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利用STM32_INA219进行电流和电压的检测。

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简介：
利用STM32微控制器进行INA219电流电压检测时，采用了IO模拟I2C接口，并通过精心设计的宏定义来优化其可移植性。再次利用STM32微控制器进行INA219电流电压检测时，同样采用了IO模拟I2C接口，并且借助良好的宏定义来实现代码的便捷移植。

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  • 利用STM32F103C8T6进行交流电压检测的程序
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  • 利用MATLAB进行电路中节点电压和元件电流的数值求解
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  • 电流电压检测模块
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  • 利用STM8的锂电池电压检测程序
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  • STM32代码.zip_STM32F103 ADC电流与内置电压检测_电压电流采集
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    这是一个包含STM32F103微控制器ADC功能实现电流和内部电压监测的代码包。适用于电压电流数据采集项目。 利用STM32F103内置的ADC功能实现电压和电流的数据采集。
     
  • 利用MTCNN和TensorFlow进行人脸检测
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    本项目运用了MTCNN模型与TensorFlow框架实现高效精准的人脸检测功能，适用于多种图像处理场景。 人脸检测方法多样，包括OpenCV自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于OpenCV的方法而言，优点是简单快速；缺点则是对光线、角度不佳或表情变化较大的侧面或歪斜的脸部识别效果较差。因此，在现场应用中可能不太适用。相比之下，dlib的面部检测性能优于OpenCV，但同样难以满足实际应用场景中的高要求标准。 MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一种基于深度学习的人脸检测方法，它在自然光线、角度变化以及表情多变的情况下表现出较强的鲁棒性，并且能够提供更佳的人脸识别效果。此外，该算法内存消耗较小，可以实现实时面部识别。 以下是MTCNN的代码示例： ```python from scipy import misc ``` （注意：此处仅展示了导入scipy库的部分代码）
     
  • 基于STM32的直流电压和电流测量
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