MAX44009EDT：超低功耗宽动态范围光传感器

光传感器
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"MAX44009EDT是一款由Maxim Integrated Products公司生产的高精度光传感器，于2019年7月发布。这款器件专为便携式应用如智能手机、笔记本电脑和工业传感器设计，其突出特点在于极低的功耗，仅需19-5719型号的1微安（μA）运行电流，这在行业中是最低的。它拥有业界最宽的动态范围，高达22位，可以精确测量从0.045 lux到188,000 lux的光照强度，适应各种光线环境，包括暗玻璃应用。 MAX44009采用I2C（Inter-Integrated Circuit）接口，这是一种串行通信标准，简化了与微控制器或其他数字系统集成的过程。它的数字输出使得数据处理和解析变得直观且高效。传感器内部的光电二极管（PD）的光谱响应设计模拟人眼对周围光线的感知，并具备红外（IR）和紫外线（UV）阻隔功能，提高了测量的准确性。 一个独特的特性是内置的自适应增益块，可以根据当前光照条件自动调整增益范围，确保测量结果的最佳线性度。这使得该传感器在不同光照条件下都能保持稳定的性能表现，无需用户手动调整设置。 此外，MAX44009提供了功能图示和引脚配置，这对于设计工程师来说是非常实用的设计工具，可以帮助他们在PCB布局时节省空间。为了获取价格、交货和订购信息，可以直接联系Maxim Integrated的客户服务，或者访问他们的官方网站www.maximintegrated.com获取详细资料。 MAX44009EDT是一款高性能且节能的光传感器，其小巧的封装尺寸、智能化的增益控制以及I2C接口，使其成为众多电子设备中理想的光线检测解决方案。"

采用MAX44009环境光传感器，轻松控制LCD显示屏亮度

2020-10-22 上传
本应用笔记主要讲述采用MAX44009环境光传感器控制便携式设备（譬如智能手机和平板电脑）背光亮度的应用。针对背光亮度调节，本文介绍了两种不同的控制方案。此外，本文还就如何获得更好的控制效果提供了相关建议，同时也提供了实现本文所述算法的源代码。

传感技术中的MAX44009：环境光传感器

2020-11-03 上传
MAX44009环境光传感器的特点是通过 I²C数字输出，为便携式应用，如智能手机，笔记本电脑和工业传感器相当理想。在工作电流小于1μA，它是在同行业中最低的电力环境光传感器和功能的0.045lux超宽22位的动态范围188,000lux。 　　微光操作允许在深色玻璃应用，操作方便。 　　芯片上的光电二极管的光谱响应进行了优化以模仿人眼的环境光感，并采用红外和阻隔紫外线的能力。自适应增益模块自动选择，以优化计数/勒克斯正确勒克斯范围。 　　该IC的设计工作于1.7V至3.6V电源电压范围，仅消耗0.65μA全面运作。它是在一个小尺寸，采用2mm x 2mm x 0.6mm 的UTDFN-

Python库 | edt-2.1.2-cp39-cp39-macosx_10_9_universal2.whl

2022-05-31 上传
资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：edt-2.1.2-cp39-cp39-macosx_10_9_universal2.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

C:\Users\13303856229\Documents\saoleiohers\change_game.cpp:52: error: 'class Ui::change_game' has no member named 'edt_column' int column = ui->edt_column->text().toInt(); ^

2023-06-09 上传
在这种情况下，你尝试访问ui->edt_column，但是Ui::change_game类中不存在名为edt_column的成员。 请确保在ui_change_game.h文件中包含了你的edt_column对象，并且在ui_change_game.h文件中使用了Qt Designer将其...

def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

2023-06-01 上传
7. 使用 Scikit-image 中的 `peak_local_max()` 函数从距离变换图像中寻找峰值点，作为细胞的中心点。 8. 使用 Scikit-image 中的 `watershed()` 函数基于距离变换图像和峰值点进行分水岭分割，将细胞区域分割出来。...

