在arduino开发板上面,标注为PWM的管脚的可以被当作数模转换管脚使用 01 模拟输出  analogWrite(pin, value) pin: 选定的引脚号码  value:取值范围 0-255 之间的PWM频率值, 0对应off, 255对应on  没有返回值   所以我认为是8位的DA转换 02 模拟输入 analogRead(pin) 返回值 0到1023之间的值 所以我认为是10位的AD转换 03 代码 // 引脚3连接LED int ledPin = ; //变量val用来存储

1.安装mock 方法一:pip安装 命令行直接输入:pip install mock 方法二:官网下载mock安装包安装 下载安装包后,解压,命令行进入解压目录,执行python setup.py install 2.mock模拟返回值 1)不封装,mock模拟返回值 # encoding:utf-8 from mock import mock import unittest from base.requestsDemo import SendMain # 创建测试类,继承unittest.T

https://circuits4you.com/2018/02/03/esp8266-nodemcu-adc-analog-value-on-dial-gauge/ ESP8266(NodeMCU)ADC表盘上的模拟值 2018年2月3日ESP8266esp,html,Javascript,NodeMCU,web服务器 这是它使用JavaScripts,ESP8266,CSS和HTML知识的高级教程.在此示例中,我们正在读取ADC的模拟值并将其显示在HTML网页上,该网页由ESP8266或No

1.前言     还记得前几个我们都是在讲解数字IO,而其实我们生活中大多数信号都是模拟信号,如声音以及温度变化.在Arduino中,常用0~5v的电压来表示模拟信号. 1.1 模拟输入功能     在Arduino,编号前带有"A"的引脚是模拟输入引脚,Arduino可以读取这些引脚上输入的模拟值,也就是可以读取引脚上输入的电压大小.     模拟输入引脚带有ADC功能(ADC:Analog-to-Digital Converter 模数转换).它可以将外部输入的模拟信号转换为芯片运

需要做个音频的PPM表,看着一堆的音频术语真是懵了,苦苦在网上扒了几天的文档,终于有了点收获,下面关于声音的分贝做个总结. 分贝 Decibel 分贝(dB)是一个对数单位(logarithmic unit), 它和很多常见的单位如"米","秒"或者"千克"等物理单位是不同的,它并不能直接用来描述一个物理量的大小或者多少,它表示的是两个相同单位物理量的比值.分贝经常用来描述声音,如超过50dB的噪声就会影响人的睡眠和休息,但分贝不仅仅用来描述声音

一,实例化和配置 AudioProcessing* apm = AudioProcessing::Create(0); //这里的0指的是channelID,只是一个标注那个通道的表示 apm->level_estimator()->Enable(true)://启用  重试次数估计   组件 apm->echo_cancellation()->Enable(true);//启用回声消除组件 apm->echo_cancellation()->enable_metric

开篇:上一篇我们学习基本的单元测试基础知识和入门实例.但是,如果我们要测试的方法依赖于一个外部资源,如文件系统.数据库.Web服务或者其他难以控制的东西,那又该如何编写测试呢?为了解决这些问题,我们需要创建测试存根.伪对象及模拟对象.这一篇中我们会开始接触这些核心技术,借助存根破除依赖,使用模拟对象进行交互测试,使用隔离框架支持适应未来和可用性的功能. 系列目录: 1.入门 2.核心技术 3.测试代码 一.破除依赖-存根 1.1 为何使用存根? 当我们要测试的对象依赖另一个你无法控制(或者还未实

我们都会为我们的代码编写测试,不是吗?毫无疑问,我知道这个问题的答案可能会从 “当然,但你知道怎样才能避免写测试吗?” 到 “必须的!我爱测试”都有.接下来我会给你几个小建议,它们可以让你编写测试变得更容易.那会帮助你减少脆弱的测试,并保证应用程序更加健壮. 与此同时,如果你的答案是 “不,我不编写测试.”,那么我希望这些简单但有效的技术可以让你了解编写测试带来的好处.你也会看到,编写一个复杂.没有价值的测试集(test suit)并没有你认为的那么难. 如何编写测试.有哪些用于管理测试集合的最

在前面的文章中,我们已经学习并且利用Intel Galileo开发板和Windows on Device制作了火焰报警器.感光灯和PWM调光灯.在这个项目中,我们来利用温度传感器和直流电机,完成一个简单的智能风扇的制作. 1. 温度传感器 LM35 是很常用且易用的温度传感器元件,在传统的Arduino项目中,只需要一个LM35元件和一个模拟接口就可以实现,难点在于算法上的将读取的模拟值转换为实际的温度.但是针对Galileo就不行,因为Galileo对噪声和波动更加敏感,需要额外添加电阻和滤波

