为提取噪声背景下的微弱信号，提出了一种硬件与软件相结合的实现方案。采用仪表放大技术和单片机控制技术相结合对数据进行检测和处理。该系统优化硬件调理电路设计，保证采集数据的精度要求。利用ARM实现基于数字相关的算法，改善信噪比，有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。最后通过对模拟低频微弱电流信号的检测实验，充分显示了该系统在微弱信号检测方面的实用性和有效性。

能够根据用户给定的速度值模拟出真实仪表指针的运动轨迹，这是用了一个定时器，基于双缓冲技术有解决了定时器引入带来的屏幕刷新导致的闪烁问题

基站建设与维护

在进行环路测试的时候需要对端有人的配合，尤其是跨省长距离电路中，我们需要判断对方的环路是否做成。在仪表上的环路指示灯能够帮助我们快速判断环路状态：环路打成的时候，仪表端环路指示灯能绿起来，节省了协调和沟通时间。

1》 起步噪音抑制-60/120相角兼容选择（D孔）-ABS柔性电子刹车（X孔） 2》 断电高电平刹车SH和低电平刹车SL-转把电压兼容3.5和4.1的转把 3》 外接低电平防盗抱死锁电机-平均电流限流-峰值电流抑制-运行电流过大保护-电池低压检测3.1基准电压-限速20选择-同步整流-霍尔相序错误保护-上电防飞车-转把短路保护-上电安全自检-LED闪烁次数和快慢表示状态和故障代码-数字和模拟仪表输出接口-电机堵转3秒保护 4》备用电源2次欠压应急行驶功能选择口在Q孔-在48V正常欠压情况下插上该口可以继续骑行几公里并限速20里/小时-2次欠压点欠压次数达15次彻底不能骑行进入死循环需重开电门锁

电动车仪表功能，电量显示，速度显示，一线通接收，48V60V转换

PRY环境工程仪表与自动化复习资料整理

VB与智能仪器仪表联系实用程序，并时刻记录数据到数据库中

在工厂等工作场所，有很多人们通过视觉读取仪表值的场景。 如果你长时间工作，你会感到压力，并且可能会发生人为错误。 您可以尝试基于规则的图像处理。 但是创建一个可以处理任何环境的健壮算法并不容易。 在此示例代码中，相机获得的仪表值是使用深度学习回归预测的。 我为回归定制了预训练的 CNN 网络 (AlexNet)，并将模型应用到任务中以读取仪表值。 你可以在这里获得预训练的 AlexNet。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network [键控] 图像处理·计算机视觉·深度学习·CNN·深度学习·机器学习·回归·迁移学习

该数据集一共包含1214张图片，均为本人网上爬取，精心标注，标签格式为xml格式。之后采用YOLOv5网络结构训练，最后效果良好。见博客：https://blog.csdn.net/HUTAOhh/article/details/125892347?spm=1001.2014.3001.5502