基于STM32F4的天气预测系统集成开发

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资源摘要信息:"WeatherStation.rar_单片机开发_Others_" 该资源涉及的是一个基于单片机开发的天气预测系统项目,其核心控制单元采用了STM32F4系列微控制器。项目中集成了多种传感器和无线通讯模块,以此来实现环境的监测与数据的无线传输。以下将详细介绍项目中所涉及的关键知识点。 1. **STM32F4微控制器**: STM32F4系列属于STMicroelectronics(意法半导体)出品的高性能ARM Cortex-M4微控制器。其特点包括高频率运行(最高可达180 MHz)、浮点运算能力、丰富的外设接口以及高性能的数字信号处理能力。在本项目中,STM32F4作为核心控制单元,负责处理来自各种传感器的数据,并对外部模块进行控制。 2. **BMP085传感器**: BMP085是一款用于测量大气压的传感器。它可应用于高度测量和天气监测,能够提供精确的大气压力、温度等数据。通过分析这些数据,系统可以推断出天气的变化趋势。 3. **GP2Y1010传感器**: GP2Y1010是一个光学式集尘浓度传感器,能够检测到0.8微米以上的粒子,例如烟雾、灰尘等。它利用LED发射光线与粒子散射的原理来检测空气中粒子的浓度,并将此信息转化为模拟电压信号输出。 4. **nrf2401无线通讯模块**: nRF2401是一个工作在2.4GHz的无线收发模块,广泛应用于无线遥控、无线数据传输等领域。它体积小、功耗低、传输速率高,并支持多点对点及点对点的通信。在本项目中,nRF2401用于将测量到的环境数据无线传输到中心接收站。 5. **DHT11温湿度传感器**: DHT11是一款含有已校准数字信号输出的温湿度传感器,能够同时测量环境的温度和湿度。它适用于需要温湿度数据的应用场合,如气象站、农业大棚等。 整个系统的工作流程大致如下: - 首先,STM32F4微控制器对BMP085、GP2Y1010、DHT11传感器进行初始化,并配置其工作模式。 - 随后,传感器开始周期性地监测环境数据,如大气压力、空气质量和温湿度。 - 采集到的数据会被送至STM32F4微控制器进行处理,控制器将执行数据的初步分析和计算。 - 最后,微控制器通过nRF2401无线模块发送处理好的数据到远程监控中心或接收设备。 从开发角度来说,该系统涉及到的知识点还包括: - 微控制器编程:需要编写程序代码以初始化和控制微控制器及其外设。 - 传感器数据采集:需要对各类传感器的输出信号进行读取和转换。 - 数据处理:对采集到的原始数据进行滤波、校准和分析,以得到有意义的环境参数。 - 无线通信协议:需要了解和设计无线通信协议,确保数据可靠地传输到接收端。 在实际应用中,该系统可用于家庭、农业、户外运动等多种场合,为用户提供天气预测和环境监测服务。用户可以通过该系统了解到关于当前环境状态的详细信息,从而做出相应的决策或准备。

options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--ignore-certificate-errors') options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation']) options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled") options.add_argument('--disable-gpu') # 谷歌文档提到需要加上这个属性来规避bug options.add_argument('blink-settings=imagesEnabled=false') # 不加载图片, 提升速度 # options.add_argument('--headless') # 浏览器不提供可视化页面. linux下如果系统不支持可视化不加这条会启动失败 options.binary_location = './chrome-win/chrome.exe' driver_path = Service("chromedriver.exe") driver = webdriver.Chrome(service=driver_path, options=options) # 打开网站 print('正在登录!') driver.get('http://www.weather.com.cn/jiangsu/index.shtml'),from PySide2.QtCore import * from PySide2.QtWidgets import * from PySide2.QtWebEngineWidgets import * class TabWidget(QTabWidget): def __init__(self, *args, **kwargs): QTabWidget.__init__(self, *args, **kwargs) url = QUrl("https://www.163.com") view = HtmlView(self) view.load(url) ix = self.addTab(view, "加载中 ...") self.resize(800, 600) class HtmlView(QWebEngineView): def __init__(self, *args, **kwargs): QWebEngineView.__init__(self, *args, **kwargs) self.tab = self.parent() def createWindow(self, windowType): if windowType == QWebEnginePage.WebBrowserTab: webView = HtmlView(self.tab) ix = self.tab.addTab(webView, "加载中 ...") self.tab.setCurrentIndex(ix) return webView return QWebEngineView.createWindow(self, windowType) if __name__ == "__main__": import sys app = QApplication(sys.argv) main = TabWidget() main.show() sys.exit(app.exec_()),把这两段代码整合到一起。

2023-06-08 上传

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.common.by import By options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--ignore-certificate-errors') options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation']) options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled") options.add_argument('--disable-gpu') # 谷歌文档提到需要加上这个属性来规避bug options.add_argument('blink-settings=imagesEnabled=false') # 不加载图片, 提升速度 # options.add_argument('--headless') # 浏览器不提供可视化页面. linux下如果系统不支持可视化不加这条会启动失败 options.binary_location = './chrome-win/chrome.exe' driver_path = Service("chromedriver.exe") driver = webdriver.Chrome(service=driver_path, options=options) # 打开网站 print('正在登录!') driver.get('http://www.weather.com.cn/jiangsu/index.shtml') elements = driver.find_elements(By.XPATH, '''//*[@id="forecastID"]/dl/dd/a/b'''),from PySide2.QtWidgets import QApplication,QMainWindow from ui_main import Ui_MainWindow from PySide2.QtCore import QUrl class MainWindow(QMainWindow): def init(self): super().init() # 使用ui文件导入定义界面类 self.ui = Ui_MainWindow() # 初始化界面 self.ui.setupUi(self) # 使用界面定义的控件,也是从ui里面访问 self.ui.webview.load(QUrl('about:blank')) # 获取页面对象 page = self.ui.webview.page() # 设置页面缩放比例 page.setZoomFactor(1) self.ui.webview.load(QUrl('http://www.python3.vip/')) app = QApplication([]) mainw = MainWindow() mainw.show() app.exec_(),请合并这两段代码

2023-06-08 上传

修改以下代码,使程序能正常运行: import pandas as pdfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Lineweather1 = pd.read_csv('weather.csv', encoding='gb18030')weather2 = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030')weather = pd.concat([weather1, weather2], ignore_index=True)# 将日期作为索引weather.set_index('日期', inplace=True)# 将气温转换为时间序列ts_high = pd.Series(weather['最高气温'].values, index=weather.index)ts_low = pd.Series(weather['最低气温'].values, index=weather.index)# 拟合ARIMA模型model_high = ARIMA(ts_high, order=(3, 1, 1)).fit()model_low = ARIMA(ts_low, order=(3, 1, 1)).fit()# 预测2023年的气温pred_high = model_high.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)pred_low = model_low.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)# 将预测结果合并到原始数据中weather_pred = pd.DataFrame({'最高气温': pred_high, '最低气温': pred_low}, index=pred_high.index)weather = pd.concat([weather, weather_pred], axis=0)line = Line()line.add_xaxis(weather.index)line.add_yaxis('最高气温', weather['最高气温'])line.add_yaxis('最低气温', weather['最低气温'])line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='日期'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='气温(℃)'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='10%'))line.render('weathers5.html')print('2023年最高气温预测:')print(weather['最高气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31'])print('2023年最低气温预测:')print(weather['最低气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31']) 报的错误:ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so will be ignored when e.g. forecasting.

2023-06-03 上传