DS1820温度传感器与单片机接口设计及win10下tensorflow-gpu1.8.0环境搭建
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更新于2024-08-09
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"这篇文档是关于一个基于51单片机和nRF905无线技术的温度采集系统的本科毕业设计。系统中使用了DS1820温度传感器,配合CUDA9.0和CUDNN在win10环境下安装及使用TensorFlow-GPU1.8.0+Python3.6进行数据处理的全过程。"
本文主要介绍了温度采集系统的设计与实现,特别是使用了DS1820数字温度传感器。DS1820是由Dallas公司生产的一线式数字温度传感器,其特点包括3引脚TO-92封装,0.0625℃的高分辨率,宽泛的测温范围(-55℃~+125℃),在特定范围内的精度达到±0.5℃。该传感器支持寄生电源工作模式,只需一根端口线就能与多个DS1820通信,简化了硬件连接。每个DS1820都有唯一的64位激光ROM,包含序列号和家族代码,可以在同一条总线上挂载多个传感器,适合于多种环境监控和控制应用。
系统的核心控制器是51单片机AT89S52,它是一款低功耗、高性能的8位微处理器,具有丰富的内置功能,包括8KB闪存、256字节RAM和32个可编程I/O口。AT89S52的引脚功能多样,可以满足各种接口需求。
硬件电路设计部分可能涵盖了DS1820的接口电路,51单片机的电源、复位电路,以及nRF905无线通信模块的连接。nRF905是一种长距离、低功耗的无线收发器,用于实现传感器数据的无线传输。
在软件层面,文档提到了在Windows 10操作系统上安装和配置TensorFlow-GPU1.8.0和Python3.6的步骤。TensorFlow是一个强大的开源库,用于数值计算和机器学习,而GPU版本则利用图形处理器加速计算,对于处理大量温度数据尤为有效。CUDNN是NVIDIA开发的深度学习库,用于加速深度神经网络的训练和推理,配合CUDA9.0可以充分发挥GPU的计算潜力。
这个设计结合了硬件和软件两部分,实现了远程温度监测和智能数据分析,适用于楼宇自动化、设备监控等领域。通过51单片机收集温度数据,借助DS1820的精确测量,再通过nRF905无线发送至中心节点,最后由TensorFlow-GPU平台进行处理和分析,提供实时的温度信息和预测。
2021-01-20 上传
2018-04-24 上传
2020-12-20 上传
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