10、树莓派5的I²C LCD应用项目集

树莓派5的I²C LCD应用项目集

1. 模拟温度传感器温度计 - LCD输出

1.1 项目描述

此项目与之前的类似,但会将温度显示在LCD上。

1.2 电路连接

ADC和传感器芯片的连接方式与之前项目相同。

1.3 代码实现

#---------------------------------------------------------------
#           ANALOG TEMPERATURE MEASUREMENT - OUTPUT ON LCD
#           =============================================
#
# This is a thermometer project. Ambient temperature is read using
# an ADC and is then displayed on LCD
#
# Program: LCDtmp36.py
# Date   : October, 2023
# Author : Dogan Ibrahim
#----------------------------------------------------------------
import spidev
from time import sleep
from lcd_api import LcdApi
from i2c_lcd import I2cLcd
I2C_ADDR = 0x27
I2C_NUM_ROWS = 2
I2C_NUM_COLS = 16
mylcd = I
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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