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温湿度数据是环境检测的重要参数,为精准测量该数据,利用STM32F405单片机与SHT75数字式温湿度传感器设计了一套温湿度测量系统。通过STM32F405单片机控制SHT75数字式温湿度传感器的工作时序,给出温湿度检测系统的硬件电路和软件程序设计方法,以及单片机对传感器启动、复位、读数据、写指令等相关程序,实现对所测温湿度的采集和显示,并通过温湿度计算露点。  相似文献   
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以往的负荷识别方法在提高识别精度和实际落地部署方面遇到了一些挑战,如传统经典方法的识别准确度相对较低,而先进深度学习方法又因其较复杂的模型而很难部署到嵌入式设备上。为解决上述问题,本文提出一种基于高频样本数据识别方法。首先采用快速傅里叶变换(FFT)和希尔伯特变换(HT)对样本进行时域和频域特征提取。然后基于极限学习机(ELM)提出了一种多特征融合学习策略来获取特征与负荷类型之间的映射关系,设计了一种窗口调整方法,以获得最优模型和最合适的窗口长度。最后在两个高频公共数据集BLUED和PLAID上对该方法进行了实验评估。实验结果表明,所提方法具有识别性能较好、易于在嵌入式设备上落地部署的优点。  相似文献   
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