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SHT10-STM32F103-feature-SHT10_sht10stm32_sht10_

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简介：
本项目介绍如何在STM32F103微控制器上使用SHT10温湿度传感器，详细阐述了硬件连接和软件配置，旨在帮助开发者快速实现环境监测功能。 STM32F1xx与SHT10传感器的结合使用可以实现温度和湿度数据的采集。通过配置STM32微控制器的相关引脚，可以直接读取SHT10传感器的数据，并进行相应的处理和显示。这种组合在许多环境监测应用中非常有用，能够提供精确且实时的数据反馈。

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  • SHT10-STM32F103-feature-SHT10_sht10stm32_sht10_
    优质
    本项目介绍如何在STM32F103微控制器上使用SHT10温湿度传感器，详细阐述了硬件连接和软件配置，旨在帮助开发者快速实现环境监测功能。 STM32F1xx与SHT10传感器的结合使用可以实现温度和湿度数据的采集。通过配置STM32微控制器的相关引脚，可以直接读取SHT10传感器的数据，并进行相应的处理和显示。这种组合在许多环境监测应用中非常有用，能够提供精确且实时的数据反馈。
     
  • SHT10的VERILOG代码
    优质
    本文档提供了详细设计和实现SHT10湿度温度传感器与FPGA硬件接口的VERILOG代码，旨在帮助工程师快速集成该传感器到基于Verilog语言的数字系统中。 自己写的SHT10的VERILOG代码经过亲测非常好用。
     
  • Local Feature Matching Master.zip
    优质
    Local Feature Matching Master 是一个专注于图像处理和计算机视觉领域的工具包，内含多种先进算法，用于执行精确、高效的局部特征检测与匹配任务。 计算机视觉作业（二）中的特征匹配是图像处理与计算机视觉的关键部分。在此次实验里，我们将设计一个局部特征匹配算法，并尝试对多视角的真实场景进行视图匹配。为此，我们会实现简化版的SIFT方法来解决局部特征匹配的问题，确保检测到的特性能够应对遮挡和杂波带来的挑战。由于这些特性是局部性的，在一张图片中可以生成数百甚至数千个关键点的同时还能保持实时性能。我们采用Harris角点检测器与SIFT描述符来提取关键点，并且利用自适应非极大值抑制技术以确保图像上分布的关键点均匀合理。
     
  • Improving Adversarial Robustness through Feature Denoising.pdf
    优质
    本文探讨了通过特征去噪技术提高机器学习模型对抗鲁棒性的方法，提出了一种有效的算法来减少输入数据中的扰动，增强了模型在面对恶意攻击时的安全性。 在阅读论文《Feature Denoising for Improving Adversarial Robustness》的过程中，我对论文进行了标注，并补充了文中提到的一些知识概念和个人理解的部分内容。
     
  • SHT10与LCD的程序代码
    优质
    本简介提供关于SHT10温湿度传感器与LCD显示器结合使用的程序代码详解，涵盖硬件连接及软件编程技巧。 我已经调试通过了温湿度采集SHT10的代码程序，并且还有一个LCD显示模块的代码。压缩文件中有两个Word文档，提供了两种方法供有需要的人参考与学习。
     
  • SHT10与LCD的程序代码
    优质
    本文章介绍了如何编写和使用SHT10温湿度传感器及LCD显示屏相关的程序代码，帮助读者实现环境数据的采集与显示。 我已经调试通过了温湿度采集SHT10的代码程序，并且还有一个LCD显示模块的代码。压缩文件中有两个Word文档，提供了两种方法供编写程序参考与学习。
     
