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微控制器Arduino
Arduino 5- USB and Serial Communication - Understanding the Arduino's Serial Communication Capabilities - Listening to the Arduino - Talking to the Arduino 6- Interfacing with Liquid Crystal Displays - Setting Up the LCD - Using the LiquidCrystal Library to Write to the LCD -Building a Personal Thermostat 7- Control Arduino Board using an Android Phone and a Bluetooth Module - Getting Started with MIT应用程序发明家 - 使用MIT App Inventor创建Android应用程序 - 一个简单的项目：使用MIT App Inventor和Arduino Raspberry Pi的控制LED从Raspberry Pi -Raspberry Pi -raspberry Pi设置和硬件概述开始，Raspberry Pi＆Hardware概述-Raspbian（Linux） - Python -Python，Python，Hello in Python -Python -Raspberry Pi pile pield Io（Raspberry Pi io io（gp io div）
基于微控制器的全自动智能校园电铃系统，带时间显示
我们所有的春天都受到校园钟声的极大影响。但事实上，尽管自技术出现以来，许多效果都已数字化，但校园钟声仍然是手动的。让我们通过创建一种数字解释来使校园钟声现代化，这种解释不仅仅是响铃。我们生产的议会钟是一种数字钟，它执行以下任务：存储全天的时间表，蜂鸣器在每个时间段结束时响起，随时重新编程电路板的能力该系统使用 STM32 稳压器、蓝牙模块、议会钟蜂鸣器、带按钮的 16x2 LED 显示屏、入门电子走廊和 PCB 板来制作它。STM32 稳压器通过显示屏与瘾君子通信。提供处理和设置模式。该系统允许瘾君子在设置模式下连接 Android 手机。连接后，我们使用应用程序将时间表编程到系统中。Android 应用程序使瘾君子能够将当前时间表的时间输入到系统中。 STM 调节器使用内部 RTC 跟踪时间并显示当前和未来的时间。
使用Yolo算法的心脏病预测系统 纳米流体的传热应用和... 的测试 基于微控制器的锂离子电池充电器 使用AI的梦想生成：算法的比较 theta与α比率的QEEG分析 解锁潜力：调查米歇尔提出的磁铁引擎概念 可再生能源整合对整体... 的影响 网络安全的新兴趋势和未来方向... 探索人工智能中的高级技术，以进行环境监测和 由于污染引起的遗传突变 药品中的自然保存开发... 网络犯罪及其影响的新边界 用于... 的残疾人的电磁齿轮变速杆的设计 名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感 AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响 关于指纹和血液证据从检索的进步技术的综述 印度的能源安全方案 使用yolov8 在火灾场景中检测人类生命 汽车行业的环境管理 激励因素影响女性企业家选择chikankari 评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法 使用混合机器学习的心脏病预测... 大道超市（2021 - 2024）
Vinayagar工程学院摘要：预先医疗保健系统的开发正在迅速发展，如今可用大量患者数据（即电子健康记录系统中的大数据）可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法，用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式，以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的，而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见，错误和过多的医疗费用，从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员，对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词：心脏病，心血管疾病，Yolo算法，Yolo算法，模糊C-MEAN
开发基于微控制器的单相H-bridge逆变器
摘要本文介绍了基于微控制器正弦脉冲宽度调制方案的单相H桥逆变器的开发，用于住宅负载应用。减少常规逆变器的谐波内容的任务需要本研究论文。使用微控制器（AT-MEGA 328）生成电源开关启动信号。此外，微控制器能够存储所需的命令以生成必要的波形，以通过适当的设计控制H桥逆变器的幅度和频率。通过减少的总谐波失真，获得了纯正弦波和电流的正弦波。该逆变器旨在用于直流电源（电池）的独立式。在本文中，开发了一个框图，其中包含电池，H桥逆变器，升压变压器，L-C滤波器和控制系统。讨论了所有这些块。最后，生成和讨论MATLAB/SIMULINK模拟和实验结果。用48.5欧姆电阻载荷测试了1.2 KVA设计的原型，并发现电压TH的相等值小于220 VRMS的4.00％。
实现STM32F407微控制器的5级逆变器
摘要 - 技术发展不断增加，这可以通过日常需求中使用的电子设备数量的增加来看出，其中之一是转化电能的科学，即5级逆变器。5阶段逆变器是可以将直流电转换为AC电力的电压更换器。为了通过谐波消除技术获得正弦的5级逆变器电压波输出，进行了许多研究。谐波消除技术是一种5级逆变器信号处理技术，可用于最大开关模式，以获得正弦输出波形和最小THD值，并结合STM32F407微控制器控制信号发电机电路和MOSFET驱动器电路，预计这是5级Inverter Wave Formform的高级输出波动。正弦。测试是以PSIM软件和实际实现形式进行的软件进行的。基于结果，所使用的方法能够产生逆变器输出电流和电压为4.38％。
半导体管理微控制器单元 (MCU)
台积电 80% 以上的收入来自 300 毫米晶圆制造的芯片/管芯，台积电正在建造的所有新晶圆厂均基于 300 毫米晶圆技术。较新的汽车 MCU 已转向 300 毫米晶圆技术，但仍有许多汽车 MCU 使用 200 毫米晶圆技术。
基于微控制器的 bldc 控制器设计...
