7、自制双测量传感器:从硬件组装到软件配置

自制双测量传感器:从硬件组装到软件配置

1. 所需零件和工具

在开始制作双测量传感器之前,我们需要准备一些必要的零件和工具,具体如下:
- 镊子
- Tasmotizer 软件
- 带有可用 USB 端口的计算机

2. 传感器元件与信号调节器
2.1 运动传感器(HC - SR501)

运动传感器是构建双测量传感器的第一个组件,我们选用 HC - SR501 传感器模块,它可以从全球各大零售商处购买,如亚马逊和速卖通。

该传感器模块基于被动红外(PIR)传感器元件,其工作原理是基于物体反射或发射的红外辐射。它附带一个信号调节电路,可将 PIR 传感器元件检测到的运动转换为二进制或数字信号电平变化。当检测到运动时,信号电平会从低到高或从 3.3V 变为 0V,具体状态变化取决于跳线配置和调整。

HC - SR501 传感器的跳线可配置两种触发模式:
- 单触发:检测到运动时,传感器输出从低到高,经过预设延迟时间后,再从高到低。
- 重复触发:检测到运动时,传感器输出从低到高。若在预设延迟时间内持续检测到运动,运动将再次触发,即使预设延迟结束,传感器输出仍保持高电平。若传感器未检测到新运动,输出信号将在预设延迟后从高到低。

我们将传感器的跳线配置为单触发模式。此外,还可通过图中所示的电位器(可变电阻)进行配置更改:
- 距离调节:使用小螺丝刀顺时针旋转,感应距离增加;逆时针旋转,感应距离减小,距离范围为 3 至 7 米。
- 延迟调节:顺时针旋转电位器,延迟增加;逆时针旋转,延迟减小,延迟范围可配置为 5 至 300 秒。 </

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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