  • SHT10资料与源码实现
    优质
    SHT10是一款高性能温湿度传感器，本文档提供了详尽的技术参数、使用说明以及配套的源代码示例，帮助开发者快速上手并灵活运用。 SHT10是一款由瑞士公司Sensirion生产的数字式温湿度传感器，在环境监控、智能家居以及气象站等领域有广泛应用，并且适用于需要精确测量温度和湿度的各种场合。这款产品因其高精度、低功耗及易于集成的特点而受到青睐。 在51单片机系统中，可以通过I²C接口与SHT10进行通信以获取实时的温湿度数据。了解传感器的数据手册是掌握其工作原理和操作方法的关键步骤，其中会详细说明电气特性、物理尺寸、引脚定义、通讯协议以及测量范围和精度等参数。 例如，SHT10的温度测量范围为-40℃到80℃之间，相对湿度则覆盖从0%至100%。其I²C通信采用两线制，实现微控制器与传感器之间的双向数据传输。 设计报告通常涵盖实际应用中的注意事项、电路设计示例及程序实现思路等内容。以51单片机驱动SHT10为例，报告中会详细说明如何配置I²C接口、发送启动测量命令以及解析收到的温湿度值等步骤，并强调时钟同步和错误处理的重要性。 源代码部分是将理论知识应用于实践的关键环节，包括初始化I²C接口、设置传感器指令及读取校验数据等功能。51单片机驱动SHT10需要实现模拟START、REPEATED START与STOP条件的函数，以及发送接收数据的功能。此外，还需要编写特定命令序列来执行如温度或湿度测量和自校准等操作。 在编程时需要注意以下几点： - I²C时序：确保单片机发出的数据符合I²C协议标准。 - 数据校验：SHT10返回的每个值都附带CRC校验位，用于验证数据完整性与准确性。 - 延迟处理：发送命令后需等待传感器响应时间才能读取结果。 - 异常处理机制：对于通信失败或超时等异常情况应有妥善应对措施。 驱动SHT10温湿度传感器涉及51单片机的I²C通讯技术、数据解析及硬件接口设计等多个方面。通过理解产品手册，参考相关报告并编写源代码，可以深入了解该设备的工作原理，并成功将其整合进个人项目中。对于初学者而言，这是提高硬件编程和嵌入式系统设计能力的良好实践机会。
     
  • Multisignal Wavelet Transform Decomposition for Feature Extraction...
    优质
    本文提出了一种基于多信号小波变换分解的特征提取方法，旨在有效处理和分析复杂信号数据，提高模式识别与信息处理性能。 一个 MATLAB 函数用于从每个节点的小波变换系数中提取五类特征：能量、方差、标准差、波形长度和熵。您可以根据需要修改或添加其他类型的特征。请注意，此代码的运行需依赖小波工具箱。
     
  • A-Fuzzy-Rough-Set-Based Feature Selection
    优质
    A-Fuzzy-Rough-Set-Based Feature Selection 是一篇关于利用模糊粗糙集理论进行特征选择的研究论文。通过结合模糊集和粗糙集的优势，该方法旨在提高数据挖掘和机器学习中模式识别的准确性与效率。 模糊粗糙集理论结合了模糊逻辑与粗糙集理论，在处理不确定性和数据缺失方面表现出显著优势。本段落重点探讨如何利用该理论进行特征选择——这是机器学习及数据分析中的关键步骤。 特征选择涉及从原始数据集中挑选出最相关的子集，以提升模型性能、减少计算复杂度，并深化对数据的理解。模糊粗糙集在此过程中发挥重要作用，因其能够有效应对现实世界中普遍存在的不确定性和模糊性问题。 在该理论框架下，模糊集合允许定义连续或不精确的边界，便于建模界限不明的概念；而粗糙集则提供处理信息缺失的方法，通过识别等价类来解决不确定性。结合这两种方法可以更准确地捕捉数据中的复杂关系和内在联系。 具体实施步骤可能包括： 1. 数据预处理：清洗原始数据、填补或删除缺失值及异常值。 2. 构建模糊集合：基于数据特性定义模糊成员函数，将特征转化为模糊集形式。 3. 模糊粗糙集模型建立：通过比较不同特征在模糊集下的分辨能力来确定其重要性。 4. 特征约简：寻找最优的特征子集，在保持信息完整度的同时降低复杂度。这通常需要检测属性依赖关系和计算重要性的指标。 5. 评估验证：利用交叉验证等方法测试选择后的模型性能，确保所选特征能有效提高预测或分类准确率。 在R语言中存在多个库支持模糊及粗糙集的运算操作，如`frs`和`fuzzyRoughSets`。这些工具提供了构建模糊集合、计算边界以及执行特征约简等功能。 本段落所述A-fuzzy-rough-set-based-feature-selection-master项目可能包含实现上述步骤的相关代码，使用者可根据自身需求进行调整应用。通过掌握并运用这种方法，数据科学家与机器学习工程师能够更有效地处理含有不确定性和模糊性的复杂数据集，并获得更好的模型效果。
     
  • SHT10温湿度检测传感器
    优质
    简介：SHT10是一款高性能、集成化数字温湿度传感器，适用于各种环境监测设备和系统。它具有高精度、快速响应及低功耗等优点，广泛应用于气象站、智能家居等领域。 本段落详细介绍了使用51单片机与温湿度传感器SHT10联合测温湿度的方案，并以STC89C52为例进行了阐述。文章包含源码和Protuse文件，用户可以直接下载并进行仿真操作。