Win10下DS1820多点温度传感器采集与Tensorflow-GPU编程详解

本篇文档详细介绍了在Windows 10环境下，如何利用TensorFlow GPU 1.8.0版本与Python 3.6进行温度传感器多点数据采集的系统开发过程，针对的硬件平台包括显卡MX250及CUDA 9.0和CUDNN支持。系统主要由硬件电路和监控软件两大部分构成，其中硬件电路主要包括DS1820温度传感器，该传感器具有高分辨率（11位）并采用符号扩展的二进制补码格式存储温度数据。 首先，系统设计遵循明确的程序设计流程，通过图4.1展示了从硬件配置到软件执行的逻辑结构。监控软件作为核心，负责协调各个执行模块和用户交互，而执行模块则是具体的功能单元，例如测量、计算和数据显示等，每个模块都有其特定的功能定义和接口规范。 DS1820温度传感器是关键硬件，它的数据处理能力为多点数据采集提供了基础。传感器的数据结构包含1位符号位、7位整数部分和3位小数部分，共占用2字节。设计中选择了默认的11位分辨率，且利用E2PROM存储数据，确保了数据的稳定性和可读性。 单片机部分，文中特别提及了AT89S52作为主控设备，这是一种常用的8位微控制器，用于控制和协调整个系统。章节详细介绍了AT89S52的简介，包括其功能和特点，以及引脚说明，这对于理解和连接硬件至关重要。 硬件电路设计部分则涵盖了这些组件如何通过电路板布局和连接，实现传感器数据的采集、传输和处理。这包括但不限于传感器的电源管理、信号转换、以及与主控单片机的通信接口设计。 本文档不仅阐述了理论概念，还提供了实际操作的步骤和细节，适合对温度传感器数据采集系统感兴趣的开发者，特别是对于想在Windows 10环境下使用TensorFlow GPU进行实时数据分析的学生或工程师。通过阅读这篇文档，读者可以掌握从选择合适的软件环境，到硬件电路的设计和编程，直至数据采集和处理的全过程。