5、电子与3D打印入门指南

电子与3D打印入门指南

1. 电子元件基础

在电子领域,电位器和LED是常见的元件。电位器是一种特殊的电阻器,中间有一个可滑动的导体,通常与旋钮相连。将VCC连接到一端,GND连接到另一端,中间连接模拟引脚,转动旋钮,就可以通过模拟引脚读取旋钮的位置。

LED(发光二极管)是一种电流通过时会发光的元件。二极管具有正向电压降的特性,即会阻挡特定量的电压,这取决于制造它的半导体类型。超过正向电压降后,LED的电阻很小,可能会允许足够的电流损坏LED。如果LED由输出引脚控制,这个电流也可能损坏微控制器。因此,通常会串联一个电阻来限制通过负载的电流。所需电阻的大小取决于需要降低的电压(电源电压减去LED的正向电压降)和期望的电流。

Arduino电路需要电源供电,常见的方式是将Arduino插入笔记本电脑的USB端口获取电源。Arduino板还包含电压调节器,可以使用电池或壁式电源供电。

此外,像Fritzing(www.fritzing.org)和123D Circuits(www.circuits.io)这样的工具可以帮助你设计虚拟面包板或电路原理图,并将其转换为定制电路板的设计。设计完成后,可以寻找在线服务来制造PCB并寄给你,然后将元件焊接上去。

以下是电子元件相关信息的表格:
| 元件名称 | 特点 | 用途 |
| ---- | ---- | ---- |
| 电位器 | 中间有可滑动导体,与旋钮相连 | 读取旋钮位置 |
| LED | 电流通过发光,有正向电压降 | 发光指示等 |
| Arduino | 可通过USB或电压调节器供电 | 控制电子元件 |

其工

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 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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