本系统介绍了利用MLX90614、OpenMV等芯片与器件作为采集电路，基于STM32F103的简易无接触温度测量与身份识别装置。该系统利用温度测量器件与图像采集模块相互配合，通过接收、处理系统回传的数字信号等数据，利用滑动滤波与图像特征点提取与比对算法对外部温度、人脸信息进行测量与识别，并完成相应的显示与报警功能。并且该系统利用了基于LBP的机器学习算法，实现了在学习模式下对陌生人脸的特征参数提取与识别。符合基本的设计规范，实测结果表明，本系统实现了题目要求的全部指标。

Arduinomega2560主控端

Openmv端 Openmv4 Plus 含神经网络文件

本项目是基于STM32F103的纸张计数显示装置设计，采用的方案是FDC2214电容数字传感器。该项目可实现一键自动检测，无需手动按压等操作。开源资料包括展示视频、设计报告、3D模型（使用Rhino打开）、PCB文件、完整程序。

复合频率信号频率计电路功能概述: 本文介绍了一种复合信号测量系统，该系统基于TMS320F2808实现，用来检测和重建复合频率信号中的主次信号。该系统由计算模块、重建模块和通讯模块组成。为了能在实时运行中自适应地确定采样频率，我们采取了“eCAP+AD”的方法，eCAP模块记录下整形后的复合信号的上升沿过零点时间值并估计出主频率，从而使系统能自动地选取合适的采样频率完成AD采样过程。系统采用了4096点的FFT算法，能够实现高达0.25Hz的频率分辨率，相对分辨率达到0.05%。 该频率信号测量系统采用了频谱校正方法，能高精度地计算出复合信号中的主次信号的频率与幅值。计算结果通过SCI通讯模块送入上位机显示。当DSP接收到上位机的信号重建指令时，则重现出所需的信号，此时ePWM实现AD芯片的功能。ePWM模块产生的SPWM波送入外围电路滤波后，得到所需的正弦信号。 测试结果表明本设计达到了设定的指标，且有很好的精度和性能。 复合频率信号测量系统设计，完成了设计要求中所提出的各项任务，系统所达到的指标都超过了基本部分以及发挥部分的设计指标。 具体说明如下: (1) 利用设计的硬件电路完成外部信号的叠加、偏置、限幅、整形以及输出信号的滤波等； (2) 主次信号的测量范围20Hz~20KHz；若延长测量时间，主次信号的测量范围可达到0.25Hz~20KHz； (3) 复合信号频率分辨率最高可达0.05%，即可分辨出的主信号与次信号频率差为主信号的0.05％，远高于设计要求中的10%指标； (4) 可以准确地检测出主信号与次信号的频率值（几乎达到零误差），在未发生频谱混叠情况下，主次信号的幅值的检测误差在0.5%之内；若频谱混叠使得次信号幅值被主信号展宽的频谱所掩盖，此时仍能准确检测出主次信号的频率值，主信号的幅值误差在5%以内； (5) 利用DSP内部PWM发生器以及外部滤波器实现了主信号重建以及主次信号的同时重建；重建信号的频率误差在1.5%以内，幅值误差在7%以内； (6) 通过串口实现上位机与DSP之间的通讯，上位机发出指令实时控制DSP，DSP检测的主、次信号频率和幅度测量结果输入至上位机进行实时刷新显示。 附件内容截图:

基于openmv的十字路口识别

基于openmv的颜色路径识别

基于K210的数字识别

LM7805,LM7905构成的正负（5到9可调）直流稳压电路仿真原理图。要得到士(5-9) V的直流稳压电源，首先应使用变压器，将220V的电压降到合适的值。再通过整流电路，将正弦波变为较为稳定的直流电压。再通过滤波及稳压电路，将整流过后的电压进行滤波稳压，最终得到满足要求的直流电源，通过接上负载电阻，满足输出电流为1A的要求。

0积分免费下载，如果下载不了可私信我。 基于STM32HAL库的主控代码（包含一车、二车），电机控制使用位置速度串级PID控制，数字识别采用OpenMV的模板匹配(Openmv3就可实现功能)，三路灰度传感器巡线。以及包含按键和OLED组成的简易菜单功能。 效果展示及视频教程进B站，链接如下 https://www.bilibili.com/video/BV1UL411V7XK?p=2&share_source=copy_web