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RFM90 LoRa模块规格书.docx
一般描述 RFM90 亚 GHz 无线电收发器是长距离无线应用的理想选择。它专为长电池寿命而设计，有效接收电流消耗仅为 8mA。它可以通过高效的集成功率放大器传输高达 +22dBm 的信号。这些设备支持用于 LPWAN 用例的 LoRa® 调制和用于传统用例的 (G)FSK 调制。这些设备具有高度可配置性，可利用全球 LoRaWAN TM 标准或专有协议满足不同的应用要求。这些设备旨在符合 LoRa Alliance TM 发布的 LoRaWAN TM 规范的物理层要求。该无线电适用于以符合无线电法规为目标的系统，包括但不限于 ETSI EN 300 220、FCC CFR 47 第 15 部分、中国监管要求和日本 ARIB T-108。150 MHz 至 960 MHz 的连续频率覆盖范围允许支持全球所有主要的亚 GHz ISM 频段。
使用Lora的智能停车
在纸上使用Lorawan的题为“有效的停车湾分配和管理系统” [5]由Saifil Allif A'ssri，H。K. Zaman撰写，该项目的整个系统基于Lorawan。末端节点由传感器，微控制器和Lipo Bettery组成。对于此项目，HMC5883L，3轴磁性传感器收集并将数据发送到网关微控制器还将网络ID设置为将与数据一起传输到网关。从微控制器发送的数据已加密。在网关中，正在使用的设备是Dragino Lora/GPS帽子。连接器/网关与Raspberry Pi 3。网关是在SX1276/SX1278收发器上创建的。通过添加L80 GP（MTK MTK MT3399上的基础）是针对使用GPS通过Raspberry PI连接的GPS开发的，该应用程序需要GPS信息（例如定时应用程序或一般应用程序）。网关将在UDP数据包[5]中接收数据。
LORA 收发器模块 RFM6601 数据表
（OEM）集成商必须确保整个最终产品（包括集成的 RF 模块）符合要求。为了符合 15 B（§15.107 和（如果适用）§15.107），主机制造商必须在模块安装和运行时证明符合 15。此外，模块应进行传输，评估应确认模块的有意发射（15C）符合要求（基本/带外）。最后，集成商必须根据 §15.101 中的定义，为新主机设备申请适当的设备授权（例如验证）。提醒集成商确保不会向最终主机设备的最终用户提供这些安装说明。集成此 RF 模块的最终主机设备“必须贴上辅助标签，标明 RF 模块的 FCC ID，例如”包含 FCC ID：2ASEO-RFM6601“此设备符合 FCC 规则第 15 部分。操作受以下两个条件约束：(1) 此设备不得造成有害干扰，(2) 此设备必须接受任何收到的干扰，包括可能导致意外操作的干扰。”注意：根据 FCC 规则第 15 部分，本设备已通过测试，符合 B 类数字设备的限制。这些限制旨在为住宅安装提供合理的保护，防止有害干扰。本设备会产生、使用并辐射射频能量，如果未按照说明安装和使用，可能会对无线电通信造成有害干扰。但是，不能保证在特定安装中不会发生干扰。如果本设备确实对无线电或电视接收造成有害干扰（可通过关闭和打开设备来确定），则建议用户尝试通过以下一种或多种措施来纠正干扰：--重新调整或重新放置接收天线。--增加设备与接收器之间的距离。--将设备连接到与接收器所连接电路不同的电路插座。--咨询经销商或经验丰富的无线电/电视技术人员以寻求帮助。未经合规负责方明确批准对本设备进行更改或修改可能会使用户失去操作本设备的权限。
LORA 收发器模块 RFM6601W 数据表
1 GPIO58 MCU GPIO 2 RSTN 复位信号，低电平有效 3 GPIO11 MCU GPIO 4 GPIO08 MCU GPIO 5 GPIO05 MCU GPIO 6 GPIO04 MCU GPIO 7 GPIO09 MCU GPIO 8 GPIO47 MCU GPIO 9 GPIO45 MCU GPIO 10 GPIO44 MCU GPIO 11, 13, 30, 31 GND 接地 12 ANT 天线端口 14 VCC 输入电压 15 GPIO32 MCU GPIO 16 GPIO33 MCU GPIO 17 GPIO37 MCU GPIO 18 GPIO1 MCU GPIO 19 GPIO0 MCU GPIO 20 GPIO3 MCU GPIO 21 GPIO2 MCU GPIO 22 GPIO6 SWD 数据 23 GPIO7 SWD CLK 24 GPIO16 单片机 GPIO 25 GPIO17 单片机 GPIO 26 GPIO14 单片机 GPIO 27 GPIO15 单片机 GPIO 28 GPIO62 单片机 GPIO 29 GPIO60 单片机 GPIO
LORA 收发模块 HM-6601 数据表
