本设计为自行车提供了一个实时显示里程和时速的功能。 系统主要由电源升压部分、MCU控制部分、霍尔传感器、液晶显示以及开关、接口等组成。 系统由8051单片机控制，利用霍尔传感器将自行车转速转化脉冲信号，再由51单片机对霍尔传感器的脉冲进行处理，并将结果送给1602LCD液晶显示器。 制作自行车里程表实物图片展示: 霍尔传感器在自行车中的安装如图: 原理图截图如下:

Zigbee小实验例程

cp2e与超声波传感器modbus rtu通讯

调用ST电机库5.0程序，采用高霍尔传感器实现无刷直流电机矢量控制

传感器的接口及信号调理电路. 介绍了关于传感器的接口及信号调理电路的详细说明，提供传感器的技术资料的下载。

精确的信号调理和高分辨率的测量不再局限于工业或仪器仪表应用，便携式消费类电子设备的设计人员也需要减小系统噪声，这相当具有挑战性，因为电池供电设备中的信号电压很小，系统的精度取决于其本底噪声。为了从信号调理电路中获取最低的本底噪声和最佳性能，设计人员必须了解器件级的噪声源，并在计算模拟前端的整体噪声时考虑这些噪声源的影响。 　　有些设计人员认为，选择具有最低噪声的器件就能解决信号调理所有的噪声问题。这是一个好的出发点，但是，对于在信号调理应用中使用的大多数放大器和参考电压源，数据手册中只会给出器件在有限数量的频率范围下的噪声。因此，设计人员只能依靠有限的信息来选择器件。他们不知道器件的噪声来源

提出了一种基于遗传退火算法和RSSI的无线传感器网络的节点定位算法。首先利用RSSI测距技术收集网络中节点间的通信讯息和距离估计，并优选信标节点;其次通过将定位问题视为一种优化问题，采用遗传退火算法优化未知节点的定位结果。仿真实验结果表明，所提出的定位算法有较高的定位精度。

针对被动传感器观测的非线性问题,将无迹变换引入卡尔曼滤波算法中.进一步,针对其弱可观测性,采用多个被动传感器集中式融合跟踪策略,提出了基于无迹卡尔曼滤波的被动多传感器融合跟踪算法.以3个被动站跟踪为例进行仿真研究,结果表明所提出的算法可达到比经典的扩展卡尔曼滤波算法更高阶的跟踪精度.

三、电位器的负载特性 电位器式传感器的测量转换电路，一般采用电阻分压电路。图中，L为变阻器总长；x为电刷移动量；负载电阻相当于测量仪表的内阻；Ei为电位器两端电压；Eo为输出电压。 R——变阻器的总电阻； Rx——随电刷位移x而变化的电阻值。

英国IXTHUS直线位移传感器-PCM说明书pdf,英国IXTHUS直线位移传感器-PCM说明书