跨学科知识视角展现

ESP32闪烁LED，计时LED2. ESP32基础控制：温控输出串口监控，LCD事件计数器，SD卡读写，扫描WiFi网络，手机控制LED，经典蓝牙、数字麦克风捕捉音频、使用放大器和喇叭、播放SD卡和闪存MP3文件、立体声网络广播、文字转语音、音频播放事件计数3. MATLAB设计离散时间信号，Z-变换和数字滤波器，有限脉冲响应FIR无限脉冲响应IIR滤波器，4. ESP32高级控制：正弦波发生器、使用 I2S 端口的信号输入输出、FIR 低通数字滤波器、FIR 带通数字滤波器、FIR 高通数字滤波器

从上面的生命周期图中可以看到，在传输之前，我们首先需要初始化wifi硬件。另一方面，HardMAC 将 MAC 层处理卸载到专用硬件，从而减少了 CPU 使用率和功耗，但限制了在不更改硬件的情况下适应新功能的能力。下面是 QEMU 记录的单个内存访问的示例：这是对地址 3ff46094 的写入（W），值为 00010005，由函数 ram_pbus_force_test 完成。最后，我们还更正了 MAC 地址的处理，以便数据包捕获在数据包中包含正确的 MAC 地址，而不是硬编码地址。

本教程中我向您展示如何使用指纹扫描仪Android手机通过ESP32或ESP8266 Wifi或Arduino wifi模块进行门解锁。要创建此项目，您需要ESP32，中继模块，电磁门锁和Android手机。观看视频教程截图所需零件源代码详情参阅http://viadean.com...

在这篇文章中，我将向您展示使用 Arduino IDE 将 TensorFlow Lite 模型部署到 ESP32 的最简单方法，无需任何编译内容。Arduino 库这个 Arduino 库是为了简化使用 Arduino IDE 将用于微控制器模型的 Tensorflow Lite 部署到 Arduino 板上。该库包含您所需的所有文件，公开了一个接口来加载模型并运行推理。示例简述：正余弦、正弦等构建模型简述：构建一个部署模型。导出模型简述：导出为可部署的模型。部署模型简述：TinyML

在本教程中，您将学习如何使用 WebSocket 通信协议使用 ESP32 构建 Web 服务器。 例如，我们将向您展示如何构建一个网页来远程控制 ESP32 输出。 输出状态显示在网页上，并在所有客户端中自动更新。对于一些 Web 服务器项目，您可能已经注意到，如果您同时打开了多个选项卡（在相同或不同的设备上），则状态不会全部更新，除非您刷新网页，否则会自动打开标签。 为了解决这个问题，我们可以使用 WebSocket 协议 —— 当发生变化时，可以通知所有客户端并相应地更新网页。协议介绍WebSo

在本指南中，您将学习如何使用库对 ESP32 开发板进行无线 (OTA) 更新。 该库创建了一个网络服务器，允许您将新固件（新 sketch）上传到您的电路板，而无需在 ESP32 和您的计算机之间建立串行连接。此外，使用此库，您还可以将新文件上传到 ESP32 文件系统 (SPIFFS)。该库非常易于使用，并且与我们经常用于构建 Web 服务器项目的库兼容。概述OTA 编程OTA（空中下载）更新是使用 Wi-Fi 连接而不是串行通信将新固件加载到 ESP32 开发板的过程。在无法物理访问 ESP3

物料清单介绍.NET nanoFramework 是一个免费的开源平台，可以为受限嵌入式设备编写托管代码应用程序。 它适用于多种类型的项目，包括物联网传感器、可穿戴设备、学术概念验证、机器人技术、业余爱好者/创客创作甚至复杂的工业设备。通过让嵌入式开发人员访问桌面应用程序开发技术和工具，使此类平台的开发更容易、更快、成本更低。开发人员可以利用强大且熟悉的 Microsoft Visual Studio IDE 及其 .NET C# 知识快速编写代码，而无需担心微控制器的底层硬件复杂性。 它包括 .NE

该项目演示如何使用 Python 训练两种不同的机器学习模型来检测电动机中的异常情况。 第一个模型依赖于马哈拉诺比斯距离的经典机器学习技术。 第二个模型是使用 TensorFlow 和 Keras 创建的自动编码器神经网络。数据是使用贴在吊扇上的 ESP32 和轴加速度计捕获的。 每个样本是在 1 秒的过程中捕获的所有 3 个轴的大约 200 个样本。 风扇以多种速度（关闭、低、中、高）运行，有无负重。 1“重量”是一个四分之一用胶带粘在一个风扇叶片上以产生偏移运动。 所有原始数据都存储在吊扇数据集目录中

将部分代码作为应用程序中的任务独立执行可以简化大型复杂问题的设计。 当有多个 CPU 时，任务支持还允许选定的功能并行运行。 本文将调查 Arduino 框架对 ESP32 系列设备的 FreeRTOS 任务支持。 除了少数例外，本材料适用于您可能遇到的其他使用 FreeRTOS 的硬件平台。抢占式调度在单核 MCU（微控制器单元）中，任何时刻只能执行一项任务。 正在执行的任务会一直运行，直到硬件计时器指示时间片已过期。 超时时，FreeRTOS 调度程序通过保存其寄存器来保存当前任务的状态。 据说当前

该项目展示了如何使用 ESP32 构建网络服务器，以在具有多个系列的图表中绘制传感器读数。 例如，我们将在同一张图表上绘制来自四个不同 DS18B20 温度传感器的传感器读数。 您可以修改项目以绘制任何其他数据。概述该项目将使用 ESP32 构建一个 Web 服务器，该服务器在同一图表上显示来自四个 DS18B20 温度传感器的温度读数 - 具有多个系列的图表。 该图表为每个系列最多显示 40 个数据点，每 30 秒添加一次新读数。 您可以在代码中更改这些值。DS18B20 温度传感器服务器发送事件

本教程介绍了如何使用ESP32机器学习。 更详细地介绍了如何使用ESP32 KNN分类器根据对象的颜色对其进行分类。KNN分类器为了更好地理解我们将要构建的项目，了解分类器的工作方式很有用。 简而言之，KNN代表k最近邻算法。 该算法属于监督机器学习算法。 KNN假设相似的物体彼此靠近。 KNN尝试为对象分配标签，以测量其与训练阶段看到的其他标签的相似程度。因此，在此ESP32 KNN机器学习示例中，我们有两个不同的阶段：第一阶段，我们训练算法，以便可以识别相似之处我们将算法应用于对象以进行识别

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