20、蓝牙模块与PIC微控制器的通信应用

蓝牙模块与PIC微控制器的通信应用

1. 电压分压网络与HC - 06模块

电压分压网络利用特定原理,可计算电路图中2.2k电阻(R2)两端的电压。计算结果接近HC - 06输入的最大电压3.3V。

HC - 06能通过自定义应用程序或现成应用程序与手机进行无线通信,例如“Bluetooth Terminal”应用程序就可用于测试该设置。

HC - 06的默认设置如下:
| 设置项 | 值 |
| ---- | ---- |
| 名称 | linvar |
| 密码 | 1234(或0000) |
| 类型 | 从设备 |
| 波特率 | 9600,8个数据位,无校验位,1个停止位 |

此外,当HC - 06模块未与设备配对时,板载LED会反复闪烁;配对成功后,LED会常亮。

2. HC - 05蓝牙模块

HC - 05是另一种常见的蓝牙模块,与HC - 06的主要物理区别在于,HC - 06只有四个端子且没有按钮。

HC - 05模块的引脚功能如下:
| 引脚 | 功能 |
| ---- | ---- |
| VCC | 正电源,5V,模块自带3.3V稳压器 |
| GND | 接地引脚 |
| TXD | 模块输出,应连接到UART的RX引脚 |
| RX | 模块输入,应连接到UART的TX引脚 |
| EN | 使能引脚,连接VCC时模块始终启用,连接GND时模块禁用,浮空时通常为高电平但不建议这样做 |
| STATE | 状态指示引脚,未连接设备时

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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