adc_data=pow((11.542835.904Vrl)/(25.5-5.1Vrl),0.6549)解释为什么MQ—3酒精检测为什么可以这样划算

时间: 2023-12-31 15:05:38 浏览: 23
MQ-3酒精检测器是一种基于半导体气敏传感器的气体检测器，它可以检测到空气中的酒精浓度。在MQ-3酒精检测器中，半导体气敏传感器的电阻值会随着检测到的酒精浓度的增加而减小，因此可以通过测量传感器的电阻值来判断空气中的酒精浓度。 在上述公式中，adc_data是PA0模拟输出的值，Vrl是PA0模拟输出转换后的电压值，11.5428、35.904、25.5和5.1是MQ-3传感器的特性系数，0.6549是经过数据拟合得出的指数。这个公式可以将PA0模拟输出转换为MQ-3酒精检测器的电阻值，从而实现对空气中酒精浓度的监测和控制。 总的来说，这个公式是基于MQ-3酒精检测器的工作原理和特性系数进行推导得出的。通过这个公式，我们可以将PA0模拟输出转换为MQ-3酒精检测器的电阻值，进而实现对空气中酒精浓度的检测和控制。
相关问题

Vrl=(adc_data*5.0)/1024.0;//将PA0模拟输出转换为电压值 adc_data=pow((11.5428*35.904*Vrl)/(25.5-5.1*Vrl),0.6549);为什么是这个公式

这个公式是用于将PA0模拟输出转换为实际电压值，并进一步计算出对应的电压值下的电池电压。其中，adc_data是PA0模拟输出的值，Vrl是PA0模拟输出转换后的电压值。 这个公式的来源是基于电池的特性曲线以及电池的电化学原理进行推导。具体来说，这个公式是根据电池的伏安特性曲线以及电极反应动力学理论得出的。其中，11.5428、35.904、25.5和5.1是根据具体电池的性质和实验数据得出的系数，0.6549是经过数据拟合得到的指数。这个公式可以将PA0模拟输出转换为电池电压，从而实现对电池电压的监测和控制。

Vrl=(adc_data*5.0)/1024.0;//将PA0模拟输出转换为电压值 adc_data=pow((11.5428*35.904*Vrl)/(25.5-5.1*Vrl),0.6549);//ppm即计算后的adc_data当中为什么公式是这样的

这个公式是用于将电压值转换为气体浓度的公式，其中的系数和指数参数是根据特定的气体传感器实验数据进行拟合得到的。 具体来说，这个公式中的系数和指数参数代表了气体传感器的灵敏度和响应特性。其中，11.5428和35.904是两个系数，Vrl是经过模拟转换后的电压值，25.5和5.1是根据传感器的工作电压和电路设计得到的参数。0.6549是指数参数，用于调整传感器响应曲线的形状。 通过将实验数据与公式拟合，可以得到一个能够将电压值转换为气体浓度的函数。在本例中，通过测量PA0引脚的电压值并应用上述公式，可以计算出气体浓度的值，并将其存储在变量adc_data中。

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pow为幂法计算，求解矩阵的特征值和特征向量，本文提供了算例和程序

noise_params_.initial_imu_covar = IMUCovar_vars.asDiagonal(); noise_params_.Q_imu = Q_imu_vars.asDiagonal(); noise_params_.u_var_prime = pow(feature_cov / camera_.f_u, 2); noise_params_.v_var_prime = pow(feature_cov / camera_.f_v, 2);

下面是对每行代码的解释： - noise_params_.initial_imu_covar = IMUCovar_vars.asDiagonal();：这一行代码是用来设置IMU的初始协方差矩阵的。IMU是一种测量物体加速度和角速度的传感器，它是VIO算法中的重要组成...

test_data = np.random.rand(1, 3, 22, 22) test_filter = np.random.rand(3, 3, 3, 64)

Assuming that you want to calculate the mean squared error between data1 and data2, you can modify the function as follows: python import numpy as np def computeMse(data1, data2): errors = ...

