NTC热敏电阻计算器使用方法 NTC热敏电阻计算器 V1.0 10K负温度系数热敏电阻(NTC)温度与阻值对应关系表 Rt = R(25℃)*EXP[B*(1/T - 1/(T+25))] 说明: 1.Rt 是热敏电阻在T1温度下的阻值: 2.R是热敏电阻在T2常温下的标称阻值: 3.B值是热敏电阻的重要参数: 4.EXP是e的n次方: 5.这里T1和T2指的是K度即开尔文温度,K度=273.15(绝对温度)+摄氏度: NTC热敏电阻温度计算方法,Steinhart-Hart方程和B值法 NTC

截止日期 实验目标 学会定义函数,使用函数.学会导入在某个文件中定义的函数. input获得值,然后通过eval或者int.float将其转换为相应的类型. 学会使用列表:访问列表.append.遍历列表. 实验内容 任务1:函数的定义与调用 #这里是函数的定义,calcArea是函数名,我们可以通过函数名进行调用. def calcArea(r): #r是输入参数,代表半径 return 3.14*r*r #return, 将计算结果返回到调用的地方 #上面只是定义.定义的时候并没有执行这段代

许久没有更新遥感类软件开发了,都有点生疏了,这一次我带来了一个老的算法,新的东西, 为什么这么说呢,我们知道Landat8.Landsat5等影像,单个影像去做温度反演,并没有什么太大的难度, 但是呢,如果遇到大批量.多源的数据怎么办呢,如果一景景去调参.去设计模型,那就是在太浪费时间了,我看过市面上面所有的同类温度反演软件,几乎没有人做到全自动Landat系列的温度反演, 但是规划类的业务应用需求,往往需要大尺度范围的高精度温度反演结果,这就有点尴尬了,源于这个需求,我开发了市面上第一个全自动

一."温度转换"问题分析 1.1 温度转换 温度刻画的两种不同体系 摄氏度:中国等世界大多数国家使用 以1标准大气压下水的结冰点为0度,沸点为100度,将温度进行等分刻画 华氏度:美国.英国等国家使用 以1标准大气压下水的结冰点为32度,沸点为212度,将温度进行等分刻画 1.2 需求分析 两种温度体系的转换 摄氏度转换为华氏度 华氏度转换为摄氏度 1.3 问题分析 该问题中计算部分的理解和确定 理解1:直接将温度值进行转换 理解2:将温度信息发布的声音或图像形式进行理解和转换 理解3

实例:温度转换 (1)分析问题:利用程序进行温度转换,由用户输入温度值,程序给出输出结果:通过语音识别,图像识别等方法自动监听并获得温度信息发布渠道(如收音机.电视机)给出的温度播报源数据,再由程序装换后输给用户:随着互联网的高度普及和接入的便捷,程序也可以定期从温度信息发布网站获得温度值,再将温度信息转换成旅行者熟悉的方式. (2)划分边界:明确问题的输入数据.输出数据和对数据处理的要求.由于程序可能接收华氏温度和摄氏温度,并相互转换,该功能的IPO描述如下. 输入:带华氏或摄氏标志的温度值

截止日期 实验目标 学会定义函数,使用函数.学会导入在某个文件中定义的函数. input获得值,然后通过eval或者int.float将其转换为相应的类型. 学会使用列表:访问列表.append.遍历列表. 实验内容 任务1:函数的定义与调用 #这里是函数的定义,calcArea是函数名,我们可以通过函数名进行调用. def calcArea(r): #r是输入参数,代表半径 return 3.14*r*r #return, 将计算结果返回到调用的地方 #上面只是定义.定义的时候并没有执行这段代

这一节的课堂例题为: 例1.编写一个Python程序,完成摄氏度到华氏度,华氏度到摄氏度的温度转换. 解: (1)分析问题:利用程序实现温度转换,由用户输入温度值,程序给出输出结果. (2)划分边界:IPO描述如下 输入(Input):带华氏或摄氏标志的温度值 处理(Process):根据温度标志选择适当的温度转换算法 输出(Output):带有华氏或摄氏标志的温度值 (3)设计算法:C表示摄氏度,F表示华氏度. C = (F - 32) / 1.8 F = C*1.8 + 32 (4)编写程序

温度转换 温度刻画的两种不同体系 1.摄氏度:(中国等世界大多数国家使用) 以1标准大气压下水的结冰点为0度,沸点为100度,将温度进行等分刻画  2.华氏度:(美国.英国等国家使用) 以1标准大气压下水的结冰点为32度,沸点为212度,将温度进行等分刻画 需求分析 - 摄氏度转换为华氏度 - 华氏度转换为摄氏度 问题分析 分析问题: 直接将温度值进行转换 温度数值需要标明温度体系,即摄氏度或华氏度 转换后也需要给出温度体系 划分边界 - 输入:带华氏或摄氏标志的温度值 - 处理:根据温度标志选

LED驱动电源       LED驱动电源,你了解多少? LED驱动电源是把电源供应转换为特定的电压电流以驱动LED发光的电压转换器,通常情况下:LED驱动电源的输入包括高压工频交流(即市电).低压直流.高压直流.低压高频交流(如电子变压器的输出)等.而LED驱动电源的输出则大多数为可随LED正向压降值变化而改变电压的恒定电流源.下面就为初入该行的业者提供一些LED驱动电源的相关知识. 1.什么是LED驱动电源 LED驱动电源把电源供应转换为特定的电压电流以驱动LED发光的电压转换器,通常情况下