在前两篇<Windows on Device 项目实践 1 - PWM调光灯制作>和<Windows on Device 项目实践 2 - 感光灯制作>中,我们学习了如何利用Intel Galileo开发板和Windows on Device来设计并完成PWM调光灯和感光灯的制作.在这个项目中,我们会使用火焰传感器和蜂鸣器,完成一个简单的火焰报警器的制作. 1.火焰传感器 火焰传感器外形和LED很像,(即红外接收三极管)是机器人专门用来搜寻火源的传感器,本传感器对火焰特别灵敏.火焰

在上一篇<Windows on Device 项目实践 1 - PWM调光灯制作>中,我们学习了如何利用Intel Galileo开发板和Windows on Device来设计并完成一个PWM调光灯的制作.该情况下,我们需要手动调节电位器,通过PWM波形来控制LED灯的亮度.在现在的智能家居系统设计中,很多设备都需要融入智能,即无需人为干预,就能够自动为我们服务. 在这个项目中,我们会使用光敏电阻,利用其感光特性,来设计并且制作一个感光灯.感光灯能够根据环境光的强度,自动调节LED灯的亮度.

在前一篇文章<Wintel物联网平台-Windows IoT新手入门指南>中,我们讲解了Windows on Device硬件准备和软件开发环境的搭建,以及Hello Blinky项目的演示.在这篇文章开始,我们进入项目实践部分. 由于Windows on Device设计的时候以Galileo为硬件平台,所以其外设接口也是兼容了Arduino的标准.另外,其编程模式也是参考了Arduino中使用的Wiring Language. 1. PWM原理 Pulse Width Modulation

1.简介 预测就是借助于对过去的探讨去推测.了解未来.灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现.掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.对于一个具体的问题,究竟选择什么样的预测模型应以充分的定性分析结论为依据.模型的选择不是一成不变的.一个模型要经过多种检验才能判定其是否合适,是否合格.只有通过检验的模型才能用来进行预测.本章将简要介绍灰数.灰色预测的概念,灰色预测模型的构造.检验.应用,最后对灾变预测的原理作了介绍. 灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇

本文由博主原创,如有不对之处请指明,转载请说明出处. arduino 函数 api 程序结构 在Arduino中, 标准的程序入口main函数在内部被定义, 用户只需要关心以下两个函数:void setup()void loop()setup() 函数用于初始化, loop() 函数用于执行. 初始化函数一般放在程序开头, 用于设置一些引脚的输出/输入模式, 初始化串口通讯等类似工作. loop() 函数中 的代码将被循环执行, 例如: 读入引脚状态, 设置引脚输出状态等. 控制语句if,if.

Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf

前言: JavaScript是一种应用非常广泛的语言,其也有一些自身特点和优势,本文重在讲述其作用域机制以及闭包,会从一些实例来探讨其机理. 作用域在JavaScript程序员日常使用中有不同的含义,如下所示: this绑定的值: this绑定的值定义的执行上下文: 一个变量的"生命周期": 变量的值解析方案,或词法绑定. 下面将讲诉JavaScript作用域概念,由此引出变量值解析方案的一般想法,最后再探讨JavaScript里闭包这一重要知识点. 1.全局作用域 所有浏览器都支持 

当选择static solve的时候,求解的流程如下: 1.获得内力 2.qresidual = 外力-内力,qdelta = qresidual, qdelta的非约束元素赋给bufferConstrained 3.用tangentStiffnessMatrix给systemMatrix A赋值 4.求解A * buffer = bufferConstrained 5.把buffer指定为qdelta不受约束的部分 由此可见,实质上是求解 tangentStiffnessMat * dx =

1.Kolmogorov-Smirnov正态性检验 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法,若两者间的差距很小,则推论该样本取自某特定分布族或两个观测值分布相同 使用函数:ks.test()在默认安装的stats包中 说明:ks.test有四个参数,第一个参数x为观测值向量,第二个参数y为第二观测值向量或者累计分布函数或者一个真正的累积分布函数,如pnorm(正态分布函数,一般做正态检测的时候直接输入pnorm),只对连续CD

Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf

分辨率和精度这两个,经常拿在一起说,才接触的时候经常混为一谈.对于ADC来说,这两样也是非常重要的参数,往往也决定了芯片价格,显然,我们都清楚同一个系列,16位AD一般比12位AD价格贵,但是同样是12位AD,不同厂商间又以什么参数区分性能呢?性能往往决定价格,那么什么参数对价格影响较大呢?不好意思,我其实还是有些迷惑的,但是看了下篇文章,至少知道“精度”是有很大影响力的.该篇文章主要解释ADC分辨率和精度的区别,非常详细且易懂,值得一看,全文如下: 最近做了一块板子,当然考虑到元器件的选型了,

1.AudioProcessing的实例化和配置: AudioProcessing* apm = AudioProcessing::Create(0); apm->level_estimator()->Enable(true)://启用重试次数估计组件 apm->echo_cancellation()->Enable(true);//启用回声消除组件 apm->echo_cancellation()->enable_metrics(true);// apm->ec