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MHZ19 Arduino库:适用于MH-Z19和MH-Z19B CO2传感器

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简介:
简介:MHZ19是专为MH-Z19及MH-Z19B二氧化碳传感器设计的Arduino库。它简化了传感器与Arduino板之间的通信,便于开发者获取精准的CO2浓度数据。 MHZ19 是一个用于 MH-Z19 和 MH-Z19B CO2 传感器的 Arduino 库。该库使用软件或硬件串行与传感器进行通信,并能获取二氧化碳浓度、温度及精度值(请参考示例)。连接时,将5伏电源接到传感器上的VCC引脚,地线接到GND引脚;同时,Tx 接收端接Arduino的Rx发送端,Rx 发送端接Arduino的Tx接收端。 使用 SoftwareSerial 库时,在构造函数中定义 RX 和 TX 引脚如下: ```cpp SoftwareSerial ss(13, 12); // D7 (RX) and D6 (TX) on NodeMCU ESP-12e ``` 然后按照上表所述,将传感器的Rx连接到Arduino板的Tx,将传感器的Tx连接到Arduino板的Rx。 此外,MHZ19PWM 库允许通过支持中断功能的一个引脚来获取二氧化碳水平。该库提供三种模式:在 MHZ_CONTINUOUS_MODE 下,始终会触发中断,并且调用 getCO2 方法时不会出现明显的延迟。

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客服
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  • MHZ19 ArduinoMH-Z19MH-Z19B CO2
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    简介:MHZ19是专为MH-Z19及MH-Z19B二氧化碳传感器设计的Arduino库。它简化了传感器与Arduino板之间的通信,便于开发者获取精准的CO2浓度数据。 MHZ19 是一个用于 MH-Z19 和 MH-Z19B CO2 传感器的 Arduino 库。该库使用软件或硬件串行与传感器进行通信,并能获取二氧化碳浓度、温度及精度值(请参考示例)。连接时,将5伏电源接到传感器上的VCC引脚,地线接到GND引脚;同时,Tx 接收端接Arduino的Rx发送端,Rx 发送端接Arduino的Tx接收端。 使用 SoftwareSerial 库时,在构造函数中定义 RX 和 TX 引脚如下: ```cpp SoftwareSerial ss(13, 12); // D7 (RX) and D6 (TX) on NodeMCU ESP-12e ``` 然后按照上表所述,将传感器的Rx连接到Arduino板的Tx,将传感器的Tx连接到Arduino板的Rx。 此外,MHZ19PWM 库允许通过支持中断功能的一个引脚来获取二氧化碳水平。该库提供三种模式:在 MHZ_CONTINUOUS_MODE 下,始终会触发中断,并且调用 getCO2 方法时不会出现明显的延迟。
  • MH-Z19B 二氧化碳气体
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    简介:MH-Z19B是一款高精度、低功耗的二氧化碳气体传感器模块,适用于室内空气质量监测系统、智能楼宇等环境监控领域。 MH-Z19B-二氧化碳气体传感器及其通信协议。
  • MH-Z14A红外CO2.zip
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    简介:本资料包包含MH-Z14A型红外二氧化碳(CO2)传感器的相关文档和信息。该传感器适用于测量室内空气中CO2浓度,广泛应用于环境监测、智能家居等领域。 MH-Z14A红外二氧化碳传感器(以下简称传感器)是一款通用智能小型设备,采用非色散红外(NDIR)技术来检测空气中的CO2浓度。它具有良好的选择性和无氧气依赖性,并且寿命较长。内置温度补偿功能;同时支持数字输出、模拟输出及PWM输出方式,便于使用和集成。 该传感器结合了成熟的红外吸收气体检测技术和精密光路设计以及精细电路设计,是一款高性能的二氧化碳探测设备。
  • MH-Z19二氧化碳的STM32代码
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    本项目提供了一套基于STM32微控制器与MH-Z19传感器的CO2监测解决方案,包含详细硬件连接和软件编程指导。 STM32单片机开发的MH-Z19B二氧化碳传感器代码用于室内二氧化碳检测,并通过串口打印测量的数据,效果良好。
  • HomeWeather_ESP8266: 气象站, Arduino ESP8266, ST7920, MH-Z19, BME-280
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    HomeWeather_ESP8266是一个基于Arduino ESP8266的气象站项目,集成ST7920显示模块、MH-Z19二氧化碳传感器及BME-280温湿度气压传感器,实现环境数据监测。 Arduino ESP8266家庭气象站具备自动背光的时钟功能,并能通过NTP实现时间同步。此外,该设备可以测量二氧化碳、湿度、温度以及大气压值,并支持与Blynk或Cayenne平台进行数据同步。 所用组件包括: - 二氧化碳传感器 MH-Z19 - ESP8266(基于NodeMCU ESP12+) - ST7920 128x64液晶显示器 - 湿度/压力/温度检测器 BME280 - 光敏电阻5528 LDR - NPN晶体管 P2N2222A 或类似型号 - 按钮、电阻器和电线 - 外壳(可选配TL431以优化显示对比度调整) 注意:在安装过程中需要对显示屏进行切割,具体操作请参考照片。 该气象站有两种版本: - 一种是配有3D打印表壳和按钮的版本。 - 另一种则是采用购买的保护套并带有按钮的设计。 所有相关的3D模型文件均保存于stl文件夹中。对于Blynk与Cayenne平台的数据同步,可以参考各自的文档进行操作: 数据值对应如下: v1 - 温度 v2 - 湿度 v4 - 大气压 v5 - 二氧化碳传感器 MH-Z19 的读数 v7 - 光照强度
  • SCD30-ArduinoSensirion SCD30 CO2Arduino通信
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    SCD30-Arduino是一款专为Sensirion SCD30二氧化碳传感器设计的Arduino库,简化了传感器与Arduino板之间的通信过程,便于开发者轻松获取精确的CO2浓度、温度和湿度数据。 SCD30-Arduino 是一个 Arduino 库,用于与 Sensirion SCD30 CO2 传感器进行通信。该库是基于 Adafruit 的 SGP30 库模板开发的。
  • STM32F103控制MH-Z14A CO2代码,完全免费,无积分要求!
