基于SLMP算法的MATLAB水下传感器网络定位仿真研究——参考IEEE Transactions文章的可扩展移动预测定位技术,【6】MATLAB仿真 水下传感器网络定位，SLMP算法，有参考文档。 主要参考文档： 1. Scalable Localization with Mobility Prediction for Underwater Sensor Networks，IEEE Transactions on Mobile Computing 主要供文档方法的学习 非全文复现。 ,MATLAB仿真;水下传感器网络定位;SLMP算法;参考文档;可扩展性定位;移动预测。,MATLAB仿真：水下传感器网络定位的SLMP算法研究

针对无线传感器网络中节点配置问题，目前已提出很多种不同的算法。这些算法的基本思想大都是把传感器节点分为不同的覆盖集，使得其中每个覆盖集能够监控到所有的目标。 本篇论文针对一个新颖，高效的覆盖算法，分析了该算法的设计原理，在此基础上作了改进，并将其实现，对不同情况下该算法所呈现的结果进行了讨论。该算法的特点在于通过一个成本函数来选择覆盖集里的传感器，成本函数的参数包括三个因素：传感器监控目标的能力、与较难监控目标的联系及传感器的剩余电池寿命。本文利用三个权重来表示这三个因素，探索了在三个因素发生变化时，该算法所产生的不同结果，得出通过合理控制三个权重的值，可以得到符合于实际情况的最佳结果，从而达到延长无线传感器网络寿命的目的。 1. 引言 无线传感器网络（WSN, Wireless Sensor Networks）是由大量部署在特定区域内的小型设备——传感器节点组成，这些节点具有数据采集、处理和传输能力。WSN广泛应用于环境监测、军事侦察、健康监护等多个领域。然而，由于节点资源有限，特别是能源有限，如何有效地利用节点进行目标覆盖，确保网络的持续稳定运行，是WSN研究中的关键问题。本文关注的是基于覆盖集的WSN覆盖率算法，旨在通过优化节点分配策略，提高网络覆盖效率，延长网络寿命。 1.1 研究背景 随着物联网技术的发展，WSN的应用越来越广泛。然而，由于节点的分布不均和能量限制，网络覆盖率成为一个挑战。传统的随机部署策略往往导致覆盖不全面或资源浪费。因此，设计一种能动态调整覆盖策略的算法，使每个目标都能被至少一个传感器节点有效监控，成为WSN研究的热点。 1.2 研究意义 优化WSN的覆盖率不仅可以提高数据采集的准确性和可靠性，还能减少不必要的能量消耗，延长网络生命周期。通过智能的覆盖算法，可以降低节点的部署密度，节省硬件成本，同时保持服务的质量。 1.3 研究现状 现有的覆盖算法主要分为静态和动态两类。静态算法在部署初期确定节点位置，难以适应环境变化；动态算法则根据环境和网络状态实时调整，更适应实际应用。本文研究的是一种新型动态覆盖算法，它以覆盖集为基础，通过成本函数来选择最佳传感器节点。 2. 问题模型 2.1 覆盖集介绍 覆盖集是WSN覆盖问题的核心概念，它是一组传感器节点，它们协同工作，共同覆盖整个监控区域。每个覆盖集应保证区域内所有目标的覆盖，以避免盲点。 2.2 点覆盖及面覆盖 点覆盖是指每个传感器节点仅需覆盖其周围一小片区域，而面覆盖则要求节点能覆盖更大的区域。本文算法兼顾点覆盖和面覆盖，以实现全方位的有效监控。 3. 算法设计原理 3.1 参数 本文提出的算法引入了三个关键参数：传感器的监控能力、与难监控目标的联系以及传感器的剩余电池寿命。这三者通过权重系数量化，形成成本函数，用于指导节点的选择。监控能力反映了节点的感知范围和精度，与难监控目标的联系度则考虑了某些特定目标的重要性，剩余电池寿命关乎节点的生存时间。 3.2 算法流程 根据节点的位置和覆盖范围划分覆盖集；然后，计算每个节点的成本函数，选取成本最低的节点进入覆盖集；不断迭代优化覆盖集，直到所有目标都被有效覆盖。 4. 改进与实现 对原算法进行改进，引入动态调整权重的机制，使算法能更好地适应环境变化。通过模拟实验，探讨不同权重设置对算法性能的影响，找出最佳的权重组合，以实现最优的覆盖效果和网络寿命。 5. 结果分析 通过对多种场景的仿真，本文深入分析了算法的性能，包括覆盖率、能源效率和网络生存时间，验证了改进算法的有效性和优越性。 基于覆盖集的WSN覆盖率算法通过综合考虑多种因素，实现了高效且节能的目标覆盖。通过合理的参数调整和优化，可以显著提升WSN的工作效能，为WSN的实用化提供了理论和技术支持。未来的研究方向可能包括进一步优化成本函数，考虑更多实际因素，以及将算法应用于更复杂的网络环境中。

