TGS822 有机溶剂蒸气检测传感器 技术手册

适用人群：计算机、物联网等相关专业的学生

为使监管部门及商家能够实时监测厨房内油烟的排放量，本文设计开发了一种油烟在线检测系统。系统选用STM32系列单片机作为主控芯片，通过TGS2602气体传感器、DHT22温湿度传感器，CAN总线等模块完成现场信息的采集。为确保系统实时性，采用GPRS无线传输模块将数据上传至服务器，使得监管部门可通过互联网实时获取目标商家的油烟排放情况。本系统可同时检测多个灶台烟道内的油烟浓度，测量精度高，可靠性强并可满足系统的实时性要求。

气体传感器技术资料大全40个合集： ACS0709.PDF AMS2000-2600 预校准气体传感器单元.pdf AP-201 (Chinese).pdf close_loop_current_csn.pdf CS型可燃性气体传感器(106型和1003型）.pdf C_CSNE151-100.pdf DS18B20[1].pdf HA125P.pdf HA50-P.pdf LM75A.pdf MMA7260App.PDF MMA7260QT[1].pdf MMA7660FC[1].pdf MQ309A 型CO 气体传感器.pdf Pellistoren 可燃性气体传感器.pdf PT100.pdf SFH3410 3710 App Note.PDF SFH3410.PDF TMP102.pdf 一氧化氮传感器 NO M-250.pdf 一氧化碳传感器 CO CF-1000.pdf 二氧化氮传感器 NO2 M-20.pdf 二氧化硫传感器 SO2 M-20.pdf 二氧化硫传感器 SO2 SF-2000-S.pdf 半导体臭氧气体传感器.pdf 有毒气体传感器.pdf 氢气传感器 H2 C-1000.pdf 氢气传感器 H2 M-1000.pdf 氧化锆氧量可燃性气体分析变送器.pdf 氨气传感器 NH3 CR-200.pdf 氨气传感器 NH3 MR-100.pdf 氯化氢传感器 HCL C-20.pdf 氯气传感器 CL2 C-20.pdf 氯气传感器 CL2 M-20.pdf 甲醛传感器 CH2O C-10.pdf 甲醛传感器 CH2O S-10.pdf 硫化氢传感器 H2S C-200.pdf 硫化氢传感器 H2S C-50.pdf 硫化氢传感器 H2S M-100.pdf 磷化氢传感器 PH3 C-5.pdf 空气质量传感器(异味气体传感器）.pdf 臭氧传感器O3C-5.pdf

可燃气体检测及报警系统设计，包含protues仿真 报告 程序等

嵌入式sgp 该存储库包含Sensirion SGP产品线的嵌入式驱动程序源。 下载最新的驱动程序版本 从下载最新的即用型驱动程序捆绑包 强烈建议使用发行包中的驱动程序，而不是克隆存储库。 注意：如果使用SVM40模块（包含SGP40），请签出 。 克隆此存储库 git clone --recursive https://github.com/Sensirion/embedded-sgp.git 储存库内容 Embedded-common-常见嵌入式驱动程序内容的子模块存储库 Embedded-sht-SHT驱动程序的子模块存储库 sgp40-SPG40驱动程序 sgp40_voc_index-具有VOC算法的SGP40和SHTC3组合的驱动程序。 sgp30-SGP30驱动程序 sgpc3-SGPC3驱动程序 svm30-SVM30模块的驱动程序，由SPG30和SHTC3传感器组成。 sgpc3_with_shtc1-SGPC3和SHTC1传感器组合的驱动程序。 sgp-common-所有SGP驱动程序的通用代码。 收集资源 make release 这将创建一个包含必要驱

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该Xadow-多通道气体传感器是一种非常小的传感器板，基于紧凑型MOS传感器MiCS-6814和MCUATmega168PA设计完成。MiCS-6814是一种强大的MEMS传感器，用于检测汽车尾气和农业/工业气味的污染。该Xadow-多通道气体传感器板有两个标准的Xadow接口，支持I2C接口可编程地址。Xadow-多通道气体传感器板电路框图如下: Xadow-多通道气体传感器板实物截图: Xadow-多通道气体传感器板电路 PCB截图: Xadow-多通道气体传感器板电气特性: 注意:此模块与任何其他Xadow版本2或RePhone模块不兼容。

TGS813是一种可燃气体传感器，具有寿命长、成本低的特点。介绍了TGS813的工作原理和内部结构，并给出了在多路数据采集电路中的具体应用。

由于气体传感器的选择性差,交叉敏感严重,单一BP神经网络识别方法存在识别能力低,分析误差较大,在非期望节点有噪声输出等难题,影响气体分析的精度和效果。对基于常规BP神经网络的定量分析方法进行了改进,提出一种双层复合神经网络的气体分析模型,并以矿井中常见的H2S,CO和CH4 3种可燃混合气体为实验对象,进行混合气体的定量分析。实验结果表明,基于双层复合神经网络的可燃混合气体定量分析最大相对误差为4.4%,大大提高了定量分析精度。