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Pi_AS7262:连接Raspberry Pi和Sparkfun AS7262可见光谱仪的Python脚本

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简介:
Pi_AS7262是一款专为树莓派设计的Python脚本,用于操作Sparkfun AS7262可见光谱仪,支持用户获取精确的光谱数据,并进行进一步分析与处理。 AS7262-Pi:Raspberry Pi的六色光谱仪介绍 这是将Raspberry Pi与一组功能配合使用的一套组件。请注意,这些测试仅限于在可见光谱仪板上进行,并未涉及类似AS7263红外板上的测试。 此仓库包含五个文件: - README.md 文件:您当前正在读取的文档,提供了关于如何使用该存储库的信息。 - AS7262_Pi.py 文件:包含了使AS7262板与Raspberry Pi配合使用的所有功能。 - Basic_example.py 文件:展示了在Pi上使用AS7262板的基本示例方法。 - UHHD_spectrometer.py 文件:更高级的演示脚本,以条形图格式在Pimoroni Unicorn HAT HD上显示AS7262读数。 Rainbows.gif文件则是展示UHHD_spectrometer.py脚本运行效果的一个动画。

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  • Pi_AS7262Raspberry PiSparkfun AS7262Python
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    Pi_AS7262是一款专为树莓派设计的Python脚本,用于操作Sparkfun AS7262可见光谱仪,支持用户获取精确的光谱数据,并进行进一步分析与处理。 AS7262-Pi:Raspberry Pi的六色光谱仪介绍 这是将Raspberry Pi与一组功能配合使用的一套组件。请注意,这些测试仅限于在可见光谱仪板上进行,并未涉及类似AS7263红外板上的测试。 此仓库包含五个文件: - README.md 文件:您当前正在读取的文档,提供了关于如何使用该存储库的信息。 - AS7262_Pi.py 文件:包含了使AS7262板与Raspberry Pi配合使用的所有功能。 - Basic_example.py 文件:展示了在Pi上使用AS7262板的基本示例方法。 - UHHD_spectrometer.py 文件:更高级的演示脚本,以条形图格式在Pimoroni Unicorn HAT HD上显示AS7262读数。 Rainbows.gif文件则是展示UHHD_spectrometer.py脚本运行效果的一个动画。
  • 开源Python:open-spectrometer-python
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    本文章提供了多种光谱仪与不同设备及应用场景的实际连接案例分析,旨在帮助读者理解并掌握光谱仪的具体操作和应用技巧。 光谱仪连接实例展示了如何将光谱仪与计算机或其他设备进行有效连接,并介绍了相关的设置步骤和技术细节。通过这些示例,用户可以更好地理解和应用光谱仪的各种功能。
  • Xenopicnc: 用于 Raspberry Pi Xenomai LinuxCNC 自动构建
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  • AS7262检测技术应用与硬件设计-电路方案
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    本文详细探讨了AS7262可见光谱检测芯片在各类应用中的技术原理及其硬件设计方案,提供具体的电路实现思路和方法。适合相关领域工程师和技术爱好者阅读参考。 AS7262可见光谱检测电路板使得光谱技术更加便捷地应用于个人设备上,并简化了测量不同材料如何吸收和反射特定波长的光线的过程。该传感器在450nm、500nm、550nm、570nm、600nm及650nm这些关键波段进行检测,每个通道都配备有40纳米全宽度半最大值(FWHM)可见光滤镜。 AS726X的独特之处在于它可以通过I²C接口或使用AT命令的串行接口与外部设备通信。电路板底部和顶部分别提供用于这两种通讯方式的不同引脚,并且通过Qwiic连接器简化了硬件接线过程,使用户能够轻松地将其集成到各种项目中。 AS7262光谱传感器的特点包括: - 6个可见光通道:450nm、500nm、550nm、570nm、600nm和650nm - 每个通道具有40纳米全宽度半最大值的滤波器组,由硅干涉滤镜实现。 - 16位ADC提供数字访问功能 - 可编程LED驱动器支持2.7V至3.6V的工作电压范围 - 内置两个Qwiic连接器以简化I²C接口通信 该板的设计旨在为用户提供一个高效且易于集成的解决方案,适用于各种需要精确光谱分析的应用场景。
  • Untitled81.zip_optical_optical_network_trickeh6__收功率
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    这段内容似乎与光学网络中的可见光通信技术有关,可能探讨了如何优化可见光通讯系统的接收功率。文件名中的trickeh6可能是特定实验或技术的代号。该研究聚焦于提高可见光网络中信息传输效率的关键问题。 在可见光通信网络中,对接收功率进行仿真分析。
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    本项目是一款基于LabVIEW开发的光谱仪分析软件,提供高效的光谱数据采集与处理功能,并集成了Message Queue模块以增强系统间的通信能力。 这是一段我自己改编的LABVIEW程序,希望大家多提宝贵意见。
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  • 基于Raspberry Pi、OpenCVPython人体检测系统
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    本项目开发了一种人体检测系统,运用Raspberry Pi硬件平台结合Python编程语言及OpenCV库,实现高效且精确的人体识别功能。 使用Raspberry Pi的人体检测系统在检测到运动时会激活继电器。为了实现这一功能,您可能需要以下硬件组件:树莓派2或3模型B(在我的案例中使用的是模型B);兼容的相机模块;具有2.0A-2.5A输出的电源适配器;以及16GB至32GB容量的微型SD卡。 软件方面,您可以选择任何与Raspbian OS兼容的操作系统。安装和配置步骤包括: 1. 将操作系统更新为最新版本:`sudo apt-get update` 2. 升级操作系统:`sudo apt-get upgrade` 3. 更新树莓派固件:`sudo rpi-update` 此外,还需要安装OpenCV库: ``` sudo apt-get install libopencv-dev ```
  • 及近红外 ASD OTO 数据整合与拼
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    简介:此脚本包专为处理可见光及近红外ASD OTO谱数据设计,提供高效的数据整合与拼接解决方案,适用于土壤、植物等多领域科研应用。 可见近红外 ASD OTO 光谱数据拼接整理脚本整合包