pH计 测量原理 pH计主要用于测量液体中的氢离子浓度.准确地说是测量氢离子活性,得出酸性.中性还是碱性的数值,在自来水.河水.饮料.食品.污水.医疗和化工等领域广泛地使用工业用液体分析仪. pH计原理图 全量程是0-14pH,pH=7为中性,pH<7为酸性,pH值接近0为强酸性.pH>7为碱性,pH值接近14为强碱性.普通pH计的原理和结构如上图所示,将待测液体氢离子活性作为两根电极之间产生的电位差,通过变送器得到传输信号.成为基准的电极被称为玻璃电极,从外观来看与玻璃试管相似.但是前端为特…

关于arduino连接ph,核心的东西就是对ph传感器返回的信号值进行一系列的操作,注意因为返回的信号很弱,而且外部环境对其影响也很大,所以需要在电路设计上加入一些功能,比如信号放大.滤波等,电路设计这一块我是不太熟悉,毕竟不是科班出生,不过今天偶然看到了有的厂家已经做出了运放模块,心里很是激动,但是看到价格优点失望(贵),单独的板子还不卖,我猜想可能是和传感器的信号值与ph值之间的线性关系有关,关于这一点等会在代码中说明,先来看张图: 这个图很简单,具体的有感兴趣的朋友可以参考下这个网站,点击…

PH复合电极的结构.测量原理及注意事项 PH计是很多实验中常用的仪器.如细胞培养基的配制.各种洗脱缓冲液的配制等.然而人们很容易忽视它,只知其然不知其所以然.当遇到测量不准确时,往往无从分析.下面从三个方面对PH复合电极做一简单的介绍. 1.PH复合电极的组成结构 将PH指示电极和参比电极组合在一起的电极就称PH复合电极. PH指示电极是指对溶液中氢离子活度有响应,电极电位随之而变化的电极,又称PH测量电极.PH指示电极有氢电极.锑电极和玻璃电极等几种,但最常用的是玻璃电极.玻璃电极是由玻璃支杆…

前言 原创文章,转载引用务必注明链接,水平有限,如有疏漏,欢迎指正. DF搞的这个比赛还挺有趣:micro:bit × OBLOQ DF创客社区玩转物联网挑战赛,一边在写文章一边在爱奇艺上看着印度电影巴霍巴利王,别说,浮夸但还不错. 1.硬件分析 所谓"若远行,先利其器",我们首先要好好了解提供的硬件,知道是什么,能做什么,后续才会物尽其用. 第一阶段硬件如下: Micro:bit (自备) Micro:Mate多功能I/O扩展板 OBLOQ物联网模块 1.1 micro:bit 板载…

摘要 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发…

1. 概率思想与归纳思想 0x1:归纳推理思想 所谓归纳推理思想,即是由某类事物的部分对象具有某些特征,推出该类事物的全部对象都具有这些特征的推理.抽象地来说,由个别事实概括出一般结论的推理称为归纳推理(简称归纳),它是推理的一种 例如:直角三角形内角和是180度:锐角三角形内角和是180度:钝角三角形内角和是180度:直角三角形,锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形:所以,一切三角形内角和都是180度. 这个例子从直角三角形,锐角三角形和钝角三角形内角和分别都是180度这些个别性知识,推出了"…

ORP计 ORP计通过测量铂或金电极与参比电极之间的电位差,转换成氧化还原电位信号.氧化还原电位测量用电极可与转换放大器组合,转换放大器部分与pH测量用相同.ORP计可用于排水处理(氰基处理.铬酸处理).碳酸钠电解溶液(次氯酸钠).食品.培养皿等,使用时请选择与使用条件相匹配的电极和探头.   测量范围: -1500(还原)-+1500mV(氧化)测量温度: -5-80℃(可对应至105℃)测量压力: 大气压-50kPa探头种类: 投入式.浸入式.流通式.上提式.浮子式 测量原理 各种探头种类…

似然函数 常说的概率是指给定参数后,预测即将发生的事件的可能性.拿硬币这个例子来说,我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是0.5,要预测抛两次硬币,硬币都朝上的概率: H代表Head,表示头朝上 p(HH | pH = 0.5) = 0.5*0.5 = 0.25. 这种写法其实有点误导,后面的这个p其实是作为参数存在的,而不是一个随机变量,因此不能算作是条件概率,更靠谱的写法应该是 p(HH;p=0.5). 而似然概率正好与这个过程相反,我们关注的量不再是事件的发生概率,而是已知发生了某些事件,…

表结构: CREATE TABLE [dbo].[Students]( ,) NOT NULL, ) NULL, [Sex] [int] NOT NULL, ) NULL, ) NULL, , ) NOT NULL, ) NULL, CONSTRAINT [PK_Students] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [ID] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF,…

在上篇,我了解了基数的基本概念,现在进入Linear Counting算法的学习. 理解颇浅,还请大神指点! http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-part-ii.html 它的基本处理方法和上篇中用bitmap统计的方法类似,但是最后要用到一个公式: 说明:m为bitmap总位数,u为0的个数,最后的结果为n的一个估计,且为最大似然估计(MLE). 那么问题来了,最大似然估计是什么东东…