燃料消耗量的增加导致化石燃料储量日益枯竭。可以利用的一种替代能源解决方案是电能。克服能源危机的一种方法是通过参加节能汽车大赛（KMHE）来发挥创造力。乌达亚纳大学的 Weimana 团队以 Agnijaya Vehicle 为名参加了电动机驱动城市概念类别的比赛。能够参与竞争并赢得比赛的重要方面之一是电机控制器。本文介绍了基于 STM32 Blue Pill 微控制器的无刷直流电机控制器设计的研究成果，该控制器用于旋转 Agnijaya Weimana 城市电动汽车上的 BLDC 电机。所创建的 BLDC 控制器设计的规格是将一个 1980 瓦功率耗散逆变器连接到一个 800 瓦带传感器的 BLDC 电机。基于 STM32 Blue Pill 微控制器的无刷直流电机控制器设计成功并制造完成，当连接到无负载的 BLDC 电机时，会产生包含开关噪声的正弦输出波形。驱动 Agnijaya Wimana 城市电动车的性能能够应用高达 100% 的 PWM 占空比，平均电流达到 24,775 安培，平均电压降高达 48,485 V DC，平均额定功率高达 1200.5 瓦，BLDC 电机速度高达 419.5 RPM。关键词：电动汽车，BLDC 电机，无刷直流控制器。
FUZE VAF-M17 微控制器软件 - VTI
摘要：本文详细描述了引信 vAF-M17 的微控制器软件工作流程以及详细的硬件和软件架构。引信 vAF-M17 和保险启动器 vFI-M17 一起用于航空炸弹 MK-82、MK-84、BLU-109，具有与引信 FMU-139 相同的功能特性。引信 vAF-M17 的心脏和大脑是 8 位微控制器，它管理着整个操作。硬件和软件的设计主要强调操作安全性，以防止任何不良影响。为此，硬件设计考虑了安装在保险启动器内部的压差测量单元，该单元提供有关航空炸弹速度的信息。电子设备知道第一个安全条件已满足，并且航空炸弹已与飞机和飞行员保持一定距离，以执行引信所需的功能（通过爆炸激活炸弹内的炸药填充物）。另一个对正常运行至关重要的传感器是加速度计，它具有撞击检测的可能性，操作员可以预设所需的“g”值。
RX100 系列微控制器 | 瑞萨
瑞萨电子 RX100 MCU 系列提供其他入门级 32 位 MCU 所不具备的关键 DSP 功能，与竞争解决方案相比具有明显优势。与竞争性 M0/M0+ 系列不同，RX CPU 内核提供基于硬件的除法功能，与基于软件的实现相比，设计效率和性能大幅提升。RX CPU 内核还包含重要的 DSP 支持功能，如 5 级流水线和 32 比特桶形移位器，这些功能在 M0/M0+ 解决方案中不可用。瑞萨电子提供广泛的可扩展 DSP 指令集，旨在最大限度地发挥 RX CPU 内核的卓越性能，让您可以轻松开发 DSP 应用代码。RX100 系列提供的先进 DSP 功能使其成为低成本、低功耗信号处理应用的不二之选。
用于人工智能和机器学习的微控制器
人工智能是一套硬件和软件技术，可以为计算单元提供在人类观察者看来与人类智力相似的功能。人工智能的基本定义是机器人完成通常由人类完成的任务的能力。当数学或传统建模无效时，AI使用一组自然影响的计算机方法来解决复杂的实时问题。AI是从模式检测算法发展而来的。在传统的多核计算机上，人工神经网络（ANN）通常在模拟中运行。最终，目标是使用人工神经元网络在硬件中实现ANN，这些神经元通过定时电脉冲相互通信，就像大脑一样。人工神经网络（ANN）在解码大量数据方面非常出色