1-1/2+1/3-1/4+......+1/49-1/50

这是一个著名的级数求和问题，称为莱布尼茨级数。根据引用中的思路分析，我们可以使用循环来进行累加，并通过pow函数来实现符号问题。具体代码如下所示： c #include <stdio.h> ...运行结果为：0.688172

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) # 计算KL散度 def loss(self, obs): # 损失函数 time_step = obs.size(1) # 观测序列...

import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释

# 对权重进行随机初始化，取值范围为均值为0，标准差为节点数的负平方根 self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes)) self.who = numpy.random.normal(0.0, pow...

Focal loss代码如下：class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和，请用pytorch代码实现LMF损失函数

下面是LMF损失函数的PyTorch代码实现，其中alpha和beta是Focal loss和LDAM loss的权重，需要根据具体情况进行调整： class LMF(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, ...

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

这段代码是一个人脸追踪器的实现，输入参数是一个包含多个人脸信息的向量faces。该函数会对每个人脸进行处理，首先将人脸的位置和大小进行归一化，然后遍历已知人脸向量faces_，判断该人脸是否与已知人脸的位置相近...

解释一下这段代码 if behaviour_net.args.normalize_advantages: advantages = self.batchnorm(advantages) # policy loss assert ratios.size() == advantages.size() surr1 = ratios * advantages.detach() surr2 = th.clamp(ratios, 1 - behaviour_net.args.eps_clip, 1 + behaviour_net.args.eps_clip) * advantages.detach() policy_loss = - th.min(surr1, surr2).mean() # value loss assert old_values.size() == values.size() values_clipped = old_values + th.clamp(values - old_values, - behaviour_net.args.eps_clip, behaviour_net.args.eps_clip) surr1 = (values - returns).pow(2) surr2 = (values_clipped - returns).pow(2) value_loss = self.args.value_loss_coef * th.max(surr1, surr2).mean() return policy_loss, value_loss, action_out

如果 behaviour_net.args.normalize_advantages 为真，则将 advantages（优势函数）进行批量归一化。接下来，计算策略损失。首先，利用优势函数和当前策略比率（ratios）计算两个损失项 surr1 和 surr2，...

将下面代码修改成正确格式import random import math def is_prime(number): if number < 2: return False for i in range(2, int(number ** 0.5) + 1): if number % i == 0: return False return Truedef generate_key(length): while True: p = random.randint(2 ** (length//2 - 1), 2 ** (length//2)) if is_prime(p): break while True: q = random.randint(2 ** (length//2 - 1), 2 ** (length//2)) if is_prime(q) and q != p: break n = p * q phi_n = (p - 1) * (q - 1) while True: e = random.randint(2, phi_n - 1) if math.gcd(e, phi_n) == 1: break d = pow(e, -1, phi_n) public_key = (n, e) private_key = (n, d) return public_key, private_keydef encrypt(message, public_key): n, e = public_key m = int.from_bytes(message.encode(), 'big') c = pow(m, e, n) return c.to_bytes((c.bit_length() + 7) // 8, 'big') def decrypt(ciphertext, private_key): n, d = private_key c = int.from_bytes(ciphertext, 'big') m = pow(c, d, n) return m.to_bytes((m.bit_length() + 7) // 8, 'big') def main(): message = "Hello, this is a test message!" print("Original message:", message) public_key, private_key = generate_key(512) print("Public key:", public_key) print("Private key:", private_key) encrypted_message = encrypt(message, public_key) print("Encrypted message:", encrypted_message) decrypted_message = decrypt(encrypted_message, private_key) print("Decrypted message:", decrypted_message.decode()) if __name__ == "__main__": main()

if number % i == 0: return False return True def generate_key(length): while True: p = random.randint(2 ** (length//2 - 1), 2 ** (length//2)) if is_prime(p): break while True: q = ...

