13、XBee传感器节点开发全流程指南

最新推荐文章于 2025-08-24 12:22:35 发布

aa123

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分类专栏：玩转传感器网络文章标签： XBee 传感器节点 MicroPython

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XBee传感器节点开发全流程指南

1. 配置XBee传感器节点

要对XBee传感器节点进行配置，需按照表1所示修改相关设置。所有值均以十六进制输入，可在XCTU中通过搜索代码，然后选择值或在该设置的文本框中输入值来进行修改。修改完成后，点击“Write”将设置保存到XBee模块。

代码	设置名称	描述	值
AP	API Enabled	设置API模式	4—MicroPython
BD	UART Baud Rate	串行连接速度	115200
CE	Device Role	ZigBee网络中的角色	0—Join Network
D1	DIO1	数字数据读写	6—I2C SCL
ID	PAN ID	网络ID	8088

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4、传感器网络与XBee无线模块全解析

i3j4k5的博客

08-06

本文全面解析了传感器网络的核心组件与应用，涵盖常见传感器类型（如温度、加速度计、光传感器等）及其测量原理，深入介绍了XBee无线模块的工作机制、选型方法与配置流程。文章详细说明了如何使用XCTU工具或AT命令配置XBee模块，并展示了构建简单传感器网络的步骤。同时探讨了该技术在智能家居、工业自动化、环境监测和农业领域的实际应用，为物联网项目开发提供了完整的解决方案。

44、传感器网络部署与节点选择全攻略

i3j4k5的博客

09-15

本文详细介绍了传感器网络的部署流程和节点选择策略，涵盖从节点部署、设备通电到网络测试的完整步骤，并深入分析了Arduino与Raspberry Pi在成本、安全性、功能等方面的优劣。此外，还介绍了Seeed Studio无线传感器套件和Raspberry Pi Alamode两种替代主机方案，帮助读者根据实际需求构建高效稳定的传感器网络。

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18、树莓派与XBee传感器节点的数据采集项目

c8d9e0f1的博客

08-21

本文介绍了一个基于树莓派与XBee模块的传感器数据采集项目，涵盖传感器测试、XBee节点配置、硬件连接、串行接口设置及Python代码编写全过程。通过使用digi-xbee库实现远程TMP36温度传感器的数据读取，并提供了完整的代码示例与故障排查方法。项目还拓展至数据库存储、数据分析与多传感器集成等应用场景，适用于物联网和嵌入式系统开发学习。

19、树莓派与 Arduino：传感器节点搭建全解析

backprop5master的博客

08-24

本文深入解析了树莓派与Arduino在传感器节点搭建中的应用。从两者的基础知识、硬件特点、开发环境到常见板型对比，全面介绍了它们在物联网项目中的适用场景。文章还通过实际案例展示了如何结合使用树莓派与Arduino构建智能家居环境监测系统，并提供了代码示例和选型建议。最后展望了二者在未来智能农业、工业自动化等领域的广泛应用前景，为开发者提供实用参考。

7、XBee无线模块配置与使用指南

jwt8token的博客

08-09

本文详细介绍了XBee无线模块的配置与使用方法，涵盖从基础会话建立、固件加载、地址捕获到点对点和网状网络构建的全过程。通过XCTU工具进行参数设置与网络测试，支持透明模式与API模式下的数据传输，并对比了不同网络拓扑的优缺点。同时提供了常见问题解决方案及实际应用场景展望，适用于物联网、智能家居和工业监控等领域的无线通信系统搭建。

5、XBee模块使用指南：从天线到配置全解析

jwt8token的博客

08-07

本博客详细介绍了XBee模块的使用指南，涵盖天线选择、模块交互方式、引脚布局、配置方法以及固件更新等内容。同时解析了XBee模块在ZigBee网络中的角色、通信模式（AT和API）的应用场景，并提供了常见问题的解决方法。通过详细的步骤和流程图，帮助读者更好地理解和应用XBee模块，适用于各种物联网和无线通信项目开发。

43、JavaFX资源汇总：从开发到应用的全方位指南

wind6的博客

07-15

191

本文是一篇全面的JavaFX资源汇总指南，涵盖了从基础教程到高级应用的各类资源，包括实用库、媒体处理、网络交互、3D图形、游戏开发、嵌入式系统、IoT应用、社区支持、实际项目案例以及相关书籍和博客推荐。无论你是JavaFX初学者还是资深开发者，都能从中找到适合自己的学习和开发资料，助力JavaFX项目的高效构建与优化。

7、XBee无线模块配置与网络搭建指南

yoga7的博客

08-09

本文详细介绍了XBee无线模块的配置与网络搭建全过程，涵盖从基础的参数设置、固件加载、地址捕获到构建点对点和ZigBee网状网络的步骤。通过XCTU工具进行模块配置、网络测试及故障排查，并提供了流程图、对比表格和常见问题解决方案，帮助用户快速掌握XBee在不同拓扑结构中的应用，适用于物联网和无线传感器网络开发入门与进阶实践。

5、XBee模块使用指南：从天线到配置的全面解析

backprop5master的博客

08-10

本文全面解析了XBee模块的使用方法，涵盖天线类型、硬件连接、引脚布局、ZigBee网络配置及固件管理等内容。介绍了如何通过USB适配器与计算机交互，使用XCTU软件进行模块配置和固件更新，并详细说明了AT与API两种通信模式的区别。同时提供了常见问题的解决思路，帮助用户高效构建低功耗无线通信网络，适用于物联网、传感器数据传输等应用场景。

【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计

12-21

内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。

基于Python 的UART 文件传输工具

12-21

基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面

C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现

12-21

基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)

12-21

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization）预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...

食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip

12-21

Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master

12-21

Unity STL文件导入工具该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx

12-21

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基于SpringBoot+Vue与微信小程序的单店铺/多店铺商城系统

12-21

本系统采用微信小程序作为前端交互界面，结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建，形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营，亦兼容多商户入驻的平台模式，具备高度的灵活性与扩展性。在技术实现上，后端以Java语言为核心，依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务；管理后台采用Vue.js进行开发，实现了直观高效的操作界面；前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作，功能链路完整闭环，已通过严格测试与优化，符合商业应用的标准要求。系统设计注重业务场景的全面覆盖，不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能，还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块，能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理，同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性，遵循企业级开发标准，确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言，这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

formula single.zip