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

"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。