ds18b20温度传感器oled stm32

时间: 2023-10-02 08:05:09 浏览: 49
您好!如果您想使用DS18B20温度传感器和OLED显示屏,可以使用STM32微控制器作为主控制器。以下是大致的步骤: 1. 连接DS18B20温度传感器到STM32微控制器。DS18B20可以使用一根数据线与STM32进行连接。 2. 编写STM32的程序,使用OneWire协议读取DS18B20传感器的温度值,并将其存储在变量中。 3. 连接OLED显示屏到STM32微控制器。OLED显示屏可以使用I2C或SPI协议进行连接。 4. 编写STM32的程序,使用I2C或SPI协议将温度值显示在OLED屏幕上。 这里是一个简单的例子,演示如何使用DS18B20和OLED屏幕测量和显示温度值:https://www.instructables.com/STM32-Temperature-Sensor-OLED-Display-Tutorial/ 希望能对您有所帮助!
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ds18b20温度传感器软件实现参考中文文献

以下是ds18b20温度传感器软件实现参考中文文献: 1.《STM32F1单片机DS18B20温度传感器程序设计》 本文介绍了STM32F1单片机如何读取DS18B20温度传感器的温度数据,并使用LCD1602模块显示温度值。文章详细讲解了DS18B20的工作原理和通信协议,并提供了完整的程序代码,对于初学者来说是一份不错的参考资料。 2.《基于STM32的DS18B20数字温度传感器的驱动程序设计》 本文介绍了基于STM32单片机开发板的DS18B20数字温度传感器驱动程序设计。文章包括DS18B20温度传感器的工作原理、通信协议和具体实现方法,并提供了完整的程序代码。此外,文中还介绍了如何使用串口调试工具进行温度数据的实时监测和显示。 3.《基于51单片机的DS18B20温度传感器的驱动程序设计》 本文介绍了基于51单片机的DS18B20温度传感器的驱动程序设计。文章详细讲解了DS18B20的通信协议和数据格式,并提供了完整的程序代码。同时,文中还介绍了如何使用LCD1602液晶显示屏显示温度数据,对于初学者来说是一份不错的参考资料。 4.《基于ATmega16单片机的DS18B20数字温度传感器的设计与实现》 本文介绍了基于ATmega16单片机的DS18B20数字温度传感器的设计与实现。文章包括DS18B20的工作原理、通信协议和具体实现方法,并提供了完整的程序代码。此外,文中还介绍了如何使用LCD12864液晶显示屏显示温度数据,对于初学者来说是一份不错的参考资料。 5.《基于STM32F103C8T6的DS18B20数字温度传感器应用设计》 本文介绍了基于STM32F103C8T6单片机的DS18B20数字温度传感器应用设计。文章详细讲解了DS18B20的通信协议和数据格式,并提供了完整的程序代码。此外,文中还介绍了如何使用OLED显示屏显示温度数据,对于初学者来说是一份不错的参考资料。

stm32oled显示ds18b20传感器数据

首先,我们需要了解一下STM32和DS18B20分别是什么。STM32是意法半导体公司(STMicroelectronics)推出的一款微控制器,具有高性能、丰富的外设和低功耗的特点。DS18B20是一款数字温度传感器,具有精准度高,传输距离远等优点。而OLED则是一种显示屏,已经被广泛应用于各种设备中。 为了显示DS18B20的温度数据,我们需要使用STM32芯片与DS18B20模块进行通信。DS18B20模块通过一个三线接口与STM32芯片连接,其中包括GND、VCC和数据线。在STM32芯片上,我们需要编写一段程序,将读取到的温度数据进行处理,并通过OLED显示出来。这个过程需要涉及到芯片的GPIO口、时钟控制、SPI或I2C总线协议等相关知识。 一般来说,实现这个过程需要分为以下几个步骤: 1. 安装STM32开发环境,选择适合的开发板。 2. 确定DS18B20的三个接口,连接到STM32芯片对应的GPIO口上。 3. 编写STM32的程序,包括初始化GPIO、时钟、SPI或I2C等模块。 4. 采集DS18B20模块发送的数据,将其进行处理。 5. 将处理后的温度数据通过OLED显示出来。 6. 对程序进行调试和优化。 总的来说,实现STM32+OLED显示DS18B20传感器数据需要具备一定的硬件和软件编程能力。在实际操作过程中,也需要注意一些细节问题,如通信协议、时序控制、程序优化等,才能使程序稳定运行。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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