STM32F103与DS18B20温度传感器的集成应用 在现代嵌入式系统中，温度监测是一个至关重要的功能，尤其是在工业自动化、环境监测、智能家居等领域。STM32F103，作为一款高性能、低功耗的32位Flash微控制器，凭借其丰富的外设接口和强大的处理能力，成为了实现这一功能的理想选择。而DS18B20，作为一款常用的数字温度传感器，以其高精度、单线通信和宽温度范围（-55°C至+125°C）而受到广泛欢迎。 在STM32F103与DS18B20的集成应用中，STM32F103通过其GPIO端口与DS18B20进行通信。DS18B20采用独特的单线通信协议，这意味着它只需要一个数据线（通常是STM32F103的某个GPIO引脚）就能完成温度数据的读取。通过一系列特定的时序操作和指令，STM32F103可以触发DS18B20进行温度测量，并读取测量结果。 在实际应用中，首先需要对STM32F103和DS18B20进行初始化设置。这包括配置STM32F103的GPIO端口为开漏输出模式，并设置适当的时序参数。然后，STM32F103会发送一系列指令给DS18B20，包括开始转换命令

HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中） 使用Tensorflow 1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。 该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点： 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口） 基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口） 培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的） 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训，分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU（进行中）的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意：数据集文件太

1.MQTT 协议使用: 代码使用了 Paho MQTT 客户端库，这是一个用于处理 MQTT 协议的 Python 库。MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的发布/订阅消息传输协议，常用于物联网应用中进行设备间的数据传输。 2.连接到 MQTT 代理: 代码连接到一个公共的 MQTT 代理（broker.hivemq.com），端口号为 1883，这是 MQTT 默认的端口。 3.数据发布与订阅: 发布: 代码周期性地生成模拟的传感器数据（温度和湿度），并将这些数据发布到指定的主题（iot/sensor）。 订阅: 代码还订阅了相同的主题，以便接收并打印从其他设备或源发布到该主题的消息。

在本文中，我们将深入探讨QMA8658A六轴姿态传感器的数据获取算法，以及如何利用这款传感器在嵌入式系统中实现精准的运动跟踪和姿态控制。QMA8658A是一款集成了3轴加速度计和3轴陀螺仪的高性能传感器，它能有效地提供实时的三维加速度和角速度数据，这对于无人机、机器人以及智能手机等领域的应用至关重要。 我们需要了解QMA8658A的基本工作原理。加速度计负责测量物体在三个正交轴上的线性加速度，而陀螺仪则检测物体的角速度，这在确定物体的旋转和姿态变化时尤为关键。传感器内部的校准过程确保了测量数据的准确性，减少了零点偏移和灵敏度误差。 在嵌入式系统中，我们通常使用C语言来编写与QMA8658A交互的驱动程序。C语言因其高效性和跨平台性，成为嵌入式开发的首选。KEIL MDK（Microcontroller Development Kit）是一个常用的嵌入式开发环境，它支持C语言编程，并且包含了一系列工具，如编译器、调试器和库函数，便于开发者构建和测试应用程序。 数据获取的过程涉及以下步骤： 1. 初始化：通过I2C或SPI接口与QMA8658A建立通信连接，设置传感器的工作模式，如采样率、数据输出格式等。 2. 数据读取：定期从传感器的寄存器中读取加速度和角速度数据。这通常需要一个中断服务程序，当传感器准备好新数据时触发中断。 3. 数据处理：接收到的原始数据可能包含噪声和偏置，需要进行滤波处理，如低通滤波或卡尔曼滤波，以提高数据的稳定性。同时，由于传感器可能会存在漂移，还需要定期校准。 4. 姿态解算：结合加速度和角速度数据，可以使用卡尔曼滤波、互补滤波或Madgwick算法等方法解算出物体的实时姿态，如俯仰角、滚转角和偏航角。 5. 应用层处理：将解算出的姿态信息用于控制算法，比如PID控制器，以实现对无人机的稳定飞行或者机器人的精确运动。 6. 错误检查与恢复：在程序运行过程中，要持续监控传感器的状态，如超量程、数据错误等，一旦发现问题，及时采取措施恢复或报警。 QMA8658A六轴姿态传感器在嵌入式系统中的应用涉及到硬件接口设计、数据采集、滤波处理、姿态解算等多个环节。理解并掌握这些知识点，对于开发高效的运动控制解决方案至关重要。通过KEIL MDK这样的工具，开发者可以便捷地实现这些功能，从而充分利用QMA8658A的潜力，为各种应用带来高精度的运动感知能力。

经过测试，使用7管脚的MAX30102和MAX30100，VCC-GND-SDA-SCL-INT-IRD-RD。需要将SDA和SCL管脚各接一个 4.7K的上拉电阻。将MAX30102上的3个4.7K的电阻去掉。 MAX30102 UNO VIN----------------5V GND----------------GND SDA(接上拉电阻)----------------A4 SCL(接上拉电阻)----------------A5 PC端的软件使用PYTHON做的界面。新版本的MAX30102来了以后，优先使用此方案。python的版本为3.9.11 安装库的位置：C:\Users\LLY\AppData\Local\Arduino15\staging\libraries\SparkFun_MAX3010x_Pulse_and_Proximity_Sensor_Library-1.1.1\SparkFun_MAX3010x_Pulse_and_Proximity_Sensor_Library-1.1.1\examples\Example8_SPO2

stm32f103通过485协议读取7合一传感器数据（温度、湿度、氮、磷、钾、ph、电导率）

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随机智能手机的普及，在日常生活中，大多数人在做任何事情的时候，都会随身携带手机。如果开启手机中的传感器，当用户运动时，就可以采集大量的用户信息，根据这些信息，就可以判断当前用户的运动模式，如行走、上楼梯、下楼梯、坐、站立、躺下等等。基于这些运动模式，设计不同的场景，为健身类或运动类应用(APP)增加一些有趣功能。在智能手机中，常见的位置信息传感器就是 加速度传感器(Accelerometer)和陀螺仪(Gyroscope)。加速度传感器：用于测量手机移动速度的变化和位置的变化;陀螺仪：用于测试手机移动方向的变化和旋转速度的变化;传感器本文主要根据手机的传感器数据，训练深度学习模型，用于预测用户

在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为原则建立多目标优化模型对准则权重向量优化求解. 仿真实验结果表明, 相比于单准则和单层次的融合方法, 所提出方法具有更低的决策风险和更高的稳定性.

刮板输送机是煤矿井下重要的开采设备之一,简要分析了现阶段刮板输送机的故障诊断现状,针对刮板输送机故障种类繁多,相互影响大且不易诊断的问题,根据多传感器数据融合理论,提出了RBF和模糊积分相结合的刮板输送机故障诊断数据融合方法。在特征级采用RBF,可以对同类传感器采集的数据进行快速学习和收敛,得到同源数据对每一类故障的模糊测度,以便在高维空间内进行同源数据的线性可分。决策级采用模糊积分理论利用该模糊测度通过模糊积分计算,获得刮板输送机故障信息的预测结果,该方法具有较好的容错性,简化了冗余信息,降低了故障相互影响的关联性。刮板输送机减速器电机故障的诊断研究表明,文中所提出的方法有助于克服故障类型的不确定性,在整体上确保故障数据的完备性,正确地判定故障的类型,提高了故障诊断的准确性。