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超声波氧气传感器

超声波氧气传感器系列用于测量二元气体中气体流量和氧气浓度的传感器。采用超声波检测技术,优于电化学及其它氧气传感器。具有数值,具有数值显示、在线监控、状态报警等功能,并可根据客户需求进行定制,可广泛应用于家用和医用制氧机、制氧舱等场合。
  • K60_Flash_Noika5110_超声波测距_AB相正交解码测速

    K60_Flash_Noika5110_超声波测距_AB相正交解码测速

    标签: Flash_Noika 5110 60 AB

    上传时间: 2014-12-29

    上传用户:windwolf2000

  • 基于ATMEGA8的高精度超声波测距仪设计

      针对普通超声波测距系统测量精度低的问题,介绍了一种由ATMEGA8单片机控制的实时超声波测距系统,电路主要采用专用时间测量芯片TDC-GP21,并考虑了温度补偿,有效地保证了系统测量精度和低功耗特性。

    标签: ATMEGA8 高精度 超声波测距仪

    上传时间: 2013-10-27

    上传用户:bcjtao

  • 铂电阻温度传感器实现线性测温方案的研究

    铂电阻温度传感器实现线性测温方案的研究

    标签: 铂电阻 温度传感器 测温 方案

    上传时间: 2013-11-19

    上传用户:大融融rr

  • 浑水中超声波传播特性研究

    对共振干涉法、相位法和时差法测量浑水中超声波速度的基本原理和试验过程进行了分析。结果表明: 共振干涉法和相位法测量原理正确, 但存在读数误差, 时差法是较为准确的测量超声声速的方法; 在一定激发频率下, 随着含沙量的增大, 超声波衰减系数增大。

    标签: 超声波

    上传时间: 2013-11-22

    上传用户:KSLYZ

  • 基于ZigBee协议栈的无线传感器网络的设计

    首先介绍了无线传感器网络的基本拓扑结构与传感器节点的结构,详细说明了基于ZigBee协议栈的无线传感网络的建立过程,包括协调器启动及建立网络、传感器节点启动及加入网络、传感器节点与协调器之间建立绑定以及传感器节点向协调器发送数据的过程。设计了基于ZigBee协议栈的无线传感网络系统。以采集温度信息为例,协调器能够接收到传感器节点发来的数据,并能通过RS232串口,将收到的数据发送给PC机进行显示。实验显示在距离80 m远处,系统仍能保持良好的通信质量。

    标签: ZigBee 协议栈 无线传感器网络

    上传时间: 2013-10-30

    上传用户:truth12

  • 基于BP神经网络的超声测距误差补偿

    指出了超声波在测距应用中的局限性, 并给出解决方案。着重从新的角度补偿超声传感器的误差, 提出了用BP前馈神经网络补偿超声波声速受温度、湿度变化而引起的误差。

    标签: BP神经网络 超声测距 误差补偿

    上传时间: 2014-04-24

    上传用户:erkuizhang

  • HC-SR04超声波测距模块

    HC-SR04超声波测距模块,此文档介绍了HC-SR04超声波测距模块的时序图,实物图可以供大家浏览。

    标签: HC-SR 04 超声波 测距模块

    上传时间: 2013-11-23

    上传用户:refent

  • 无线传感器网络中协作通信的能耗优化方法

      针对能量受限的无线传感器网络,该文综合考虑了协作节点数量和调制方式对系统能量有效性的影响,提出一种能量最优的综合优化方法。文中首先给出了在Rayleigh 衰落信道环境下,协作通信系统采用二相相移键控(BPSK)和M 进制正交幅度调制(MQAM)时误码率的闭式表达,同时对协作通信的系统能耗进行了分析。在此基础上,根据能耗最小化原则对协作节点数量和调制方式进行了联合优化。仿真结果表明,与调制方式固定或协作节点数固定的系统相比,该方案能进一步降低协作通信的系统能耗。

    标签: 无线传感器网络 协作通信 能耗

    上传时间: 2013-11-21

    上传用户:angle

  • B3G中移动终端定位系统的研究

    针对B3G中移动终端多媒体业务流转移的目标,研究并设计一种室内精确定位技术,即基于无线传感器网络的超声波与无线电相结合的定位技术,详细介绍了该定位系统的设计和实现。针对该定位系统,设计了一种快速、高精度的多步长定位算法,并对该算法作了详细介绍。

    标签: B3G 移动终端 定位系统

    上传时间: 2013-10-22

    上传用户:zhangzhenyu

  • 基于传感器网络的多目标跟踪和特征管理方法

        针对传感器网络下多目标跟踪时目标数量不断变化这一复杂情况,文中对多目标的跟踪和特征管理方法进行了研究。该方法由数据关联、多目标跟踪、特征管理,和信息融合所组成。其中未知数量多目标的跟踪和数据关联通过马尔科夫蒙特卡罗数据关联实现。通过信息融合来整合本地信息,获取所有相邻传感器的本地一致性,最终实现特征管理。试验证明,本方法能够在分布式的传感器网络环境下对多目标进行准确有效地跟踪和特征管理。

    标签: 传感器网络 多目标跟踪 特征 管理方法

    上传时间: 2013-11-18

    上传用户:wangdean1101