NI USB数据采集实验教学套件~经典应用TLA-004传感器课程实验套件

原创 已于 2024-06-03 10:25:20 修改 · 905 阅读 · 0 ·
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#LabVIEW #虚拟仪器 #ELVIS #实验教程 #数据采集

于 2024-06-03 10:09:05 首次发布

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适用课程：

LabVIEW程序设计、虚拟仪器设计、传感器原理、测试技术

适用场景：

课内实验、课程设计、毕业设计

推荐教材：《LabVIEW数据采集》ISBN-9787121471025

适用硬件：

院校硬件：NI ELVIS I/II/II+/III/NI myDAQ/NI myRIO/
通用多功能数据采集卡：NI-6251/6221/6009/6001/6002/6003等

实验教学视频：

NI ELVIS传感器实验视频应用指南

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TLA004E传感器实验套件实验程序发布更新V0.2（for NI ELVIS）
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本次实验程序更新涉及NI ELVIS I/II/II+的TLA-004E(传感器课程实验套件)/007E（自动控制原理课程实验套件）中的“基于槽型光耦测量直流电机转速及PID速度控制”和“基于霍尔IC的直流电机转速及PID速度控制”实验项目。 实验程序下载地址： 1、基于槽型光耦测量直流电机转速及PID速度控制 https://tla.lanzous.com/iMUvigs9dne 密码:www.tlase.com 2、基于霍尔IC的直流电机转速及PID速度控制 https://tla.lanzous.
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日前，TLA发布用于NI ELVIS III传感器课程（TLA-004R）和自动控制原理课程（TLA-007R）实验程序。 获取方法：微信扫描右侧二维码，回复“004R+007R”获取下载地址。
NI USB-6009传感器课程实验视频教程——应用指南
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第2个面包板关联2个模拟信号输出通道AO 0和AO 1，第3个面包板和第4个面包板总共关联8个模拟信号输入通道。TLA-004U6传感器课程实验套件的模拟信号输入通道约定使用差分方式连接。因此模拟输入通道也默认以差分连接方式标注，便于使用时辨识。第3个面包板标注为AI 0+AI 0-和AI 1+AI 1-。第4个面包板标注为AI 2+AI 2-和AI 3+AI 3-。
NI ELVIS虚拟仪器传感器课程实验视频教程——应用指南
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NI ELVIS虚拟仪器自动控制原理课程实验系列视频教程——应用指南
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NI ELVIS系列虚拟仪器课程实验套件应用指南
盘活NI DAQmx数据采集卡—使用DAQWare for DAQmx工具软件
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DAQWare for DAQmx是一个用于NI DAQmx驱动的数据采集卡的数据采集软件，可以帮助用户在没有LabVIEW编程基础的情况下更好的使用NI数据采集卡。
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基于JavaWeb的线上数码个性化购物平台的设计与实现源码.zip
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SCI复现基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）
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【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开，结合Matlab代码实现，复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题，引入纳什博弈理论构建双层优化模型，上层为各微网间的非合作博弈策略，下层为各微网内部电热联合优化调度，实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程，并通过Matlab编程进行仿真验证，展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标：① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化；② 掌握双层优化模型的建模与求解方法；③ 复现SCI论文中的仿真案例，提升科研实践能力；④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节，重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑，同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景，深化对多主体协同优化机制的理解。
