10、树莓派红外控制与电压转换全解析

树莓派红外控制与电压转换全解析

1. 红外接收模块

红外接收模块在树莓派的红外控制应用中扮演着重要角色。这里使用的是TSOP2438红外接收器,它内置了前置放大器,具有三个引脚,分别连接电源、地和传感器输出,传感器输出可连接到树莓派的GPIO端口。该传感器的供电电压范围为2.5V至5.5V,由于要与树莓派3.3V的GPIO端口配合工作,所以需连接到树莓派的3.3V电源。为了减少电源上的电气噪声,建议在树莓派的3.3V电源与传感器电源之间使用100Ω电阻,并在电源电压两端使用0.1μF电容,不过即使不使用这些元件,传感器通常也能正常工作。

红外接收器型号 特点 替代情况
TSOP2438 内置前置放大器,供电2.5 - 5.5V 标准使用型号
TSOP2238 与TSOP2438类似 可直接替代TSOP2438
TSOP2436、TSOP2440 红外频率略有不同 适用于大多数遥控器
TSOP4438、TSOP4838 操作类似但引脚排列不同 使用时需调整电路
【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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