24、树莓派Pico传感器与功能全解析

树莓派Pico传感器与功能全解析

传感器基础实验与代码实现

在进行传感器实验时,我们可以先从一个基础的MQTT连接和传感器数据读取的代码开始。以下是一个示例代码:

try:
   client = mqtt_connect()
except OSError as e:
   reconnect()
sensor = machine.ADC(26)
while True:
    value = sensor.read_u16()
    print(value)
    client.publish(TOPIC, str(value))
    utime.sleep_ms(200)

这个代码尝试连接MQTT客户端,如果连接失败则进行重连。然后通过树莓派Pico的ADC(模拟到数字转换)引脚26读取传感器数据,并将数据打印出来,同时发布到MQTT主题上,每200毫秒执行一次。

热敏电阻实验
热敏电阻原理

热敏电阻是一种电阻值随温度变化的电子设备。它通常由陶瓷或聚合物材料制成,常用于精确的温度测量、补偿和控制。热敏电阻分为负温度系数(NTC)和正温度系数(PTC)两种类型。NTC热敏电阻的电阻值随温度升高而降低,而PTC热敏电阻的电阻值随温度升高而增加。

温度计算

热敏电阻的电阻 - 温度关系通常是非线性的,可以用Steinhart - Hart方程来近似计算温度:
[T = \frac{1}{A + B\times\ln(R) + C\times(\ln(R))^3}]

【电能质量扰动】基于ML和DWT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)和离散小波变换(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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和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效率,为后续的电能治理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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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