ一个变量了,θ是一个确定的值,这个公式或者函数常常叫做Q函数,用Q(6,6)来表示。M步骤极大化Q,往往这一步是求导,得到由旧的θ值′米计算新的θ值的公式aQ总结一下,期望最大化算法就是先根据参数初值估计隐藏变量的分布,然后根据隐藏变量的分布来计算观察变量的似然函数,估计参数的值。前者通常称为E步骤,后者称为M步骤3数学基础首先来明确一下我们的目标:我们的目标是在观察变量X和给定观察样本:1,x2,…,rn的情況下,极大化对数似然函数(=>nP(X2=x;)(5)其中只包含观察变量的概率密度函数P(X2=2)=∑P(X=n,=)这里因为参数θ的写法与条件概率的写法相同,因此将参数θ写到下标以更明确的表述其中Z为隐藏随机变量,{}是Z的所有可能的取值。那么6)=∑h∑P(X=x,z=2)∑h∑。Px=x这里我们引入了一组参数(不要怕多,我们后面会处理掉它的)a,它满足可能的;,0;∈(0,1和∑;a=1到这里,先介绍一个凸函数的性质,或者叫做凸函数的定义。∫(x)为凸函数,=1,2,…,m,A∈[0,1∑1A对∫(x)定义域中的任意n个m1,x2,…,xn有f(∑Aa)≤∑mf(xr)i=1对于严格凸函数,上面的等号只有在x1=2xn的时候成立。关于凸函数的其他性质不再赘述。对数函数是一个严格凸数。因而我们可以有下面这个结果0)=∑hn∑≥∑∑ah(X=2n,2=C现在我们根据等号成立的条件来确定a;即P(X=x,Z=2)C(10)其中c是一个与j无关的常数。因为∑,=1,稍作变换就可以得到P(X;=x;)现在来解释下我们得到了什么。c;就是Z=2;在X=x;下的条件概率戌者后验概率。求α就是求隐藏随机变量Z的条件分布。总结一下目前得到的公式就是)-∑∑P(Xi=i,Z(12)直接就极大值比较难求,EM算法就是按照下面这个过程来的。它就是大名鼎鼎的琴生( Jensen)不等式(1)根据上一步的θ来计算α,即隐藏变量的条件分布(2)极大化似然函数来得到当前的的估计3.1极大似然估计好吧,我觉得还是再说说极大似然估计吧。给定一个概率分布D,假设其概率密度函数为f,其中f带有一组参数6。为了估计这组参数6,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个采样值的X1,X2,…,Yn,那么这个就是n个(假设独立)同分布随机变量,他们分别有取值x1,x2…,xn,那么我们就可以计算出出现这样一组观察值的概率密度为lI f(ai)(13)对于f是离散的情况,就计算出现这组观察值的概率10)注意,这个函数中是含有参数0的。0的极大似然估计就是求让上面似然函数取极大值的时候的参数O值。般来说,会将上面那个似然函数取自然对数,这样往往可以简化计算。记住,这样仅仅是为了简化计算。取了自然对数之后的函数叫做对数似然函数。ln()=∑lnf(n)因为对数是一个严格单调递增的凹函数,所以对似然函数取极人值与对对数似然函数取极大值是等价的。3取了对数之后还可以跟信息熵等概念联系起来4关于凸函数有很多种说法,上凸函数和下凸函数,凸函数和凹函数等等,这里指的是二阶导数大」(等」)0的一类函数,而凹函数是其相反数为凸数的一类函数32期望最大化算法收敛性如何保证算法收敛呢?我们只用证明l(04+1)≥1(00)就可以了l(0(t11)∑∑(+1)1PX=x;2=2)(+(t+1∑∑nf(X=x;,z=z;)(+1)(t)o(tn /(r=i,Z=2(t)≥∑∑ahn(t)7(0其中第一个人于等于号是因为只有当a取值合适(琴生不等式等号成立条件)的时候才有等号成立,第二个人于等于号正是M步骤的操作所致。这样我们就知道l(θ)是随着迭代次数的增加越来越人的,收敛条件是值不再变化或者变化幅度很小。4应用举例4.1参数估计很直接的应用就是参数估计,上面举的例子就是参数估计42聚类但是如果估计的参数可以表明类别的话,比如某个参数表示某个样本是否属于某个集合。这样的话其实聚类问题也就可以归结为参数估计问题。References[]最大似然估计[oNline].Availablehttp://zh.wikipediaorg/wiki.%E6%9c%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1[2] Ceppellini, r, Siniscalco, M.& Smith, C.A. Ann. Hum. Genet. 20, 97-115(1955)3 Hartley, H. Biometrics 14, 174-194(1958)4 Baum, L.E., Petric, T, Soulcs, G.& Weiss, N. Ann. Math. Stat 41, 164-171(1970)[ 5] Dempster, A P, Laird, N.M., Rubin, D B.(1977). "Maximum Likelihoodfrom Incomplete Data via the em algorithm. Journal of the royal statis-tical Society Series B(Methodological)39(1): 1-38. JSTOR 2984875 MR0501537[6]Whatistheexpectationmaximizationalgorithm[oNline].Avaiable:http//ai. stanford. edu/-chuongdo/papers/em tutorial pdf[7TheEmAlgorithmOnline.Availablehttp://www.cnblogs.com,jerrylead/ archive/2011/04/06/2006936html
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