STM32停车系统数据可视化：清晰展示关键信息，辅助决策

# 1. STM32停车系统概述**

STM32停车系统是一个基于STM32微控制器的智能停车管理系统。它利用传感器技术、数据采集和可视化技术，为用户提供实时停车位信息、车辆进出统计等数据，帮助用户高效管理停车场。

该系统主要由以下组件组成：

- **传感器：**用于检测停车位占用情况和车辆进出。
- **STM32微控制器：**负责数据采集、处理和可视化。
- **数据可视化界面：**以图形化方式呈现停车场数据，方便用户查看和分析。

# 2. 数据可视化理论基础

### 2.1 数据可视化的基本概念和类型

#### 2.1.1 数据可视化的定义和目的

数据可视化是一种将数据以图形或图表的形式呈现出来，以便于理解和分析数据的方法。其目的是通过直观的方式展示数据，使人们能够快速识别模式、趋势和异常值。

#### 2.1.2 常用的数据可视化类型

常用的数据可视化类型包括：

- **条形图：**显示不同类别或组的数据值，以条形的高度或长度表示。
- **折线图：**显示数据值随时间或其他连续变量的变化情况，以线段连接数据点。
- **饼图：**显示不同类别或组的数据值在总数据中的比例，以扇形区域表示。
- **散点图：**显示两个变量之间的数据点，以点的形式表示，可以揭示变量之间的相关性。
- **热力图：**显示数据值在二维空间中的分布情况，以颜色强度表示数据值的大小。

### 2.2 数据可视化的设计原则

在设计数据可视化时，应遵循以下原则：

#### 2.2.1 清晰简洁的原则

- 使用清晰易懂的图形和图表类型。
- 避免使用不必要的元素或装饰。
- 确保图表大小和比例合适。

#### 2.2.2 准确可靠的原则

- 确保数据准确无误。
- 使用合适的图表类型来表示数据。
- 避免使用误导性的图形或图表。

#### 2.2.3 美观易懂的原则

- 使用美观的颜色和字体。
- 保持图表布局整洁有序。
- 添加适当的标题、标签和注释。

# 3.1 数据采集和预处理

**3.1.1 传感器数据采集**

STM32停车系统中的传感器主要用于采集车辆进出和停车位占用等信息。常用的传感器类型包括：

- **超声波传感器：**通过发射超声波并接收反射波来测量距离，可用于检测车辆进出和停车位占用。
- **红外传感器：**通过检测红外辐射的变化来感应物体的存在，可用于检测车辆进出。
- **磁传感器：**通过检测磁场的变化来感应金属物体的存在，可用于检测车辆进出。

传感器采集到的原始数据通常是模拟信号或数字信号。模拟信号需要通过模数转换器（ADC）转换为数字信号，才能被STM32处理。数字信号则可以直接输入STM32。

**3.1.2 数据清洗和转换**

传感器采集到的原始数据可能存在噪声、异常值等问题，需要进行数据清洗和转换才能用于可视化。数据清洗和转换过程通常包括：

- **数据过滤：**使用滤波算法去除噪声和异常值。
- **数据转换：**将原始数据转换为可视化所需的格式，例如将距离转换为停车位占用状态。
- **数据归一化：**将不同传感器采集到的数据归一化到同一量级，便于比较和可视化。

# 数据清洗和转换示例代码

import numpy as np

# 原始数据
raw_data = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000]

# 数据过滤（使用中值滤波）
filtered_data = np.median(raw_data)

# 数据转换（将距离转换为停车位占用状态）
parking_status = np.where(filtered_data > 500, 1, 0)

# 数据归一化（将停车位占用状态归一化到0-1之间）
normalized_data = parking_status / np.max(parking_status)

**代码逻辑分析：**

1. `np.median(raw_data)`：使用中值滤波器去除噪声和异常值。
2. `np.where(filtered_d