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电学量传感器

  • Arduino学习笔记3_连接HMC5883L三轴电子罗盘传感器

    用途:测量地磁方向,测量物体静止时候的方向,测量传感器周围磁力线的方向。注意,测量地磁时候容易受到周围磁场影响,主芯片HMC5883 三轴磁阻传感器特点(抄自网上): 1,数字量输出:I2C 数字量输出接口,设计使用非常方便。 2,尺寸小: 3x3x0.9mm LCC 封装,适合大规模量产使用。 3,精度高:1-2 度,内置12 位A/D,OFFSET, SET/RESET 电路,不会出现磁饱和现象,不会有累加误差。 4,支持自动校准程序,简化使用步骤,终端产品使用非常方便。 5,内置自测试电路,方便量产测试,无需增加额外昂贵的测试设备。 6,功耗低:供电电压1.8V, 功耗睡眠模式-2.5uA 测量模式-0.6mA   连接方法: 只要连接VCC,GND,SDA,SDL 四条线。 Arduino GND -> HMC5883L GND Arduino 3.3V -> HMC5883L VCC Arduino A4 (SDA) -> HMC5883L SDA Arduino A5 (SCL) -> HMC5883L SCL (注意,接线是A4,A5,不是D4,D5) 源程序: #include <Wire.h> #include <HMC5883L.h> HMC5883Lcompass; voidsetup() { Serial.begin(9600); Wire.begin(); compass = HMC5883L(); compass.SetScale(1.3); compass.SetMeasurementMode(Measurement_Continuous); } voidloop() { MagnetometerRaw raw = compass.ReadRawAxis(); MagnetometerScaled scaled = compass.ReadScaledAxis(); float xHeading = atan2(scaled.YAxis, scaled.XAxis); float yHeading = atan2(scaled.ZAxis, scaled.XAxis); float zHeading = atan2(scaled.ZAxis, scaled.YAxis); if(xHeading < 0) xHeading += 2*PI; if(xHeading > 2*PI) xHeading -= 2*PI; if(yHeading < 0) yHeading += 2*PI; if(yHeading > 2*PI) yHeading -= 2*PI; if(zHeading < 0) zHeading += 2*PI; if(zHeading > 2*PI) zHeading -= 2*PI; float xDegrees = xHeading * 180/M_PI; float yDegrees = yHeading * 180/M_PI; float zDegrees = zHeading * 180/M_PI; Serial.print(xDegrees); Serial.print(","); Serial.print(yDegrees); Serial.print(","); Serial.print(zDegrees); Serial.println(";"); delay(100); }

    标签: Arduino 5883L 5883 HMC

    上传时间: 2014-03-20

    上传用户:tianyi223

  • 针对超声波应用系统易受噪声干扰以及超声波信号的空间衰减现象影响, 从而要求 超声波传感器工作在其最佳特性的特点, 论证了驱动脉冲信号的控制精度对传感器工作特 性的影响, 给出了传感器驱动信号脉冲宽

    针对超声波应用系统易受噪声干扰以及超声波信号的空间衰减现象影响, 从而要求 超声波传感器工作在其最佳特性的特点, 论证了驱动脉冲信号的控制精度对传感器工作特 性的影响, 给出了传感器驱动信号脉冲宽度与传感器频率之间的最佳关系式, 提出了采用复 杂可编程逻辑器件(CPLD) 产生传感器驱动控制信号的方法, 将该方法应用于一超声波流 量计测量系统中, 得到了比传统型单片机控制电路更好的控制精度和控制效果。

    标签: 超声波 信号 应用系统 干扰

    上传时间: 2014-01-12

    上传用户:qunquan

  • CC2430的A/D转换测试程序。程序基于IAR软件编写的。通过A/D通道采集模拟量并转化为数字信号

    CC2430的A/D转换测试程序。程序基于IAR软件编写的。通过A/D通道采集模拟量并转化为数字信号,然后通过串口发送到PC,在PC机可以看到采样结果。估计对开发无线传感器网络的相关人士比较重要。

    标签: 2430 IAR CC 转换

    上传时间: 2013-12-12

    上传用户:youmo81

  • 本文对火灾预警中DSP图像处理技术进行了研究。主要内容包括: 1.克服了常规传感器报警的缺点。采用图像型火灾报警系统利用火灾初期的火焰面积逐渐增大、火焰边缘抖动等特征作为火灾判据

    本文对火灾预警中DSP图像处理技术进行了研究。主要内容包括: 1.克服了常规传感器报警的缺点。采用图像型火灾报警系统利用火灾初期的火焰面积逐渐增大、火焰边缘抖动等特征作为火灾判据,消除了周围环境干扰的影响。 2.采用了具有高速度、高精度运算能力的DSP芯片,满足了图像处理中运算量大、实时性强、数据传输速率高等要求。具有功耗低、实时性强的优点。 3.采用基于模糊逻辑的图像识别技术,使系统通过模糊智能算法,把两个火灾判据—“面积增量”和“尖角变化量”有效的结合起来,进行判断。进一步提高了火灾探测的准确性,降低了误报率。

