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利用stm32微控制器进行水质监测。

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简介：
通过对水样进行pH检测、浊度检测以及TDS检测，可以有效地评估水中这些关键参数，并将检测结果实时地呈现于LCD1602显示屏上。该系统采用kei5软件进行数据处理和显示。

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  • 基于STM32微控制器的空气质量监测装置
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    本作品设计了一款基于STM32微控制器的便携式空气质量监测装置，能够实时检测PM2.5、甲醛等有害物质浓度，并通过WiFi传输数据至云端。 空气质量检测仪用于监测室内空气的质量，并具备多种功能：包括温湿度测量、甲醛浓度测定、二氧化碳浓度分析以及烟雾与光照的侦测。该设备通过DHT11传感器（两个）、KQM6600模块，烟雾探测器及光敏传感器收集数据并利用ESP8266通讯模组将信息上传至云端服务器和手机应用程序中。 具体而言： - 利用上述各类感应装置实时采集环境参数； - 支持语音播报功能以提供更直观的信息传达方式； - 数据亦可在LCD显示屏上显示，便于用户查看各项指标； - 通过ESP8266模块连接Wi-Fi网络实现远程监控与管理； - 内置闪存用于保存已配置的无线密码信息，简化重新连网的操作流程； - 能够借助互联网服务获取标准时间信号并同步到设备内部时钟，在LCD上持续更新显示当前时刻； - 所有采集的数据会被上传至云端平台，并允许接收来自服务器端的控制指令来开关与检测仪相连的LED指示灯。
     
  • STM32水质监测系统设计
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    本项目旨在设计基于STM32微控制器的水质监测系统，集成多种传感器以实时检测水体中的关键参数，并通过数据处理与分析为水资源保护提供技术支持。 该系统以单片机为控制核心，由传感器、水箱和LED显示器组成。实现了水位检测功能、水位控制功能以及报警功能。
     
  • 基于STM32微控制器的空气质量监测装置设计-论文
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    本文旨在介绍一种基于STM32微控制器设计的空气质量监测装置，详细探讨了硬件选型、软件架构及系统集成等关键环节。 基于STM32单片机的空气质量检测仪设计主要涉及硬件电路的设计与实现、传感器的选择及软件编程等内容。该系统能够实时监测环境中的PM2.5、CO2等污染物浓度，并通过LCD显示屏显示数据，同时具备报警功能以提醒用户采取相应措施改善室内空气品质。
     
  • 基于STM32微控制器的电能质量实时监测设备设计
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    本项目旨在开发一款基于STM32微控制器的电能质量实时监测设备。该设备能够高效准确地采集并分析电力系统的各项参数，确保供电稳定性与可靠性。 为解决电网中存在的高次谐波等问题，设计了一种基于STM32芯片的电能质量在线检测装置。首先分析了该设备的设计方案，并强调在信号收集过程中确保数据精准度的重要性。随后对软硬件设计进行了详细探讨：硬件方面主要包括各种信号电路的设计，这些设计为电能质量检测设备的发展提供了坚实的硬件基础；软件部分则包括ADE7880初始化设置子程序、基本电气参数测量程序、电力处理程序及显示子程序等模块，共同实现了数据的收集和分析。最后通过实际测试验证了该装置的有效性，表明其能够满足用户需求，并提高检测精度。
     
  • 水质预测系统：运用机器学习技术进行水质预测
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    本项目开发了一套基于机器学习技术的水质预测系统，旨在通过分析历史数据来预测未来水质状况，为水资源管理和环境保护提供科学依据。 水质预测系统概述：本系统采用BP、RNN及SVM等多种机器学习算法进行水质指标（如pH值、溶解氧含量和氨氮浓度）的数值预测，并且能够达到90%以上的准确率。在论文撰写与专利申请过程中，仅使用了SVM算法，同样实现了接近90%的精度水平。系统架构方面采用了Django框架。 功能说明： 1. 利用过去三个月的数据进行下一个月水质情况预测。 2. 自动生成可交互式图表以展示预测结果。 3. 管理员可以手动更新模型并管理相关数据记录。 项目部署步骤如下： 1. 克隆代码仓库至本地 ``` git clone https://github.com/sctpan/WaterQualityPredictSystem.git ``` 2. 安装依赖项，确保在manage.py文件所在目录执行以下命令： ``` pip install -r requirements.txt ``` 3. 移植数据库配置信息并运行迁移脚本以完成初始化设置。 ``` python manage.py migrate ``` 4. 启动应用程序。
     
