我的博文《ESP32-C3 应用 篇（实例二、通过蓝牙将传感器数据发送给手机，手机端控制 SK6812 LED）》配套代码。 使用 ESP32-C3 的蓝牙 GATT，做一个数据通信的应用实例。 蓝牙传输温湿度传感器数据给手机端，手机端发送指令控制板载SK6812 LED。

简单的DHT11数据采集，只需简单替换延时函数、替换宏定义DATA单总线采用引脚，调用一个测试函数即可获得采集的数据，轻松方便。

Handbook of Multisensor Data Fusion.pdf 多传感器数据融合PDF原版

多传感器数据融合及其应用.zip

传感器原理与检测技术：第17章 多传感器数据融合.ppt

两种异步多传感器数据融合算法的比较.doc

用于 LEGO:registered: MINDSTORMS:registered: EV3 硬件的 MATLAB:registered: 支持包使您能够使用 MATLAB 通过 USB 电缆、无线网络或蓝牙:registered: 与 LEGO MINDSTORMS EV3 进行通信。 提供了 MATLAB 函数来控制电机并与机器人上的其他传感器和执行器接口。 此支持包适用于 R2014b 及更高版本。

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

河北稳控科技VS104~416振弦传感器数据采集仪兼容好精度高土木工程监测 VS102-416型振弦传感器数据采集仪，外形结构非常的轻便小巧。可以方便地应用于各种土木安全监测项目中。例如：桥梁健康、隧道挖掘、水库大坝安全、滑坡防护、混凝土养护等。 VS102-416型振弦传感器无线数据采集仪是结合多年的项目实际使用，安装方便、实用性强、性能稳定、数据远传、成本低廉的振弦型数据采集仪产品。VS102-416型振弦传感器无线采集仪是专门为振弦式传感器而设计，在精确测量振弦传感器频率的同时，还可以同时采集温度数据，采集的数据可以本地存储，或者通过GSM/GPRS移动网络以及WIFI/蓝牙进行数据远传。

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