前面我们把Python环境安装成功,同时也选择了自己合适的IDE工具来开启自己的编程之旅. 那么今天来说说怎么编程,程序设计需要什么步骤,我们应该怎么做才能编写自己的程序. 1-1.程序设计方法: IPO模式: I:input--输入,程序的输入(文件输入.网络输入.用户手工输入.随机数据输入.程序内部参数输入等) P:process--处理,程序的主要逻辑(程序对输入进行处理输出产生结果:处理的方法也叫算法) O:output--输出,程序的输出(屏幕显示输出.文件输出.网络输出.操作系统内部

此文已由作者杨晓授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 本文从作者所在项目进行的耗电量测试入手,介绍了移动端App耗电量测试的一些基本概念和方法,重点介绍了iOS应用的耗电量测试的一些实战经验. 耗电量测试介绍 什么是耗电量测试 耗电量测试是指测试App在运行过程中消耗的能量.设备运行期间消耗能量公式: W = w * t = U * I * t 其中U为电池供电电压,I为电流值,t为测试时间.通常来说U可以认为不变,因此Q = I * t(mAh)可以作为消耗

Rt = R *EXP(B*(1/T1-1/T2))这里T1和T2指的是K度即开尔文温度,K度=273.15(绝对温度)+摄氏度:其中T2=(273.15+25)Rt 是热敏电阻在T1温度下的阻值: R是热敏电阻在T2常温下的标称阻值: B值是热敏电阻的重要参数: EXP是e的n次方: 求T1 =ln(Rt/R)/B+1/T2C程序: #include "math.h" const float Rp=10000.0; //10K const float T2 = (273.15+25.

LeetCode 题号739中等难度 每日温度 题目描述: 根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数.如果之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替. 例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73],你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]. 提示:气温 列表长度的范围是 [1, 30000].每个气温的值的均为华氏度,都是在 [30, 100] 

首先 我们需要明确电路结构 热敏电阻的原理就不再赘述,本文不凑字数,只讲干货 必须要知道的就是串联电阻R9程序中定义为resistanceInSeries ,精度越高越好 为了方便,先在程序中定义好你的热敏类型和相关参数 float resistanceInSeries = 10000.0; //ntc的串联电阻 float ntcBvalue = 3950.0; //Bֵ值 float ntcR25 = 100000.0; //25度时电阻ֵ float KelvinsZero = 273.1

基于自适应算法的PLC滴灌控制系统 陕西中际现代包装科技有限公司滴灌部 1.介绍 水资源正在成为一种珍贵的资源.城镇的市民使用成千上万立方的水来浇灌花园和绿地.他们依赖于使用固定灌溉计划的控制器.而这些控制器通常被编程为满足最大用水量,最终在凉爽的或阴天的日子里浪费了大量的水.农民的滴灌和喷灌系统也使用固定的灌溉控制器,因此在凉爽的日子里也浪费了大量的水,而且在生长季节开始,庄稼对水的需求是最小的. 本工作目的是开发开发自动的灌溉系统,使用单一的气候标准调整作物所需要的灌水深度.标准如:气温,总

有日子没写博客了,这些天忙着一些杂七杂八的事情,直到某天,老师喊我好好把数据挖掘的算法搞一搞!于是便由再次埋头看起算法来!说起数据挖掘的算法,我想首先不得的不提起的就是大名鼎鼎的由决策树算法演化而来的C4.5算法,毕竟这是当年各个“鼻祖”在数据挖掘大会投票结果最高的一个算法了! 那我们现在就来具体看看C4.5算法到底是个什么东东?我想,首先我们应该提起的是决策树算法,我们首先要弄明白该算法的目的是什么,其本质目的实质就是预测!在一个系统当中,通过输入某些属性值可以预测出我们的预测属性!这么说可能

1. 概述 本节将介绍两类问题的不同解决方案.其一是通过随机的搜索算法对某一函数的取值进行比较,求取最大/最小值的过程:其二则和积分类似,是使得某一函数被最优化,这一部分内容的代表算法是EM算法.(书中章节名称为Optimization) 2. 随机搜索 对于优化,一本很有名的书是Stephen Boyd 的凸优化(Convex Optimization).但看过的人可能思维会受到一点限制.最简单.最基本的求最大/最小值的算法,除了直接求解,就是把所有的可能值枚举出来,然后求最大/最小就可以了,

来自维基百科  http://zh.wikipedia.org/zh/%E7%83%AD%E6%95%8F%E7%94%B5%E9%98%BB 热敏电阻的电阻值是根据温度由公式计算而来的,知道这一点就可以了. 根据公式计算出的温度值和实际的温度值存在误差,在一定范围外,误差会相对较大. _____热敏电阻 NTC熱敏電阻的電阻值隨溫度的上昇而下降,也可以用B(或β)參數來描述其特性 T:溫度,單位為K R0:為溫度T0 (25 °C = 298.15 K)時的電阻 求解R可得

模拟退火算法的原理模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小.根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数.用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森