【​ 物体识别 尺度不变性 图像匹配​】尺度不变关键点的独特图像特征（Matlab代码实现）
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【​ 物体识别 尺度不变性 图像匹配​】尺度不变关键点的独特图像特征（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“物体识别、尺度不变性、图像匹配”主题，重点介绍了利用尺度不变特征变换（SIFT）算法提取图像中具有尺度不变性的关键点，并结合RANSAC算法实现高分辨率图像的精确匹配与伪造检测。文档提供了完整的Matlab代码实现，详细展示了如何构建独特图像特征以应对旋转、缩放和平移变化，确保在不同条件下仍能稳定识别和匹配图像内容。此外，文档还提到了图像处理技术在科研中的广泛应用，包括图像识别、分割、配准、融合等，突出其在实际项目中的技术价值。; 适合人群：具备一定图像处理基础和Matlab编程经验的科研人员、研究生及从事计算机视觉相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于高分辨率图像的匹配与拼接任务；②应用于图像伪造检测与版权保护；③支持物体识别系统中对尺度、角度变化的鲁棒性需求；④为学术研究和工程实践提供可复现的技术方案与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注SIFT特征提取与RANSAC匹配优化的实现细节，同时可拓展学习其他图像处理技术模块以增强综合应用能力。
【毕业设计】STM32智能小区充电桩系统MF-毕业源码案例设计.zip
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轻量级模块化C ++ 11图形中间件用于游戏和数据可视化
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先看效果： https://pan.quark.cn/s/f766d9b4fe56 big_screen 数据大屏可视化 功能 便利性工具, 结构简单, 直接传数据就可以实现数据大屏 安装 运行 大数据可视化展板通用模板 http://127.0.0.1:5000/ 4600 万企业数据大屏可视化 http://127.0.0.1:5000/corp (2020-09) 厦门 10 万招聘数据大屏可视化 http://127.0.0.1:5000/job 示例 image 使用 1、编辑 data.py 中的 SourceData 类（或者新增类，新增的话需要编辑 app.py 增加路由，请参考 CorpData/JobData） 2、从任何地方读取你的数据，按照 SourceDataDemo 的数据格式，填充到 SourceData 类 3、运行 python app.py 查看数据变更后的效果 参考 https://gitee.com/lvyeyou/DaShuJuZhiDaPingZhanShi
多层住宅结构CAD图纸(钢结构设计)-全套.zip
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/9318c6164bd5 的源码改编 CAD与GIS集成说明 mapbox地图与cad图纸的集成示例代码说明 点击演示示例查看效果 点击下载示例源码 mapbox-gl.js是通过webgl渲染交互式地图的js库 利用mapbox提供的自定义图层实现渲染mxdraw中的CAD图纸(three.js 场景)。 如果不了解mapbox-gl.js可以参考中文官方文档 / 国际站 什么是mxdraw? 下面代码是mapbox和mxdraw结合使用的示例代码。 先安装对应的依赖包: mapbox集成更多其他GIS库的能力 mapbox 与 L7框架 我们可以在mapbox基础上扩展L7框架的能力 使mapbox的功能更加强大 L7 是由蚂蚁金服 AntV 数据可视化团队推出的基于 WebGL 的开源大规模地理空间数据可视分析开发框架 点击 AntV L7 官方文档 查看使用L7提供的功能 以下是简单的L7结合mapbox的集成代码： 按照上述代码，在mapbox地图上就可以使用L7提供的能力了。 更加详细的代码请参考源码示例中L7文件夹的代码 点击查看： / gitee
Arduino绘画教学机器人
01-09
绘画教学机器人是一种借助现代科技辅助人们进行绘画活动的教学工具。 在当前这份资料中，我们重点阐述了基于Arduino开发板构建的绘画教学机器人，该设备运用图像识别和电机控制技术来完成自动绘画工作。 代码转载自：https://pan.quark.cn/s/128130bd7814 以下是本资料中的核心内容：1. Arduino及其在机器人中的应用：Arduino是一个开放源代码的电子原型平台，它包含一块能够执行输入/输出操作的电路板以及配套的编程系统，通常用于迅速构建交互式电子装置。 在本次项目中，Arduino充当机器人的核心部件，负责接收图像分析后的数据，并将这些数据转化为调控步进电机旋转的指令，进而引导笔架在白板上进行作画。 2. 图像识别技术：图像识别技术是指赋予计算机识别和处理图像中物体能力的技术手段。 本项目的图像识别功能由摄像头承担，它能够获取图像，并将彩色图像转化为灰度图像，再采用自适应阈值算法处理为二值图像。 随后，通过图像细化方法提取出二值图像的骨架信息，用以确定绘画的目标和路径。 3. 电机控制机制：电机控制是指借助电子技术对电机运行状态进行管理。 在本项目中，两个步进电机由Arduino进行控制，实现精准的位置控制，从而达到绘画的目的。 步进电机的正转与反转动作能够驱动笔架部件，沿着预设的轨迹进行绘画。 4. 机器人设计要素：机器人的设计涵盖了图像处理单元、机械控制单元和图像处理算法。 机械单元的设计需要兼顾画笔的支撑构造，确保画笔的稳定性，并且能够适应不同的绘画速度和方向。 在硬件设计层面，选用了ULN2003驱动器来增强Arduino输出的信号，以驱动步进电机运转。 5. 所采用的技术工具与材料：项目中的主要硬件设备包括Arduino控制板、步进电机、ULN...
