介绍了以AT89S52单片机为控制核心的温度控制系统，系统采用数字温度计芯片DS18B20构成测温单元，通过AT89S52的开关量输出控制固态继电器（SSR）的通断，调节烤箱内温度。采用PID 控制算法可以明显改善系统的稳态性能以及稳态响应。
上传时间： 2013-11-02
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RSM-6505是热电偶温度采集模块，具有5路测温通道，适用于采集工业现场的温度值。模块还具有5路数字量输出通道，可以设置为用户控制输出或对测量温度值进行超限状态指示输出。
上传时间： 2013-10-27
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频率特征测试仪是用来测量电路传输特性和阻抗特性的仪器，简称扫频仪。扫频信号源是扫频仪的主要功能部件，作用是产生测量用的正弦扫频信号，其 扫频范围可调，输出信号幅度等幅。本设计采用DDS（数字频率合成技术）产生扫频信号，以Xilinx FPGA为控制核心，通过A/D和D/A等接口电路，实现扫频信号频率的步进调整、幅度与相位的测量，创新的使用了计算机软件作为仪器面板来显示被测网络 幅频特性与相频特性，并且测试结果可保存到各种存储介质中。
上传时间： 2013-10-19
上传用户：xiaoxiang
频率特征测试仪是用来测量电路传输特性和阻抗特性的仪器，简称扫频仪。扫频信号源是扫频仪的主要功能部件，作用是产生测量用的正弦扫频信号，其 扫频范围可调，输出信号幅度等幅。本设计采用DDS（数字频率合成技术）产生扫频信号，以Xilinx FPGA为控制核心，通过A/D和D/A等接口电路，实现扫频信号频率的步进调整、幅度与相位的测量，创新的使用了计算机软件作为仪器面板来显示被测网络 幅频特性与相频特性，并且测试结果可保存到各种存储介质中。
上传时间： 2013-11-02
上传用户：w50403
测频仪自问世以来得到蓬勃发展，目前测频仪的功能正日渐完善。在电路实验中测量频率是一项十分重要的工作，基于计数器的功能设计了一个利用数字电路构成的可用来测量某些电信号频率的仪器，该仪器适合测量频率较高的电信号，具有电路简洁、测试范围广等优点。
上传时间： 2014-01-15
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基于MSP430F2274单片机的测温程序，传感器为数字传感器DS18B20
上传时间： 2014-01-09
上传用户：hxy200501
贲文介绍了一种高精度数字式就地指示温度计。使用Pt1000热电阻做测温传感器，采用典型的三线制接线方法来实现热电阻采样检测电路及导线的补偿。设计了微功耗高分辨率、高精度采样A/D通道，使得在-100℃～300℃范围内，测量精度达到了0.02 。设计了微功耗的控制核心MCU电路,微功耗采样和控制电路、微功耗配套电源和微功耗显示模块及键盘，在使用一节2AH/3.6V的AA型锂电池的情况下能够连续工作三年。提供了数字校准技术，方便用户在更换传感器后自行进行系统校准。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：Shaikh
这里面包括涡流测厚仪的全部程序，其中定时器中断服务， AD芯片接口，数字选择，键盘扫描等等。
上传时间： 2017-07-02
上传用户：lindor
程序名： DS18B20测温程序 CPU型号：AT89S52/STC89C51RC 晶振：11.0592 M 功能描述： 测温室温显示 用数字温度传感器DS18B20就可以实时检测室温值
上传时间： 2013-12-23
上传用户：qweqweqwe
论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-12
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