MOVE ZERO TO WK-POS2. PERFORM VARYING WK-POS1 FROM 1 BY 1 UNTIL WK-POS1 > 40 IF WK-EDT-X40(WK-POS1) NOT = CS-半角スペース THEN ADD 1 TO WK-POS2 MOVE WK-EDT-X40(WK-POS1) TO WK-OUT-X40(WK-POS2) ELSE CONTINUE END-IF END-PERFORM. 解释下这段代码

2023-04-19 上传
这段代码是一段 COBOL 语言的程序，其功能是将字符串 WK-EDT-X40 中的非空格字符存储到另一个字符串 WK-OUT-X40 中，并在 WK-OUT-X40 中为每一个非空格字符分配一个位置，最终在 WK-POS2 中存储最后一个非空格字符的...

qstring模糊查找

2023-08-12 上传
QString searchTarget = ui->edt_searchfastpath->text(); QString searchTarget_wildcard; searchTarget_wildcard.clear(); searchTarget_wildcard.push_back('*'); for (int i = 0; i (int)searchTarget.size(); i...

阅读此段Android代码，说明此段代码使用了什么功能模块、方法、类，实现了什么外观以及功能：public class Login extends AppCompatActivity { private EditText edt_Username, edt_PassWord; private Button btn_Login, btn_Forget, btn_Register; boolean isFlag = false; ViewFlipper flipper; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_login); setTitle("云小吃登录"); edt_Username = this.findViewById(R.id.edt_UserName); edt_PassWord = this.findViewById(R.id.edt_Password); btn_Login = this.findViewById(R.id.btn_Login); btn_Forget = this.findViewById(R.id.btn_Forget); btn_Register = this.findViewById(R.id.btn_Register); flipper = findViewById(R.id.flipper); flipper.startFlipping(); edt_Username.setOnFocusChangeListener(new View.OnFocusChangeListener() { @Override public void onFocusChange(View v, boolean hasFocus) { if (hasFocus) { edt_PassWord.setText(""); } else { String username = edt_Username.getText().toString(); if (username.length() < 4) { Toast.makeText(Login.this, "用户名长度必须大于4,请重新输入", Toast.LENGTH_SHORT).show(); edt_Username.setText(""); } } } }); edt_PassWord.setOnFocusChangeListener(new View.OnFocusChangeListener() { @Override public void onFocusChange(View v, boolean hasFocus) { if (hasFocus) { } else { String password = edt_PassWord.getText().toString(); if (password.length() < 6 || password.length() > 12) { Toast.makeText(Login.this, "密码长度必须为6-12位,请重新输入", Toast.LENGTH_LONG).show(); edt_PassWord.setText(""); } }

2023-06-09 上传
这段代码实现了一个登录的界面和功能，使用了Android的UI控件和事件监听器实现。具体使用了AppCompatActivity、EditText、Button、ViewFlipper、Toast等类和方法，其中ViewFlipper实现了登录界面的轮播效果。...

Job for docker.service failed because the control process exited with error code. See "systemctl status docker.service" and "journalctl -xe" for details.

2023-06-12 上传
Active: failed (Result: start-limit-hit) since Tue 2021-09-14 10:00:00 EDT; 1min ago Docs: https://docs.docker.com Process: 1234 ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/...

from skimage.morphology import skeletonize_3d from skimage import data # Load the 3D data points data = data.binary_blobs(length=100, blob_size_fraction=0.1, n_dim=3) # Convert the data points to a binary image binary_image = data.astype(bool) # Generate the distance map distance_map = ndimage.distance_transform_edt(binary_image) # Threshold the distance map thresholded_distance_map = (distance_map > 0) & (distance_map < 10) # Skeletonize the thresholded distance map skeleton = skeletonize_3d(thresholded_distance_map)对这段代码采用matplotlib进行可视化

2023-06-02 上传
好的，您可以尝试使用以下代码来可视化这段代码生成的三维骨架图像： ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection fig = plt.figure() ...
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