模拟传感器 测试传感器数据

Sensor fusion and tracking users guide.pdf

Explore how to develop and implement wireless server networks (WSN) using Contiki-NG, branded as the operating system for the IoT. The book explains Contiki-NG’s advantages in sensing, communication, and energy optimization and enables you to begin solving problems in automation with WSN. Practical Contiki-NG is a guide to getting started with Contiki-NG programming featuring projects that demonstrate a variety of applications. This book takes a practical and content-driven approach to the latest technologies, including Raspberry Pi, IoT and cloud servers. Readers will go through step-by-step guides and sample scenarios such as sensing, actuating, connectivity, building middleware, and utilizing IoT and cloud-based technologies. If you’re looking to go from zero to hero in using Contiki-NG to build Wireless Sensor Network (WSN) applications then this is the book for you. What You’ll Learn Prepare and set up Contiki-NG development Review the basics of the Contiki-NG platform to build Wireless Sensor Networks (WSN) Develop your own Contiki-NG program Perform sensing and actuating on the Contiki-NG platform Implement a middleware for Contiki-NG motes Build a simple IoT program using the Contiki-NG environment Who This Book Is For Developers, students, researchers and anyone who has an interest in Wireless Sensor Network (WSN).

IMX230 is a diagonal 5.867 (Type1/2.4) 21Mega-pixel CMOS active pixel type stacked image sensor with a square pixel array. It adopts Exmor-RSTM technology to achieve high speed image capturing by column parallel ADC circuits and high sensitivity and low noise image

sensor ov5647的140页 datasheet

DL Project Template ，简化加载数据、构建网络、训练模型和预测样本的流程。 By C. L. Wang @ 云事业部 工程： 使用方式 下载工程 git clone https://github.com/SpikeKing/DL-Project-Template 创建和激活虚拟环境 virtualenv venv source venv/bin/activate 安装Python依赖库 pip install -r requirements.txt 开发流程 定义自己的数据加载类，继承DataLoaderBase； 定义自己的网络结构类，继承ModelBase； 定义自己的模型训练类，继承TrainerBase； 定义自己的样本预测类，继承InferBase； 定义自己的配置文件，写入实验的相关参数； 执行训练模型和预测样本操作。 示例工程 识别库中手写数字，工程simp

罗姆_3轴G-sensor_KXTJ3-1057

基于地图的视觉本地化 基于地图的视觉本地化的通用框架。 它包含了 支持传统功能或深度学习功能的地图生成。 视觉（点或线）地图中的Hierarchical-Localizationvisual。 具有IMU，车轮Odom和GPS传感器的融合框架。 我将发布一些相关论文，并在基于地图的视觉本地化中介绍工作。 我想介绍会先用中文写。 因此，快来了，让我们开始吧。 随缘持续更新中!! 2020.09.19添加了微小贡献的github repo链接 2020.09.19添加了第五章的部分内容 2020.09.04添加文章结构 [目录] 基于地图的视觉定位 根据已知地图的视觉定位是一个比较大的问题，基本上会涉及到slam系统，重定位，图像检索，特征点提取及匹配，多传感器融合领域。 0.写在前面 作者：钟心亮 在写本文之前，我想先简单的总结一下历年用的比较多的slam系统，另外会提出一些开

Silicon Labs 提供了一个超级强大的一站式开发工具Simplicity Studio，简化了物联网开发过程。Simplicity Studio包含一套强大的工具，用于能量分析、配置和无线网络分析，以及演示、软件示例、完整文档、技术支持和社区论坛。这些集成的工具和特性结合起来，使嵌入式开发简单，并为所有技术水平的物联网开发人员使用。Simplicity Studio当前提供的版本是V4，支持Sensor、EFM8、EFM32 MCU或EFR32系列无线SOC，提供图形化配置工具和配置选项，帮助开发人员在几分钟内完成项目。

关于无线传感器的一本书，由浅至深，介绍详细，具体，并且配合图文。