8、自制传感器:从配置到集成的全流程指南

自制传感器:从配置到集成的全流程指南

1. 获取传感器IP地址

当SSID和密码配置正确后,点击如图3.7所示的“Get IP”按钮,就能获取分配给传感器的IP地址。例如,我的传感器IP地址是192.168.0.43(如图3.10所示)。请记录下这个IP地址,后续会用到,然后断开计算机与传感器的USB连接。

重要提示
- 如果在操作步骤6时遇到问题,检查USB线是否有四个通道。有些USB充电线可能只有电源线,我们需要完整的四通道USB线来连接计算机和ESP8266 Wi-Fi模块。
- 传感器的IP地址可能会随家庭Wi-Fi网络变化而改变。该IP地址用于初始配置,若后续需要更改某些配置(如MQTT IP服务器)也会用到。

完成上述步骤后,传感器的硬件和软件即可进行配置,并集成到Home Assistant中。接下来,我们将配置传感器使其连接到MQTT,并设置运动和环境传感器的配置及调整参数。

2. 配置传感器软件

获取传感器的IP地址后,可通过网页浏览器完成ESP8266 Wi-Fi模块的所有软件配置,实现传感器元件的互连,并将双测量传感器连接到Home Assistant。在网页浏览器中输入传感器的IP地址(如192.168.0.43),回车后会出现如图3.11所示的界面。以下是该默认界面各项目及需进行的配置:
|序号|项目名称|说明|配置操作|
|----|----|----|----|
|1|模块配置名称|显示默认配置的模块名称,默认是带一个继电器输出的Sonoff Basic(执行器)设备|改为双传感器输入|
|2|设备名称|默

【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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