19、使用 Node-RED 和 HC595N 控制 LED 显示

使用 Node-RED 和 HC595N 控制 LED 显示

1. 项目概述

在本项目中,我们将探索如何利用 Node-RED、Raspberry Pi Pico 和 HC595N 移位寄存器来实现各种显示和 LED 控制功能。通过不同的示例项目,展示了这些组件在创建交互式和信息丰富的项目方面的多功能性。

2. 显示项目示例

2.1 网络监控

可以在 LCD 上显示网络信息,如 IP 地址、下载/上传速度或 ping 时间。Node-RED 从系统或网络监控工具获取这些信息,并将其显示在 LCD 上。

2.2 日历和事件提醒

在 LCD 上显示当前日期、星期几以及即将到来的事件提醒。Node-RED 从日历 API 或本地日历文件中获取信息,并发送到 Raspberry Pi Pico 进行显示。

2.3 实时传感器数据

如果 Raspberry Pi 连接了不同的传感器(如温度、湿度、压力等),可以在 LCD 上显示这些传感器的实时数据。Node-RED 收集传感器数据并将其转发到 LCD 进行显示。

这些项目的通用流程如下:

graph LR
    A[数据源] --> B[Node-RED 处理]
    B --> C[Raspberry Pi Pico]
    C --> D[LCD 显示]

3. HC595N 移位寄存器概述

3.1 功能特点

H

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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