    标签: DSP 预警 图像处理技术 传感器

    上传时间: 2014-01-22

    上传用户:moerwang

  • 由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大.本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法.该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用

    由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大.本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法.该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用图象的边缘特征进行匹配,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量,在对实验结果进行分析的基础上提出了搜索真实匹配位置的准则,大大提高了匹配的准确率.通过实验对SAR图象斑点噪声滤波和SAR与可见光 图象匹配算法进行了验证,实验证明本算法的SAR图象去噪效果明显优于传统的Frost方法,图象匹配精度高、稳定性好.

    标签: SAR 图象 传感器 物理

    上传时间: 2016-10-21

    上传用户:invtnewer

  • 1、应用C8051F330的10位ADC和片内温度传感器实现一个数字温度计

    1、应用C8051F330的10位ADC和片内温度传感器实现一个数字温度计,温度值用数码管显示。 2、应用C8051F330的10位ADC可以测量0~3V范围的2路输入电压,采集结果能够在数码管上轮流显示。 3、应用C8051F330的电流输出型DAC实现一个正弦信号发生器要求输出频率范围1~1KHz。 4、用一位数码管显示输出的数字量。 5、用按键实现系统工作模式的切换和输出信号频率的调整。 6、用发光二极管指示系统的工作模式。

    标签: C8051F330 ADC 温度传感器 数字温度计

    上传时间: 2017-05-06

    上传用户:ANRAN

  • 用18B20(数字温度采集)74LS47(数码管译码)74LS138(三八译码) DS18B20是DALLAS公司生产的一线式数字温度传感器

    用18B20(数字温度采集)74LS47(数码管译码)74LS138(三八译码) DS18B20是DALLAS公司生产的一线式数字温度传感器,具有3引脚TO-92小体积封装形式;温度测量范围为-55℃~+125℃,可编程为9位~12位A/D转换精度,测温分辨率可达0.0625℃,被测温度用符号扩展的16位数字量方式串行输出.

    标签: DALLAS 18B20 74 LS

    上传时间: 2017-08-08

    上传用户:851197153

  • 利用AD590温度传感器完成温度的测量

    利用AD590温度传感器完成温度的测量,把转换的温度值的模拟量送入ADC0809的其中一个通道进行A/D转换,将转换的结果进行温度值变换之后送入数码管显示

    标签: 590 AD 温度传感器 温度

    上传时间: 2017-09-13

    上传用户:fredguo

  • MQ-3酒精传感器模块资料技术手册+软件测试工程源码: MQ-3.pdf TTL输出测试程序 产品

    MQ-3酒精传感器模块资料技术手册+软件测试工程源码:MQ-3.pdfTTL输出测试程序产品使用手册.doc检测说明判断传感器是否正常.txt模拟量测试参考程序

    标签: 酒精传感器

    上传时间: 2021-11-23

    上传用户:aben

  • 无线传感器网络中基于模糊理论的决策级数据融合技术的分析

    摘要:无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,wSN是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成,它们监测采集周边环境信息并传送到基站进行处理在某一时刻通过wSN采集的数据量非常大,如何正确、高效地处理这些数据成为当前WSN研究中的一个热点。传感器节点一般部署在恶劣环境中,一些偶然因素会使采集的数据中出现不准确的数据,用户依据这样的数据很难准确判断出被测对象的真实状态。基于模糊理论的决策级数据融合算法能够很好的解决这个问题本文以国家863研究项目《基于无线传感器网络的铁路危险货物在途安全状态监测技术研究》为背景,结合铁路运输中棉花在途状态监测系统的开发,在分析了当前有效的决策级数据融合技术基础上,提出了基于模糊理论的决策级数据融合算法,该算法通过对采集数据进行处理和分析,以获得准确的被测对象状态的描述。本文的主要工作包括:(1)分析了WSN中传统的决策级数据融合算法,如自适应加权数据融合算法和算术平均数数据融合算法,总结这两种算法的优缺点和检测系统的需求,进步明确理想算法应达到的目标。(2)提出了基于模糊理论的两阶段数据融合算法:该算法第一阶段利用基于贴近度的数据融合算法进行同类数据的融合校准,这一阶段的目的是剔除错误的和可信度较差的数据,得到相对更加准确的数据,第二阶段利用模糊推理对第个阶段得到的异类数据进行融合推理,得到被测对象当前状态的描述,为决策提供支持(3)结合实测数据仿真本文所提出的算法,结果证明与传统的融合算法相比,可以更加准确的描述被测对象状态

    标签: 无线传感器

    上传时间: 2022-03-17

    上传用户:joshau007