下面介绍一种用单片机AD采样的方式检测市电电压的方法  要检测交流市电的电压,通常有两种方法 一.通过频繁的采样后再求平均值来获得实际电压值 二.通过采样交流市电的峰值,再通过算法得出实际电压值 这里我们讲述峰值采样法的步骤: 1.在正半波时,频繁采样市电AD值,在每次采样后进行 从小到大排序并保存几个最大值的结果,分别放在R_SaveVolAC[0]..R_SaveVolAC[3] 2.在负半波时,把刚才所采样到的几个值中,提取R_SaveVolAC[1]的值作为 上个正半波的的最大值.(R_

单片机的基准电压一般为3.3V,如果外部信号超过了AD测量范围,可以采用电阻分压的方法,但是要注意阻抗匹配问题.比如,SMT32的模数输入阻抗约为10K,如果外接的分压电阻无法远小于该阻值,则会因为信号源输出阻抗较大,AD的输入阻抗较小,从而输入阻抗对信号源信号的电压造成分压,最终导致电压读取误差较大. 因此对于使用单片机读取外部信号电压,外接分压电阻必须选用较小的电阻,或者在对功耗有要求的情况下,可选用大阻值的电压分压后,使用电压跟随器进行阻抗匹配(电压跟随器输入阻抗可达到几兆欧姆,输出阻抗为

37款传感器与执行器的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手尝试系列实验,不管成功(程序走通)与否,都会记录下来---小小的进步或是搞不掂的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]168种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 实验六十一:电压检测模块 Voltage Sensor 电压传感器 电压检测传感器模块资料 由于目前

单片机ADC检测4-20mA电路,以及计算方法 转载:https://www.hongchangzidonghua.com/?id=24 1,手里有一个4-20mA输出的压力传感器,假设测量范围是0MPa到2MPa,具体多少忘了,计算方便取个整数.单片机要做的就是采集到这个信号,而且计算出当前的压力.下面给大家一个参考. 2,4-20mA信号在工业上是非常常见的一种信号,应用在各种传感器的输出上,突出优点就是抗干扰能力强,大家都知道,串联电路中,电流处处相等,那么信号线再长(比如几十米)也不用担

作为应用工程师,我们经常遇到各种有关差分输入型高速模数转换器(ADC)的驱动问题.事实上,选择正确的ADC驱动器和配置极具挑战性.为了使鲁棒性ADC电路设计多少容易些,我们汇编了一套通用“路障”及解决方案.本文假设实际驱动ADC的电路——也被称为ADC驱动器或差分放大器——能够处理高速信号. 引言大多数现代高性能ADC使用差分输入抑制共模噪声和干扰.由于采用了平衡的信号处理方式,这种方法能将动态范围提高2倍,进而改善系统总体性能.虽然差分输入型ADC也能接受单端输入信号,但只有在输入差分信号时才

1.为了更好的方便调试,串口必须要有的,主要打印一些信息,当前时钟.转换后的电压值和I2C读出的数据. 2.通过GPIO 模拟I2C对镁光的MT9V024进行参数初始化.之前用我以前公司SP0A19芯片,是I2C是8位宽的,而镁光的地址是8位,而数据位是16个字节, 其实不管是8位还是16位,每次发送都是8个字节然后一个应答位,所以只要稍微改下代码即可. 3.实现两路ADC连续转换,两路ADC转换:一路是检测锂电池电压:一路是检测压力传感器,其实都是检测电压,当检测到压力为零,并累计多长时间后进

在使用STM32的ADC进行检测电压时必须回涉及到电压值的计算,为了更高效率的获取电压,现在有以下三种方法: 你得到的结果是你当前AD引脚上的电压值相对于3.3V和4096转换成的数字.假如你得到的AD结果是ADC_DR这个变量,他们存在以下关系: ADC_DR/当前电压值 = 4096/3300毫伏如果你反过程想得到当前电压值,可以如下计算:unsigned long Voltage;Voltage = ADC_DR; //---假设你得到的AD结果存放到ADC_DR这个变量中;Voltage

https://blog.csdn.net/self_study/article/details/66969064 上篇博客我们写到了 Java/Android 内存的分配以及相关 GC 的详细分析,这篇博客我们会继续分析 Android 中内存泄漏的检测以及相关案例,和 Android 的内存优化相关内容. 上篇:Android 性能优化之内存泄漏检测以及内存优化(上). 中篇:Android 性能优化之内存泄漏检测以及内存优化(中). 下篇:Android 性能优化之内存泄漏检测以及内存优化

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O

第四届CCF大数据学术会议征文通知 2016年10月,兰州 近几年,大数据是各界高度关注积极布局的热点方向.2015年8月,国务院发表<促进大数据发展行动纲要>,正式将大数据提升为国家战略,旨在全面推进我国大数据的发展和应用,加快建设数据强国.现如今大数据不但已成为全球IT行业最强劲的发展动力,而且正在引起各行各业的业务变革与产业升级.因此,为了探讨大数据相关领域所面临的挑战,共享各类创新思想,反映中国大数据技术的最新研究进展,交流大数据的应用现状和研发经验,继2013-2015成功召开了三届

原地址:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8839097 人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法,但是他们使用的方法却相差很大. 对于人脸检测而言,目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法.在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料,但基本上是千篇一律,没有任何新意.给初学者带了很多不便.建议初学者只需要认真阅读:北京大学 赵楠 的本科毕业论文 :基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了.

主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在文中用 {{  }} 圈了起来并用红色字体标注. 正文开始. Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的.在具体展开之前,不得

好久没写博客了,因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧,今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结.那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些: RGB color space Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127 HSV中 7 基于椭圆皮肤模型的皮肤检测 opencv自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector 那我们今天就来一一实现它吧! 方法一:基于RGB的皮肤检测 根据RGB颜色模型找

看到一篇从数学意义上讲解Harris角点检测很透彻的文章,转载自:http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/45603583 主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在

YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \tim

R-CNN全称为Region-CNN,它可以说是第一个成功地将深度学习应用到目标检测上的算法.后面提到的Fast R-CNN.Faster R-CNN全部都是建立在R-CNN的基础上的. 传统目标检测流程: (1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) (2)特征提取(SIFT.HOG等:形态多样性.光照变换多样性.背景多样性使得特征鲁棒性差) (3)分类器分类(SVM.Adaboost) 一.RCNN思路(Selective Search

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

项目地址 Abstract 该技术报告主要介绍了作者对 YOLOv1 的一系列改进措施(注意:不是对YOLOv2,但是借鉴了YOLOv2中的部分改进措施).虽然改进后的网络较YOLOv1大一些,但是检测结果更精确,运行速度依然很快.在输入图像分辨率为320*320时,YOLOv3运行耗时22ms,mAP达到28.2,这和SSD一样精确,但是速度比SSD快三倍.当我们使用旧的检测指标0.5 IOU mAP(IOU阈值取为0.5,然后比较mAP)时,YOLOv3依旧表现得相当好.在一个 Titan