电流表校正python

电流表校正是通过对电流表进行校准，以确保其测量结果的准确性和可靠性。在Python中，可以使用INA219电流电压计进行电表校正。以下是一个示例代码，示了如何使用Python对INA219进行校正：

import time
import board
import busio
import adafruit_ina219

# 初始化I2C总线和INA219对象
i2c_bus = busio.I2C(board.SCL, board.SDA)
ina219 = adafruit_ina219.INA219(i2c_bus)

# 设置校准值
ina219.current_calibration = 0.1  # 根据实际情况设置校准值

# 读取电流值
current = ina219.current

# 打印校准后的电流值
print("校准后的电流值: {} A".format(current))

# 延时一段时间
time.sleep(1)

# 读取校准后的电流值
current = ina219.current

# 打印校准后的电流值
print("校准后的电流值: {} A".format(current))

请注意，上述代码中的`0.1`是根据实际情况设置的校准值。校准值的设置需要根据具体的电流表和测量环境进行调整。

相关问题

python 辐射校正

### Python 实现辐射校正

对于遥感影像的辐射校正，主要目的是将传感器记录的数字数值转换成物理量度单位，如辐亮度或反射率。这一过程通常涉及多个步骤，包括但不限于暗电流扣除、增益偏置调整等。

通过Python可以利用`rasterio`和其他科学计算库完成此操作。具体来说，在处理Landsat系列卫星数据时，可以通过以下方式实现基本的辐射校正：

#### 将DN值转为TOA反射率

import rasterio
from affine import Affine
import numpy as np

def dn_to_reflectance(dn, gain, bias):
    """
    Convert Digital Number (DN) to Top Of Atmosphere (TOA) reflectance.
    
    Parameters:
        dn : array_like
            Input digital numbers from satellite image band.
        gain : float
            Gain value provided by metadata of the sensor.
        bias : float
            Bias or additive rescaling factor given in metadata.

    Returns:
        ndarray
            Array containing TOA reflectances corresponding to input DN values.
    """
    return gain * dn + bias

with rasterio.open('path/to/your/image.tif') as src:
    profile = src.profile.copy()
    tif_data = src.read(1).astype(float)

# Assuming we have obtained 'gain' and 'bias' parameters from metadata
reflectance = dn_to_reflectance(tif_data, gain=0.0003, bias=-0.1)[^1]

上述代码片段展示了如何读取TIFF文件并将其内部存储的数据（即所谓的“Digital Numbers”，简称DNs）转化为表面反射率。这里假设已经知道了用于特定波段的增益(gain)和偏差(bias)，这两个参数一般可以在对应传感器的手册或者元数据文档中找到。

为了进一步提高精度，还可以考虑加入太阳天顶角修正等因素的影响。这一步骤有助于消除由于观测角度不同而引起的误差，使得最终得到的结果更加接近真实情况。