  • 基于STM32微控制器的电能质量实时监测设备设计.pdf
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    本文档探讨了一种基于STM32微控制器的电能质量实时监测设备的设计方案，详细介绍了硬件和软件实现方法。文档深入分析了该系统的性能特点及其在实际应用中的优势。 电能质量在线检测装置是智能电网中的关键组件之一，用于实时监测与分析电压、电流、功率因数及谐波等参数，确保电力系统的稳定运行并保证用户端的高质量供电服务。随着电力系统的发展和技术升级，人们越来越关注电能质量问题；其中高次谐波作为一种主要污染源，对电气设备正常工作构成了严重威胁。 为此，研究者开发了一种基于STM32微控制器的在线检测装置。该处理器适用于数据处理密集型应用，并具备强大的计算能力和快速响应特性。此外，此设计还使用了ADE7880芯片以实现高精度电能参数测量功能，便于对电网质量进行实时监控。 本项目旨在通过提高电力系统的安全性、可靠性和经济效益来保障用户端的供电品质。在硬件层面，该装置涵盖了信号电路的设计——包括模拟信号采集与放大以及模数转换等关键环节；软件方面则涉及初始化设置、基本电参数测量程序及显示子程序等功能模块开发。 经过全面测试验证后表明：所设计检测设备能够满足市场需求并显著提升监测精度。在智能电网中部署此类装置，不仅能实时掌握电力系统运行状况，还能及时发现和解决诸如高次谐波等问题，从而保障供电稳定性与电能质量的优化升级。 随着物联网技术及新型能源发电方式（如太阳能、风力）接入的发展趋势下，未来对电能监测设备提出了更高要求。持续的技术创新将是推动电网安全高效运行以及促进智能电网可持续发展的关键因素之一。
     
  • STM32智能鱼缸水质监测+蓝牙
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    本项目设计了一款基于STM32微控制器的智能鱼缸水质监测系统，并集成了蓝牙通讯功能，可实时监控并传输水温、pH值等关键参数。 使用STM32F103单片机作为主控芯片，并利用具有优良频率特性的硅光电池浊度传感器采集光信号并将其转化为电信号。这些信号经过放大电路放大后，再通过A/D转换器将它们变成数字信号送入单片机进行分析处理，最终显示相关数据。同时，使用DS18B20温度传感器来获取当前水体的温度，并在液晶显示屏上展示所有采集到的数据。 此外，按键可以用于设置当前的温度和浊度值以及设定报警范围；当检测结果超出预设范围时，蜂鸣器会发出警报提醒。无线通信部分则通过ESP8266模块进行数据传输。ESP8266是一款低功耗、功能强大的UART-WiFi透传模块，支持AP, STA和AP+STA三种模式，并且具有简洁高效的AT指令集。
     
  • KEYSIGHT 示波器利用 LabVIEW 进行 VTOP.vi 测量控制
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    本简介介绍如何使用LabVIEW与Keysight示波器配合进行VTOP.vi测量控制，展示二者结合在数据采集和分析中的强大功能。 使用LabVIEW控制Keysight示波器进行VTOP测量的VI程序是“VTOP.vi”。
     
  • 利用OpenCV进行车辆监测
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    本项目运用了开源计算机视觉库OpenCV来开发一个高效的车辆监测系统。通过视频流分析，可以实现对车辆的实时检测、跟踪与计数等功能。 1. 首先通过文件菜单打开程序目录下的car.avi视频,系统将显示视频的第一帧。2. 点击背景提取菜单后，稍候会自动完成背景的提取，并在新窗口中展示结果。3. 背景成功提取之后，请点击检测跟踪选项来执行车辆识别与追踪功能。4. 最后选择轨迹绘制菜单项以生成并显示车辆行驶路径。 特别提示：由于本程序依赖于OpenCV库读取AVI格式视频，因此在使用前请确保已经安装了DivX类型的解码器；否则可能会遇到无法打开文件的问题。此外，考虑到该程序基于的是OpenCV2.1版本，在未预装此特定版软件的设备上运行时，请务必将cv210.dll、cvaux210.dll、cvcore210.dll、highgui210.dll和ml210.dll这五个动态链接库文件复制到可执行程序所在的目录中。
     
  • 利用Python脚本进行Linux服务器监控
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    通过编写Python脚本来自动化监测Linux服务器的各项性能指标（如CPU使用率、内存占用等），确保系统的稳定运行并及时发现潜在问题。 在Linux环境下存在一些用Python编写的系统监控工具，例如inotify-sync（用于文件系统的安全监测）以及glances（资源监视器）。实际工作中，Linux管理员可以根据各自服务器的特定需求编写简单的脚本来实现对服务器的有效监控。接下来我们将介绍如何使用Python来检测和分析Linux服务器上的CPU情况。 Python是一种由Guido van Rossum开发并免费提供的高级解释型语言，它以简洁明了的语法、强大的面向对象编程特性以及高度灵活性著称，并且可以在多种平台上广泛运用。本段落中所使用的操作系统为Ubuntu 12.10，而Python版本则是2.7。