RFM22B/23B无线通信模块技术规格与应用

需积分: 10 3 下载量 123 浏览量 更新于2024-07-16 收藏 1.76MB PDF 举报
"RFM22B模块.pdf包含关于RFM22B和RFM23B芯片的详细信息,这两个芯片是用于ISM频段的无线收发器模块。资料涵盖了引脚配置、原理图以及如何基于这些模块进行无线通信开发。RFM22B和RFM23B芯片适用于各种应用,如遥控、家庭安全、遥测、个人数据记录、玩具控制、轮胎压力监测以及无线PC外设等。" RFM22B和RFM23B芯片是专为工业、科学和医疗(ISM)频段设计的无线收发模块,支持433、470、868和915MHz频率范围。它们在低功耗设计上表现出色,接收模式下电流消耗仅为18.5mA,+13dBm发射功率时为30mA,而+20dBm发射功率时则为85mA,这使得它们适合电池供电的远程设备。 这两款芯片提供了出色的灵敏度,达到-121dBm,数据传输速率可调,范围从0.123kbps到256kbps,支持FSK、GFSK和OOK调制方式。它们可以在1.8V至3.6V的电源电压范围内工作,并具有超低功耗关机模式,以及数字RSSI(接收信号强度指示)功能。此外,还配备了唤醒定时器、自动频率校准(AFC)、上电复位(POR)和天线多样性及TR开关控制。 RFM22B和RFM23B模块集成了包处理器、前导检测器、64字节的发送和接收FIFO(先进先出队列),以及低电量检测器。它们还配备了一个温度传感器和8位ADC,能够在-40°C到+85°C的温度范围内稳定工作。内置电压调节器简化了系统设计,同时芯片还支持频率跳变能力,以及片上晶体调谐功能。 封装形式有14引脚DIP和16引脚SMD两种,降低了成本,使其成为许多低成本无线应用的理想选择。由于其多样化的功能和广泛应用场景,RFM22B和RFM23B芯片被广泛应用于远程读表、无钥匙进入系统、家庭自动化、工业控制、传感器网络和健康监测等领域。开发人员可以利用这些模块快速构建高效、可靠的无线通信系统。

请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件,并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数:", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数:", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称:", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型:", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行:\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')

2023-06-02 上传