瑞萨单片机控制LIS3DH加速度传感器软件包

版权申诉
0 下载量 137 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 216KB ZIP 举报
资源摘要信息:"LIS3DH.zip_A00 macro_LIS3DH_lis3dh角速度_基于瑞萨单片机的加速度传感器" LIS3DH是一款广泛使用的三轴数字输出加速度传感器,它能够检测设备在三维空间中的加速度变化,从而为各种应用提供精确的运动检测和方向控制功能。LIS3DH由意法半导体(STMicroelectronics)公司生产,因其高性能、低功耗和小型封装而受到开发者青睐。 在此次提供的资源中,我们发现该资源是专为瑞萨单片机平台定制的。瑞萨单片机(Renesas MCU)是日本瑞萨电子有限公司的微控制器品牌,是全球最大的单片机供应商之一。这些单片机广泛应用于汽车电子、工业控制、消费电子等领域。基于瑞萨单片机的开发环境和软件库,LIS3DH传感器的软件包能够更好地与瑞萨单片机进行集成,实现硬件与软件的高效协同工作。 从给定文件的标题中,我们可以得知,这份资源包含的软件支持角速度的测量,虽然LIS3DH主要是一款加速度传感器,但它也可以配合其他设备或算法来估计角速度,这对于需要进行复杂运动分析的应用来说非常有用。例如,通过算法可以从加速度数据中推算出角速度,从而实现更全面的运动捕捉。 该资源还被冠以"A00 macro"的标签,这可能意味着该软件包包括了用于编程瑞萨单片机的宏定义或宏程序,这些宏可以方便开发者在编程时快速配置和调用LIS3DH传感器的特定功能。 在文件名称列表中,我们注意到只有一个项目,即"LIS3DH"。这可能表明该资源是一个集成了LIS3DH驱动程序、初始化代码、数据读取程序以及可能的角速度估计算法的压缩包。开发者可以下载该资源,解压后直接在瑞萨单片机平台上进行开发和调试,而无需从头开始编写底层代码。 综合以上信息,这份资源非常适合需要在基于瑞萨单片机的项目中集成LIS3DH加速度传感器的开发者使用。它可以帮助开发者减少开发时间,加快产品上市时间,同时提高产品的性能和可靠性。通过使用该软件包,开发者可以轻松实现对LIS3DH传感器的配置和数据读取,以及更高级的功能,如角速度的估计和运动分析。这对于任何需要精确运动检测的应用领域,如机器人技术、运动健康监测、虚拟现实等,都是极具价值的工具。
2023-06-13 上传
2023-06-12 上传

import requests import random import parsel visited_urls = set() # 保存已经访问过的链接 page = 1 while True: # 循环爬取 url = f'https://travel.qunar.com/travelbook/list.htm?page={page}&order=hot_heat' html_data = requests.get(url).text selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() # 遍历当前页面中的所有链接 for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li if detail_url in visited_urls: # 如果链接已经访问过,则跳过 continue visited_urls.add(detail_url) # 将链接加入集合中 detail_html = requests.get(detail_url).text time.sleep(random.randint(3, 5)) detail_selector = parsel.Selector(detail_html) title = detail_selector.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get() comment = detail_selector.css('.title.white::text').get() view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get() money = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get() character = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get() play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() for play in play_list: print(play) print(title, comment, view_count, date, days, money, character, play_list, detail_url) time.sleep(random.randint(3, 5)) # 判断是否需要继续爬取 if len(lis) == 0 or page >= 20: break page += 1这段代码怎么将爬取出来的所有数据保存到csv文件

2023-06-13 上传

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def count(lis): lis = np.array(lis) key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v = list_new.size x.append(k) y.append(v) return x, y mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['design', 'build', 'test'] figureIndex = 0 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)) ax.plot = (x, y_sig, color[i] + '-') ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.show() plt.grid(True) size = 100000 samples = [np.random.normal(mu[i], sigma[i], size) for i in range(3)] data = np.zeros(len(samples[1])) for i in range(len(samples[1])): for j in range(3): data[i] += samples[j][i] data[i] = int(data[i]) a, b = count(data) pdf = [x/size for x in b] cdf = np.zeros(len(a)) for i in range(len(a)): if i > 0: cdf[i] += cdf[i - 1] cdf = cdf/size figureIndex += 1 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(211) ax.bar(a, height=pdf, color='blue', edgecolor='white', label='MC PDF') ax.plot(a, pdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.set_title('Monte Carlo Simulation') ax = fig.add_subplot(212) ax.plot(a, cdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.grid(True) plt.show()修改一下代码

2023-05-18 上传