物联网使得现实世界中的实体和数字世界比以往任何时候都更紧密地联系在一起.NodeMCU作为其中的一个重要设备,作用之一就是与传感器相连以实现万物互联通讯.这篇关于NodeMCU的实操篇以土壤湿度传感器和DHT传感器为例,详细介绍了如何使用ESP8266获取传感器的值及相应的示例代码.之所以选择这两个传感器作为示例进行讲解,是因为土壤传感器输出值的信号引脚输出模拟信号,而DHT传感器的信号引脚输出数字信号,在使用过程中也需要引入库(也可以不使用库,代码相对复杂).当你理解了这篇文章后,NodeMC

本篇文章简单介绍了如何在树莓派上配置土壤湿度传感器以读取土壤湿度(以百分比的形式出现)及代码实现. 主要包含有以下4个模块: 一.土壤湿度传感器常见类型及介绍 二.实验所需设备 三.设备连线方式与代码实现 四.常见问题及注意事项 一.土壤湿度传感器常见类型及介绍 土壤湿度传感器,又名土壤水分传感器.土壤墒情传感器.土壤含水量传感器等.顾名思义,主要用来测量土壤相对含水量,做土壤墒情监测.在智能农业,农业灌溉和林业防护等领域极广.该传感器价格低廉,如果想在家制作一个简易的智能自动化作物灌溉系统,有

关于传感器的一些说明 我的想法是这样的 我尽量用易于理解的语言去说我的想法 首先,土壤湿度传感器和dh11会获取数据,然后树莓派会处理这些数据,读出土壤温湿度和空气温湿度,并将这些数据上传到云服务器, 云服务器会将这些数据显示在网页上,同时树莓派会根据这些数据来决定是否控制继电器进而控制水泵来浇水,当然,水泵是否浇水也可以通过事先做的网页看到. 接下来我将分别介绍这几个传感器和水泵 首先是dh11 先放上控制dh11的代码(通过python2来运行) ``` coding=UTF-8 !/usr

1 水泵实验我们这里是使用的继电器控制的水泵,注意再实验的时候电池的电压不要超过6v,太大容易烧毁水泵,如果是长时间的使用水泵,要注意将水泵放入水中,这样可以达到给水泵降温的效果.1.全新5V继电器模块2.可以用作单片机开发板模块,可以用作 家电控制3.TTL控制信号4.控制直流或者交流信号,可以控制220V交流负载.5.有一个常开和一个常闭触点6.有电源指示灯7.有控制指示灯,吸合亮,断开不亮8.三极管驱动增加继电器线圈,控制脚高阻抗.9.控制脚有下拉电路,防止悬空继电器误动作 继电器属于数字

37款传感器与模块的提法,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37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和模块,依照实践(动手试试)出真知的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一做做实验,不管能否成功,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) 实验五十三: 土壤湿度水分传感器模块(电阻式) 水是一切生命机体的组成物质,也是生命代谢活动所必需的物质,又是人类进行生产活动的重要资

摘要:一文带你用小熊派开发板动手做土壤湿度传感器. 一.实验准备 1.实验环境 一块stm32开发板(推荐使用小熊派),以及数据线 已经安装STM32CubeMX 已经安装KeilMDK,并导入stm32开发板对应的芯片包(小熊派使用的是STM32L431RCT6) 准备一个串口调试助手,我使用的是UartAssist(包含在附件中) 一个土壤湿度传感器模块 2.目标效果 通过CubeMX创建工程并配置参数 获取stm32以硬件IIC获取SHT20传感器值(通过SHT20数据手册转化) 串口1重

前言 自从上次做了那个 甲醛传感器 和 水浊度传感器 之后开始尝到智能家居的甜头了,这两东西有没有用我不知道,但是没事的时候掏出手机瞄两眼,看着就让人很安心(￣︶￣). 于是懒惰的我开始琢磨把给植物浇水这件事情找个法子偷一下懒,也给它智能化了.这样我就不用每天浇水,直接给水桶灌水就行. 因为土壤湿度传感器的使用方法和水浊度传感器差不多,我就用水浊度传感器的代码改了改,做了一个土壤湿度传感器. 硬件选择 这次开发板还是和水浊度传感器一样,依然还是用着安信可的 ESP32S ,别问,问就是便宜 24

前言 后悔,总之就是非常后悔,我当时到底是为啥才会猪油蒙心,选择了 EFR32 来学习 ZigBee 使用啊? EFR32 这玩意看性能确实不错,但是资料太少了,EmberZnet SDK 也是用得一头雾水.能找到的教程和例子基本是都是控制一下LED ,配置入网啥的,具体的涉及常用的ADC,I2C什么的资料太难找了,SDK 里面也没有找到类似demo的东西,总之就是非常痛苦. 这里给大家分享一些好东西!EFR32和EFM32 非常全面的驱动示例 demo 这玩意救我狗命啊!国内不知道为啥都没有人

1.电源:3.3V ~ 5V 2.获取湿度信息的方式(2种可同时使用): 从传感器的D0引脚:土壤湿度大于某个阈值,则D0输出0,否则输出1 从传感器的A0引脚:获取到模拟量,更加精确.土壤湿度越大,获取的模拟量值越大. 传感器板上的VCC接电源,GND接地,A0接单片机模拟输入,D0接数据输入. 以下是做的一次测试的数据. analog val:637  digital val:0analog val:637  digital val:0analog val:641  digital val:

最近学校里发了个任务,说要做一个科技节小发明,然后我就掏出我的树莓派准备大干一场. 调料 Raspberry Pi 3B+ 树莓派GPIO扩展板 3.5寸电容触摸屏(GPIO接口) 土壤湿度传感器(GPIO接口) 光照传感器(GPIO接口) 由于作品已经交上去了 这里只能先放个以前的图 这里展示的是土壤湿度传感器,光照传感器道理一样 第一步 安装mono 树莓派不能直接运行C#图形化应用程序,去网上搜了一下解决方案,WPF框架是肯定没戏,不过我看到了一个叫mono的项目,可以在Linux平台运行

#include <dht11.h>//dht11库 #include <MsTimer2.h>               //定时器库的 头文件 #include <Wire.h> #include <LiquidCrystal_I2C.h> //引用I2C库 LiquidCrystal_I2C lcd(0x3F,16,2);    //设置LCD1602设备地址,这里的地址是0x3F,一般是0x20,或者0x27,具体看模块手册 int PIRpin=

                                                                                                                                                                                                                                                          

原文链接:https://www.arduino.cc/en/Tutorial/Knock 敲击检测 本教程介绍如何使用压电传感器检测振动,比如敲门.桌子或其他固体表面. 压电传感器是一种能够在振动.声波或机械应变而物理变形时产生电压的电子装置,同样地,当你在压电传感器上施加电压时,它会振动并产生音调. 压电元器件可以用于播放音调和检测音调. 代码使用 analogRead() 函数读取压电传感器的输出,在模数转换(ADC)的过程中将电压范围从0至5伏编码为0至1023的数值. 如果传感器的输出

这是DL的发明人Hinton在多伦多大学的2013年冬季教授de课程,并将视频分享到coursera网站上.其中不但有视频,也有课件,但是Hinton主页上还有他上课的课后问题,Hinton告诉学生这些视频作为课前看看,课中在讨论和上课,其实这种方法很好.可惜估计一辈子也看不到大牛了,只能沾沾他的放到万里的光了,不过Hinton的课程的确每节课包含的信息太多了,还是较为难消化的,不如ng说的通俗易懂,看来传道授业上还是ng更胜一筹.Hinton针对研究生的课程是很大的贴近DL的,但是没有视频,只

一.BLE技术简介 第四代蓝牙既包括传统的蓝牙,现在标有"蓝牙经典",和新的低功耗蓝牙(Bluetooth LE,或BLE).低数据速率,低功耗优化. 蓝牙LE广播就像一个社区公告栏.连接到它的计算机就像是阅读公告板的社区成员一样.每一个无线电作为一个公告板或读者.如果你的收音机是一个公告板(称为蓝牙LE的说法一个外围设备)揭示数据中的所有收音机在社区看.如果你的收音机是一个读者(称为blueooth乐方面中央装置)它读任何的公告板(外围设备),它所关心的信息. 您也可以将外围设备作为

iOS学习笔记总结整理 一.内存管理情况 1- autorelease,当用户的代码在持续运行时,自动释放池是不会被销毁的,这段时间内用户可以安全地使用自动释放的对象.当用户的代码运行告一段 落,开始等待用户的操作,自动释放池就会被释放掉(调用dealloc),池中的对象都会收到一个release,有可能会因此被销毁. 2-成员属性:     readonly:不指定readonly,默认合成getter和setter方法.外界毫不关心的成员,则不要设置任何属性,这样封装能增加代码的独立性和安全

来源:http://mobile.51cto.com/iphone-386851_all.htm 学习IOS开发这对于一个初学者来说,是一件非常挠头的事情.其实学习IOS开发无外乎平时的积累与总结.下面为大家整理了一部分的iOS学习笔记总结整理,希望对大家有所帮助. 一.内存管理情况 1- autorelease,当用户的代码在持续运行时,自动释放池是不会被销毁的,这段时间内用户可以安全地使用自动释放的对象.当用户的代码运行告一段 落,开始等待用户的操作,自动释放池就会被释放掉(调用deallo

该视频演示了基于arm mbed的物联网设备间的6LoWPAN应用,如连接家里的土壤湿度传感器,灯光控制,安防联动等应用. 演示视频       原创文章,转载请注明: 转载自 http://www.mr-wu.cn/ 吴川斌的博客 本文链接地址: [视频]ARM告诉你物联网怎么玩,mbed 6LoWPan demo http://www.mr-wu.cn/arm-mbed-iot-6lowpan-demo/

简介:论文提出一种新的视觉里程计算法,其直接利用带噪声的IMU数据和视觉特征位置来优化相机位姿.不同于对IMU和视觉数据运行分离的滤波器,这种算法将它们纳入联合的非线性优化框架中.视觉特征的透视重投影代价函数以及从IMU和位姿轨迹得到的加速度和角速度运动代价函数被联合优化. 一.算法的整体框架 文中提出的在线VIO算法,其限制优化窗口只包括最近的观测和参数.随着窗口尺寸的变化,估计精度和计算成本之间的权衡就会出现.这种算法属于利用优化框架的基于关键帧的方法,与之前方法相反的是,不边缘化之前的状态

下载链接:点击 为了提高机器人状态估计的准确性和鲁棒性,越来越多的应用依赖于来自多个互补传感器的数据. 为了在传感器融合中获得最佳性能,这些不同的传感器必须在空间上和时间上相互对准.为此,已经开发了许多方法来在两阶段过程中估计这些系统参数,首先估计时间偏移 并随后解决传感器之间的空间转换. 在这项工作中,我们提出了一个新的框架,用于联合估计不同传感器的测量之间的时间偏移及其相对于彼此的空间位移. 该方法通过连续时间批量估计实现,并通过在最大似然估计的严格理论框架内无缝地结合时间偏移来扩展先前的工