Three.js点线几何特效
01-09
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/d8b64f900c05 在本文中，我们将详细研究Three.js库如何应用于构建点线几何空间图形特效，以及与HTML5 Canvas和几何空间相关的技术。 Three.js是一个基于WebGL的JavaScript库，它为开发者提供了一个便捷易用的接口来构建3D内容，可以在现代浏览器中运行，无需安装插件支持。 我们需要掌握Three.js中的基本概念。 Three.js的核心构成元素包括场景(Scene)、相机(Camera)和渲染器(Renderer)。 场景是3D世界的容纳单元，相机决定了观察3D世界的角度，而渲染器则负责将场景和相机整合成可视化的图像。 1. **Three.js的几何体**：在Three.js中，可以构建多种几何体，如BoxGeometry（立方体）、SphereGeometry（球体）和LineGeometry（线条）。 对于"点线几何空间图形特效"，LineGeometry扮演着核心角色。 这种几何体允许开发者构建由一系列点构成的线段。 点可以被串联起来形成复杂的线性构造，这些构造可以进一步进行动画处理，以产生动态的视觉表现。 2. **材质(Material)**：赋予几何体色彩和质感的是材质。 在Three.js中，有多种材质类型，如MeshBasicMaterial、MeshLambertMaterial和LineBasicMaterial等。 对于点线效果，LineBasicMaterial通常会被选用，它能够设定线条的颜色、宽度和透明度等特征。 3. **着色器(Shader)**：为了实现更高级的效果，如光照、纹理和粒子系统，Three.js支持自定义着色器。 尽管"点线几何空间图形特效...
基于雷达的车辆导航.zip
01-09
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
《基于NI ELVIS的传感器测量及应用》实验指导书
05-14
### 关于NI ELVIS传感器测量实验指导书 NI ELVIS平台提供了丰富的教育资源和支持文档，其中包括详细的实验指导书。这些资源通常可以通过官方渠道获取，例如NI官方网站或其合作伙伴网站。 对于传感器测量实验的具体指导书下载方法如下： #### 官方资源访问 用户可以直接访问National Instruments (NI) 的官网，在教育解决方案页面寻找相关资料[^1]。具体路径为进入“Education”部分下的“LabVIEW Education Edition”或者“NI ELVIS”专区。这里包含了多种教学材料，包括但不限于PDF格式的实验指导书、视频教程以及配套软件说明。 #### 教学套件附带资料 如果已购买了带有TLA004传感器课程实验套件的完整套装，则该产品一般都会随附一份详尽的《NI ELVIS 传感器测量 实验指导手册》。这份手册不仅有理论知识介绍还有实践操作步骤详解，并且多数情况下是以PDF形式存在光盘中或是可以从注册账户后的专属链接处下载[^2]。 #### 第三方学术机构分享 许多高校基于NI ELVIS开发了自己的教材并公开发布供其他院校参考学习。比如一些大学可能会将其制作好的传感器测量类别的实验讲义上传至学校官网或其他公共平台上供大家免费查阅下载(需注意版权归属)[^3]。 以下是Python脚本示例代码片段展示如何自动化搜索网络上的pdf文件: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_pdf(keyword): url = f"https://www.google.com/search?q={keyword}+filetype%3Apdf" headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response=requests.get(url,headers=headers) soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser') links=soup.find_all('a') pdf_links=[] for link in links: href=str(link.get('href')) if '.pdf' in href and not any(x in href.lower()for x in ['google','translate']): pdf_links.append(href) return pdf_links[:5] print(search_pdf("NI ELVIS Sensor Measurement Experiment Guidebook")) ```
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