采用超荧光光源(SFS)搭建了一个新型的气体吸收谱线测量装置,成功实现了对13.332kPa气压下H
2024/8/17 0:47:51 1.92MB 测量 激光器 超荧光光 HCN分子
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stm32f4硬件i2c读取ms5611气压计,通过串口发送到电脑
2024/8/1 17:36:02 27.93MB ms5611 硬件i2c stm32f4
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气象数据,中国地面气候资料日值数据集V3.0,2017年1月到2019年3月全部数据。
"中国地面气候资料日值数据集(V3.0)"包含了中国699个基准、基本气象站1951年1月以来本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。
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内有参考习题集参考习题集答案自测题及自测题答案希望能给大家带来方便
2024/6/2 15:48:46 947KB 液压 气压 传动
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STM32F1单片机MS5611高精度气压计驱动工程,完成遵守燕骏v3.0编程规范(本人已上传到CSDN)
2024/5/20 10:22:15 721KB MS5611 气压计 STM32单片机 定高
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通过改变气压、脉冲重复频率以及注入电功率等参量,探讨了Cu-Ne-HBr激光器的工作特性,测量了一些参量之间的关系,并对此进行了讨论。
分析了HBr气体在Cu-Ne-HBr激光器中的作用。
实验得出在充电电压较低(<2kV)的条件下,器件工作的最佳参量为:混合气压比约15:1(Ne:HBr),最佳脉冲重复频率20kHz,最佳混合气压2.66kPa左右。
2024/5/18 0:37:55 1.4MB Cu-Ne-HBr 工作参量 运转特性
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GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合,观测传感器滞后的主要思想是,由于惯导的主体为加速度计,采样频率与更新实时性要求比较高,而观测传感器(气压计、GPS、超声波、视觉里程计等)更新相对比较慢(或者数据噪声比较大,通常需要低通造成滞后)。
在无人机动态条件下,本次采样的得到的带滞后观测量(高度、水平位置)已经不能反映最新状态量(惯导位置),我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性(或者取有效带宽内的平均时延值),即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态,所以状态误差(在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置)采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取,在APM里面采用的处理方式为:将惯导的估计位置用数组存起来,更具气压计和GPS的滞后程度,选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
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2024/5/6 15:32:31 997KB 卡尔曼 数据融合 GPS
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本设计主要分为三个部分,采集节点、集中器与上位机。
三部分协调工作共同完成整个任务。
采集节点,是本系统的关键部分,它以STM32F4Discovery为控制核心,通过温湿度传感器DHT11、气压传感器BMP085以及灰尘传感器GP2Y1010对相关信息进行采集。
然后,通过气象预报算法对降雨情况进行大概的预报。
最后,对相关信息打包发送出去。
集中器,主要进行数据的穿法。
上位机,承担着人机交互工作并将数据存储到数据库定时发微博。
2024/3/10 19:31:25 1.91MB STM32 上位机
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BMP180气压模块资料,包括原理图、手册、代码示例等。
2024/3/6 12:05:38 418KB BMP180 气压 模块
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基于STC12c5a60S2的ms5611程序标准IIC协议实现定高功能
2024/3/1 16:09:03 222KB IIC 气压计定高 STC 12C5A60S2
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