1 GPIO58 MCU GPIO 2 RSTN 复位信号，低电平有效 3 GPIO11 MCU GPIO 4 GPIO08 MCU GPIO 5 GPIO05 MCU GPIO 6 GPIO04 MCU GPIO 7 GPIO09 MCU GPIO 8 GPIO47 MCU GPIO 9 GPIO45 MCU GPIO 10 GPIO44 MCU GPIO 11, 13, 30, 31 GND 接地 12 ANT 天线端口 14 VCC 输入电压 15 GPIO32 MCU GPIO 16 GPIO33 MCU GPIO 17 GPIO37 MCU GPIO 18 GPIO1 MCU GPIO 19 GPIO0 MCU GPIO 20 GPIO3 MCU GPIO 21 GPIO2 MCU GPIO 22 GPIO6 SWD 数据 23 GPIO7 SWD CLK 24 GPIO16 单片机 GPIO 25 GPIO17 单片机 GPIO (UART_TXD) 26 GPIO14 单片机 GPIO 27 GPIO15 单片机 GPIO 28 GPIO62 单片机 GPIO (UART_RXD) 29 GPIO60 单片机 GPIO
LORA 收发器模块 RFM68LCW 数据表
地址：深圳市南山区西丽街道万科云城C区8栋30层 邮编：518052 邮箱：sales@hoperf.com 电话：+86-755-82973805 / 4001-189-180 传真：+86-755-82973550
LORA 收发器模块 RFM6601 数据表
注意：（OEM）集成商必须确保整个最终产品（包括集成的 RF 模块）符合要求。为了符合 15 B（§15.107 和（如果适用）§15.107），主机制造商必须在模块安装和运行时证明符合 15。此外，模块应进行传输，评估应确认模块的有意发射（15C）符合要求（基本/带外）。最后，集成商必须根据 §15.101 中的定义，为新主机设备申请适当的设备授权（例如验证）。提醒集成商确保不会向最终主机设备的最终用户提供这些安装说明。集成此 RF 模块的最终主机设备“必须贴上辅助标签，标明 RF 模块的 FCC ID，例如”包含 FCC ID：2ASEO-RFM6601“此设备符合 FCC 规则第 15 部分。操作受以下两个条件约束：(1) 此设备不得造成有害干扰，(2) 此设备必须接受任何收到的干扰，包括可能导致意外操作的干扰。”注意：根据 FCC 规则第 15 部分，本设备已通过测试，符合 B 类数字设备的限制。这些限制旨在为住宅安装提供合理的保护，防止有害干扰。本设备会产生、使用并辐射射频能量，如果未按照说明安装和使用，可能会对无线电通信造成有害干扰。但是，不能保证在特定安装中不会发生干扰。如果本设备确实对无线电或电视接收造成有害干扰（可通过关闭和打开设备来确定），则建议用户尝试通过以下一种或多种措施来纠正干扰：--重新调整或重新放置接收天线。--增加设备与接收器之间的距离。--将设备连接到与接收器所连接电路不同的电路插座。--咨询经销商或经验丰富的无线电/电视技术人员以寻求帮助。未经合规负责方明确批准对本设备进行更改或修改可能会使用户失去操作本设备的权限。
LORA 收发模块 HM-6601 数据表
3 GPIO11 单片机 GPIO （用于 OTA 模式） 4 GPIO08 单片机 GPIO 5 GPIO05 单片机 GPIO 6 GPIO04 单片机 GPIO 7 GPIO09 单片机 GPIO 8 GPIO47 单片机 GPIO 9 GPIO45 单片机 GPIO 10 GPIO44 单片机 GPIO 11,13,30,31 GND 地 12 ANT 天线接口 14 VCC 电源 15 GPIO32 单片机 GPIO 16 GPIO33 单片机 GPIO 17 GPIO37 单片机 GPIO 18 GPIO1 单片机 GPIO 19 GPIO0 单片机 GPIO 20 GPIO3 单片机 GPIO 21 GPIO2 单片机 GPIO 22 GPIO6 SWD DATA 23 GPIO7 SWD CLK
细分计划草案 - 洛拉湾...
s：\ Korsiak＆Company \ Great Gulf \ Lora Bay \ Lora Bay \第4B \ 4B \ 4B-计划草案\ 2023-08 \ Lora Bay phase 4B 4B计划草案计划 - 8月3日23_KC.DWG
内在的洛拉：发现的通才方法...
正常，深度，反照率和阴影的三个三链接[3]。我们的方法是一种低级适应性（LORA）技术，有效地在不同的模型类型上有效地提取这些内在的，具有最小的计算开销和数据要求。详细的结果和一个夏天在选项卡中介绍。1，并在第二节进一步阐述。4。我们的实验表明，生成模型中的内在知识不是偶然的，而是大规模学习的副产品以模仿图像数据。总而言之，我们的工作扩大了对一般图像模型中对视觉知识的理解，我们的贡献是：•广泛的适用性：我们验证了I-L O Ra提取场景内在的（正常，深度，反击和阴影）的能力，跨越了广泛的生成模型，突显了其对各种建筑的适应性。•有效而精益的知识提取方法：I-L O RA高效，需要增加参数（稳定扩散的0.17％）和最小的训练数据，只有250张图像。•从学习的先验中的见解：通过控制实验，我们说明了学先的先验的关键作用，这表明提取的内在质量与生成模型的视觉质量相关。•内在的竞争质量：我们的方法具有数百至数千个标记的图像，与领先的监督技术相比，与数百万个标记图像相比，具有固有的图像或什至更好。