Arduino教程从零到入门到应用圈点笔记 此文件为个人学习视频中截图积累知识笔记,仅记录一些关键步骤及相关知识文字圈点,方便快速记忆使用而作,知识点基础传感器见目录,相关具体代码操作皆有完整截图保存。目的按知识层次阶段整理而成。目录初积 基础知识 函数 样板测试 函数介绍 器件知识 面包板 LED灯 蜂鸣器 显示管 舵机 超声波测距 红外传感器 触摸传感器 声音传感器 雨滴传感器 温度传感器 温湿度传感器 激光发射器 红外遥控器 火焰传感器 滚珠传感器 步进电机 摇杆 LCD 电量灯 点阵实验 WIFI通讯 鼠标模拟 串口调试 控制风扇 74HC595芯片 实时时钟 案例 平衡玩具 智能晾衣架 电压表进阶 应用实例 Siri开关 设计思路 光猫 小实例 知识补充 RFID Mqtt 芯片知识 CH340G ESP2866 NodeMCU 问题
标签： arduino
上传时间： 2021-11-27
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本书主要针对传感器的物理特性，以及在电子电路中的应用做了详细的解释，是一本不可多得的教材
标签： 传感器
上传时间： 2021-12-16
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基于CPLD的振弦式传感器的频率测量技术,完整版本的论文。摘要：振弦传感器具有谐振频率范围宽的特点。为了在较大频段内实现高精度测量,设计了一种用等精度测频法实现振弦式传感器频率测量的方法。在详细介绍等精度测频的基本原理的基础上,利用大规模可编程逻辑器件（CPLD/FPGA）实现了传感器频率的测量;同时,给出了用VHDL描述语言设计硬件电路的过程。所设计的测频系统具有硬件电路简洁、可靠,单片机控制器程序设计简单、测量速度快、可控性好等特点。实验结果表明,这种测频方法符合设计要求,取得了理想的效果,有较好的应用前景。专辑：理工C(机电航空交通水利建筑能源)专题：电力工业
上传时间： 2021-12-18
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振弦式传感器及测量模块广泛应用于水电工程、岩土工程等工程的安全自动监测系统中，本文针对振弦式测量模块的电源功耗、通信组网方式、激振及测量等方面进行了研究，设计出一种基于 Z igBee 无线通信技术的低功耗、高精度、多通道的振弦式测量模块
标签： 无线测量模块
上传时间： 2022-02-01
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CAN-bus现场总线基础教程【第7章】CAN总线应用层协议(DeviceNet)-DeviceNet传感器从站设备的开发
上传时间： 2022-02-08
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神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
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超声波测距在智能机器人中的开发与应用摘 要：本文提出了在机器人控制中，使用软件方法实现超声波测距机器人避障功能的工作原理和设计 方法。该系统在使用过程中，测量精度高，机器人避障准确，可靠，真正实现了智能化控制。 关键词：机器人 超声波 测距 软件触发 Abstract： The 0n pnnc eanddesignm d10d ofu]U~ sordc are descx'~edindetail fora intenigencero~ ic ． ByI|8i“gthissystem，therobotmakesaccta~elyavoidingdmwhackhi# reliability． 1畸 wo阿s：ro tultro-sor~c聊 曲 喀sot~aretrigger 1 引言 在智能机器人的研制开发中，很重要 的一部 分就是机器人 要能实现避 障功能 ，即通过传感器 的作用 ，探测机器人行进道路 上是否碰到障碍。 若碰到了障碍 ，机器人应该 自动转向 ，躲避障碍 。 本文所介 绍的超声 波测距方法 ，应用 于 ET一18 Hem智能机器人中。通过超声波测距 ，该智能机 器人实现了对步进电动机的智能控制及运动控制 方式的灵活应用。同时，超声波测距作为一种非 接触 的检测方式 ，和红外 、激光及无线电测距相 比，在近距范 围内有不受光线影响、结构简单 、成 本低等优点 2 超声波测距基本原理 超声波是指频率在 2000Hz以上 ，不能引起正 常人听觉反应 的机械振动波 ，是物体 的机械振 动 在弹性介质 中传播所形成 的机械振动波。由于超 声波具有非常短 的波长 ，可 以聚集成狭小 的发
上传时间： 2022-02-16
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随着现在高科技的进步，人们的生活水平有了很大的提高。对环境的婴求也越来越高，环境问题开始得到社会的重视。目前，环境监测发展的个重要方向是开发适合中国国情、价格低廉的远程监测系统，而环境监测系统中极为重要的一部分就是如何获得环境参数，只有获得环境参数才能进行后面的分析、决策工作，无线传感器网络能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，并传达给用户，具有可快速部署、无人值守，功耗低、成本低等优点，十分适合应用于环境监测系统本文基于 ZisBee协议设计了用于环境监测的无线传感器网络节点，该节点采用超低功耗的MSP430单片机和CC242024G射频芯片，并移植了完全符合 ZigBee2006标准的协议栈，在协议栈上运行自己的脸测程序，能够实时地采集周围环境的温度，湿度和大气压力，并自动校正，将测量的数据通过无线传感器网络传输给下一个节点。该节点体积小，功耗低，并且具有兼容性，能够和不同件平台混合组网，实现应用层的完全致，不但方便了程序开发，而且能使灵活组网，实现zgBe网络的最大优化本文主要对环境监测无线传感器网络的节点的软硬件设计进行了介绍，硬件方面重点介绍了数据采集模块，数据处理模块的接口设计，无线讯模块的板上天线设计、巴伦电路和高频电路设计要点。软件方面重点介绍了测量程序的设计，CC2420无线通讯程序的设计，板上移植的 Z-Stack结构，以及针对环境监测的应用所进行的开发。最后对节点进行了组网实验，将设计节点和CC2430节点故在一起组网，通过 Packet Stiller工具对通讯信息进行监控和解析。实验证明了混合组网的完全可行性，并且通讯良好，信号稳定关键词：无线传感器网络，ZigBee，，环境监测，MSP43，CC2420
上传时间： 2022-03-14
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在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
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资源较大，分为两个部分，已全部上传：第一部分：https://dl.21ic.com/download/arm-429326.html 第二部分：https://dl.21ic.com/download/arm-429325.html 本书介绍了意法半导体（STMicroelectronics，ST）公司的32位基于 ARM Cortex-M3内核的STM32单片机应用与实践。通过“学中做、做中学”，即DIY（Do It yourself）和LBD（Learning By Doing）的方式，按照工作导向的思路展开教学与实践学习，循序渐进地介绍和构建若干典型STM32单片机应用系统的硬件和软件，以及相关传感器电路，将STM32单片机的外围引脚特性、内部结构原理、片上外设资源、开发设计方法和应用软件编程等知识传授给学生，对传统的教学方法和教学体系进行创新，力求解决嵌入式系统课程抽象与难学的问题全书通俗易懂、内容丰富，可作为高等本科院校和职业技术学院的计算机、电子信息、自动化、电力电气电子技术及机电一体化等相关专业的“32位高级单片机原理与应用”、“基于 ARM Cortex内核的单片机系统开发”等课程的教材和教学参考书，也可以作为工程实训、电子制作与竞赛的实践教材和实验配套教材，同时还可以供广大从事自动控制、智能仪器仪表、电力电子、机电一体化等系统开发和设计的工程技术人员、教师者个人参考自学使用，并可作为ARM相关应用与培训课程的参考书。
上传时间： 2022-04-02
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