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    本资源提供STM32F103与MH-Z14A二氧化碳传感器通信的完整代码,无需任何积分即可下载,助力快速实现CO2浓度监测系统开发。 使用STM32F103驱动MH-Z14A二氧化碳(CO2)传感器的代码非常简单,只需将该传感器的串口接口改为你们自己板子的串口即可使用。欢迎大家踊跃讨论!
  • STM32与MH-Z14A二氧化碳
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    本项目介绍如何利用STM32微控制器连接并读取MH-Z14A二氧化碳传感器的数据,实现环境监测系统。 MH-Z14A 二氧化碳传感器是一个基于非色散红外(NDIR)原理的小型通用智能气体传感器,专门用于检测空气中的CO2浓度。该传感器具有出色的气体选择性和无氧依赖性,并且内置温度补偿功能,确保了长期使用的稳定性和可靠性。 此外,这款传感器支持多种输出方式,包括数字、模拟和PWM信号,这使得它在各种应用中都非常易于集成和使用。MH-Z14A 通过将成熟的红外吸收检测技术与精密的光路设计及电路设计相结合,实现了高性能表现。
  • Arduino实现MH-Z系列二氧化碳(CO2)的应(智能红外二氧化碳模块)C++版
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    本项目详细介绍如何使用Arduino开发板与MH-Z系列CO2传感器进行通信,并通过C++编程语言读取和处理环境中的二氧化碳浓度数据,适用于智能家居、空气质量监测等场景。 MH-Z CO2 传感器的 Arduino 实现包括 MH-Z14A、MH-Z19B 和 MH-Z19C 等型号(因为我没在一个地方找到所有相关信息)。默认情况下,PWM 范围值设置为 5000,并且无需更改类构造函数中的任何内容。如果 Cppm 值在预期范围 400-1000 内,则不需要进行调整;否则您可能需要使用 2000 范围值对其进行测试:更多详情和使用方法,请下载后细读 README.md 文件。
  • 基础的MH-MH采样;Python_
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    本段介绍基础的MH-MH(Metropolis-Hastings)抽样算法及其在Python中的实现方法。通过代码示例讲解该算法原理和应用。 **标题解析:** 基础的MH_mh采样;python_ 这个标题指的是一个关于基本的Metropolis-Hastings (MH) 采样方法的教程,重点在于如何使用Python编程语言来实现这一统计推断技术。 **描述解读:** 描述中提到用mh采样方法实现采样,并选取高斯分布作为基函数进行抽样。这意味着内容可能涵盖了如何利用Metropolis-Hastings算法在概率分布中生成随机样本,尤其是在以高斯分布(正态分布)为先验或目标分布的情况下。由于高斯分布在统计学中是常见的且重要的概率模型,它被广泛用于描述许多自然现象的数据特性。 **标签解析:** mh采样 和 python 是两个关键标签。“mh采样”指的是Metropolis-Hastings算法,这是一种在复杂概率分布中生成样本的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,在贝叶斯统计和其它统计建模领域被广泛应用。而“python”表明教程是使用Python语言实现该算法的,因为Python因其易读性和丰富的科学计算库成为数据科学与统计分析中的首选编程语言。 **文件名解析:** 基础的MH.docx 可能是一个详细的步骤指南文档或教程,包含代码示例和解释,用于说明如何在Python环境中实施Metropolis-Hastings采样方法。 **详细知识点:** 1. **Metropolis-Hastings算法**: MH算法是一种构建马尔可夫链的方法,在该过程中接受或拒绝从当前状态到新状态的提议跳转。这样可以确保生成样本的分布与目标概率密度函数相匹配,解决了在高维空间中直接抽样困难的问题。 2. **马尔可夫链**: 马尔可夫链是一种随机过程,具有“无记忆”性质,即当前的状态仅依赖于前一个状态而与其他更早的状态无关。 3. **贝叶斯统计**: 在贝叶斯框架下,MH采样用于更新对未知参数的后验概率分布的理解,在处理复杂模型和大量数据时特别有用。 4. **Python科学计算库**: 如NumPy、Pandas 和 Matplotlib 或 Seaborn 等工具在实现 MH 采样过程中可能用到。这些库帮助进行数值运算、数据分析以及结果可视化等工作。 5. **高斯分布(正态分布)**: 高斯分布在统计分析中非常常见,通常用于表示大量自然现象的数据特性,在MH采样中作为目标或先验概率模型使用。 6. **Python代码实现**: 包括如何定义高斯分布函数、构建提议跳转机制以及执行接受/拒绝规则等具体步骤的编程实现方法。 7. **MCMC采样的优点与缺点**: MCMC 方法能够生成复杂目标分布下的样本,但其收敛到平稳状态可能需要较长时间(即“烧尽期”),并且采样效率受提议分布选择的影响较大。 8. **应用实例分析**: 可能包括利用MH方法解决实际问题的案例研究,例如参数估计、模型选择或预测等场景的应用。 9. **调试与优化策略**: 如如何检验样本是否已达到平稳状态,怎样调整提议函数以提高接受率以及处理多重共线性等问题的方法和技术。 10. **结果解释和分析技巧**: 采样数据的可视化及统计特性解析(如后验概率分布形态、均值及方差等),帮助理解生成样本的意义与应用价值。