此项目利用STM32L073作为主控芯片，主要测量CO的浓度，此项目的主要性能注重于低功耗处理，将传统的数码管/段码屏更改为更低功耗的电子纸屏，此类屏只有在刷屏时才有耗损，并且功耗只有几十mW，这样屏的功耗大大降低，对整机工作电流只有十几mA功耗来说，已经是质的提示。 在降低屏的功耗同时，对设备的工作模式也做了相应的调整。该设备为了适用更多的应用场合和供电方式，设备设有间隙工作模式，此模式通过设定间歇工作电压值来实现。 举例说:设备的关机电压设定为3.2V，当电池电压低于3.2V后，出于对电池的过放保护，设备自动关机；同样对应间歇工作，设备也通过一个电压值来判断，如果间歇工作电压值设置为3.6V，当电池电压低于3.6V时，设备开始进入间歇工作模式。 在此模式下，设备休眠特定的时间（用户可设定）后，自动唤醒检测环境CO浓度，如果当前浓度没有超过设定的预警值，那么在检测完成后，继续进入休眠模式，等待下个唤醒周期。如果当前检测浓度超过设定的预警值浓度，那么设备将持续工作不再进入间歇工作模式，直至浓度低于预警值。 间歇工作模式优点在于:不仅可以有效的降低功耗，同时用户可以根据自己的需求设定间歇工作电压值来达到待机时间和实时检测的有效平衡。例如如果用不需要间歇工作模式，可以将间隙工作电压值设置为3.20V以下，这样设备就始终无法进入间歇工作模式。同理如果客户只需要间歇工作模式，那么只要将间歇工作电压值设置为4.20V以上，这样设备一上电就进入了间歇工作模式，这样只需要根据需要设备唤醒的周期即可。 设置支持一键开关机工作，所有的参数设定通过串口来完成，并配有简单的通讯协议和容错机制。 视频演示:

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hsi matlab代码通过3D全卷积神经网络的高光谱图像空间超分辨率 通过，袁鑫，，， 介绍 3D-FRCNN是具有单个网络的高光谱图像超分辨率（SR）的统一框架。 您可以使用该代码为hsi超分辨率（SR）训练/评估网络。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 拟议框架 一些SR结果 引用我们的工作 @Article{rs9111139, AUTHOR = {Mei, Shaohui and Yuan, Xin and Ji, Jingyu and Zhang, Yifan and Wan, Shuai and Du, Qian}, TITLE = {Hyperspectral Image Spatial Super-Resolution via 3D Full Convolutional Neural Network}, JOURNAL = {Remote Sensing}, VOLUME = {9}, YEAR = {2017}, NUMBER = {11}, ARTICLE NUMBER = {1139}, URL = {http://www.mdpi.com/2072-4292/