本文探讨了如何利用Matlab的嵌入式系统目标模块Embedded Target for TIC2000 DSP来设计基于TMS320F2812的负载识别程序，并阐述了这一设计对于供电系统管理的重要性。文中提到的关键点包括Matlab与TMS320F2812之间的互动，以及如何利用Matlab进行DSP程序的自动生成。此外，文章详细介绍了负载识别程序设计的过程，其中包括了DSP代码自动生成的流程，以及如何通过模块法实现负载识别。
DSP代码自动生成流程中涉及到了使用Matlab/Simulink平台建立系统模型，通过仿真验证后，利用Matlab提供的Real-Time Workshop (RTW)生成针对TI编译器的工程文件代码。接着，进行编译、链接以生成DSP可执行机器码。这一连串的步骤都是在Matlab/Simulink环境下完成的，它不仅简化了设计流程，还加快了原型开发的速度，并确保了系统设计的正确性。
接下来，负载识别程序设计中介绍了如何实现模块法负载识别。具体地，采集的电压和电流信号经过AD转换后，采用小波分析进行处理。在小波分析中，不同的小波函数和分解层次对识别结果有显著影响。通过实验比较和分析，确定了Dmeyer小波函数和5层分解层次对于负载识别较为有效。对得到的负载波形进行小波分解后，将概貌部分和细节部分作为样本输入到神经网络中进行训练和识别。
在TMS320F2812参数初始化设置中，使用了Simulink文件，并在其中加入了C2000 Target Preferences中的F2812ezdsp功能块进行参数配置。文中还提到了TMS320F2812的高性能特点，比如其具备的高运算速度、控制能力和单周期MAC功能，以及12位ADC等。
整体而言，本文所述的方法提高了DSP程序设计的效率和准确性，同时也展示了Matlab在DSP应用系统开发中的强大功能。这对于电力电子技术领域来说是一个重大的进展，尤其是在供电系统管理方面，可以提高用电监测与管理的智能化程度。
此外，本文的知识点还包括了Matlab嵌入式系统工具的使用，它能够简化DSP开发流程，让设计人员能够直接在Matlab环境下完成系统设计验证。同时，文章也探讨了神经网络在负载识别中的应用，以及在Matlab中如何实现AD采样和小波变换等功能。这些知识点对于电力电子领域以及控制系统设计的研究和开发人员来说都是非常重要的参考信息。