Focal 损失函数代码如下：def focal_loss(input_values, gamma): """Computes the focal loss""" p = torch.exp(-input_values) loss = (1 - p) ** gamma * input_values return loss.mean() class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, weight=None, gamma=0.): super(FocalLoss, self).__init__() assert gamma >= 0 self.gamma = gamma self.weight = weight def forward(self, input, target): return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) LDAM损失函数代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) Large Margin aware Focal (LMF) 损失函数是 Focal 损失函数和 LDAM损失函数加权的线性组合，帮我用pytorch代码实现LMF损失函数

以下是LMF损失函数的PyTorch实现： class LMF_Loss(nn.Module): ...其中，gamma为Focal Loss的超参数，alpha为LMF Loss中Focal Loss的权重。其他参数含义与原始的Focal Loss和LDAM Loss相同。

function get_radar_data() { $.ajax({ async: false, url: "用户分群数据.json",//json文件位置 type: "GET",//请求方式为get dataType: "json", //返回数据格式为json success: function (data) {//请求成功完成后要执行的方法 $.each(data.data, function (i, item) { type_legend.push(item.name) }) console.log(type_legend) type_loyalty = data.data[0].value type_pow = data.data[1].value type_normal = data.data[2].value type_cost = data.data[3].value } }) }

这段代码使用了 jQuery 的 AJAX 方法向服务器请求 JSON 数据，请求的 URL 为 "用户分群数据.json"，请求方式为 GET。其中： - async: false 表示使用同步方式发送请求，即在请求完成之前代码会一直阻塞在这里，...

void MQ2_cumlate(float RS) { R0 = RS / pow(CAL_PPM / 613.9f, 1 / -2.074f); } float MQ2_GetPPM(void) { u16 adcx; adcx=Get_Adc_Average(ADC_Channel_1,30);//ADC1,取30次的平均值 float Vrl = 3.3f * adcx / 4096.f;//3.3v的参考电压，4096份 Vrl = ( (float)( (int)( (Vrl+0.005)*100 ) ) )/100; float RS = (3.3f - Vrl) / Vrl * RL; if(times<6) // 获取系统执行时间，3s前进行校准，用到了定时器 { R0 = RS / pow(CAL_PPM / 613.9f, 1 / -2.074f);//校准R0 } float ppm = 613.9f * pow(RS/R0, -2.074f); return ppm; }

这段代码是用来计算MQ2气敏传感器的浓度值的，其中包括一个校准R0的过程。...函数Get_Adc_Average用于获取传感器模拟信号的平均值，RL为传感器电阻，times表示校准次数，ppm表示计算出的气体浓度值。

将下面代码修改成正确格式并加上注释 import random import math def is_prime(number): if number < 2: return False for i in range(2, int(number ** 0.5) + 1): if number % i == 0: return False return Truedef generate_key(length): while True: p = random.randint(2 ** (length//2 - 1), 2 ** (length//2)) if is_prime(p): break while True: q = random.randint(2 ** (length//2 - 1), 2 ** (length//2)) if is_prime(q) and q != p: break n = p * q phi_n = (p - 1) * (q - 1) while True: e = random.randint(2, phi_n - 1) if math.gcd(e, phi_n) == 1: break d = pow(e, -1, phi_n) public_key = (n, e) private_key = (n, d) return public_key, private_keydef encrypt(message, public_key): n, e = public_key m = int.from_bytes(message.encode(), 'big') c = pow(m, e, n) return c.to_bytes((c.bit_length() + 7) // 8, 'big') def decrypt(ciphertext, private_key): n, d = private_key c = int.from_bytes(ciphertext, 'big') m = pow(c, d, n) return m.to_bytes((m.bit_length() + 7) // 8, 'big') def main(): message = "Hello, this is a test message!" print("Original message:", message) public_key, private_key = generate_key(512) print("Public key:", public_key) print("Private key:", private_key) encrypted_message = encrypt(message, public_key) print("Encrypted message:", encrypted_message) decrypted_message = decrypt(encrypted_message, private_key) print("Decrypted message:", decrypted_message.decode()) if __name__ == "__main__": main()

判断一个数字是否为质数 """ if number return False for i in range(2, int(number ** 0.5) + 1): if number % i == 0: return False return True def generate_key(length): """ 生成公私密钥对 """ ...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] range_x, range_y, range_z = data_crop.shape dx = 550 dy = 530 x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:]转c++

int range_z = data_crop[0][0].size(); float K_o = std::pow(R_o, 2) / range_z; float K_i = std::pow(R_i, 2) / range_z; for (int z = 0; z < range_z; ++z) { float r_o = std::sqrt(z * K_o); std::...

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