内容概要：本文档详细介绍了基于STM32F103C8T6的体脂秤开发方案，涵盖了硬件架构设计、核心代码实现、关键外设驱动以及开发注意事项。硬件部分包括HX711体重测量模块、AD5933生物阻抗分析模块、OLED显示屏和WiFi数据上传模块。软件部分实现了体重测量、生物阻抗测量、体脂率和肌肉量计算等功能。通过主程序框架将各个模块有机结合起来，实现了完整的体脂秤功能。此外，还提供了滑动平均滤波等优化措施，确保数据准确性。最后，文档还提到了一些扩展功能，如蓝牙连接、语音播报和多用户管理等。 适合人群：具有嵌入式开发基础，尤其是对STM32平台有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：①学习STM32平台下的传感器融合技术；②掌握体重、生物阻抗等数据的采集与处理方法；③理解体脂率计算模型及其应用。 其他说明：文档提供完整C++源码及校准参数配置文档，适合希望深入了解体脂秤工作原理并进行二次开发的技术人员。阅读时建议结合实际硬件进行调试和验证。

根据提供的实验报告大纲，我们可以提炼出以下几个主要的知识点： ### 一、实验背景与目标 #### 背景介绍 本实验是针对湖南科技大学计算机科学与工程学院开设的《传感器网络及应用A》课程进行的一次实践教学活动。实验旨在通过Omnet++这一模拟平台，帮助学生理解和掌握无线传感器网络中的差错控制协议。 #### 实验目标 本次实验的目标主要包括： 1. **实现报文自动收发和重传功能**：即通过编程实现组帧协议、数据检错机制以及自动重传请求（ARQ）协议，确保数据能够准确无误地传输。 2. **性能分析**：通过仿真实验来分析和评估协议的性能指标，如数据帧平均响应时间等。 ### 二、实验内容与方法 #### 实验内容 1. **实现停等式ARQ协议仿真**：这是一种简单的差错控制协议，当发送方发送一个数据帧后，会等待接收方的确认（ACK），只有在收到确认后才会发送下一个数据帧。 2. **性能指标数据帧平均响应时间仿真**：通过模拟实际的无线通信环境，记录并计算每个数据帧从发送到接收到确认的平均时间。 3. **设计滑窗ARQ协议**：在此基础上，进一步设计并实现滑动窗口版本的ARQ协议，以提高数据传输效率。同时，还需要添加CRC校验程序，以增强差错检测能力。 #### 实验方法 - **使用Omnet++模拟软件**：作为主要的实验工具，用于构建无线传感器网络模型，并实现上述协议的仿真。 - **编程实现**：利用C++语言编写相应的模块代码，包括发送端和接收端的处理逻辑。 ### 三、实验步骤 1. **环境搭建**：确保实验所需的台式计算机已安装好Omnet++软件，并配置好开发环境。 2. **协议实现**：按照实验内容的要求，编写具体的协议实现代码。 3. **性能测试**：通过调整不同的参数（如信道噪声、传输速率等），观察协议在不同条件下的表现，并收集相关数据。 4. **数据分析**：对收集的数据进行整理和分析，得出结论。 ### 四、实验结果与讨论 #### 结果展示 1. **网络仿真时动画截图**：提供实验过程中网络行为的可视化展示，帮助理解数据传输过程。 2. **ARQ协议流程图**：详细展示协议的工作流程，有助于理解其工作原理。 3. **ARQ协议实现代码**：附上完整的代码，并加入详细的注释，方便他人阅读和理解。 #### 讨论 通过对实验结果的分析，可以讨论以下几点： - **协议的有效性**：评估所实现的ARQ协议是否能够有效减少数据传输中的差错。 - **性能优化**：探讨如何进一步提高协议的性能，例如通过调整滑动窗口大小等参数。 - **应用场景**：考虑这些协议在实际无线传感器网络中的应用可能性。 ### 五、实验总结 基于实验的结果和讨论，总结本次实验的主要收获，并提出可能存在的问题以及改进的方向。这不仅有助于加深学生对无线传感器网络的理解，也为未来的研究提供了宝贵的参考。

JX90614红外测温实验

基于Keil编译器的Proteus多路DS18B20温度传感器采集与LCD显示系统,基于51单片机的多路温度检测proteus仿真_ds18b20（仿真+程序+原理图） 仿真图proteus 7.8 proteus 8.9 程序编译器：keil 4 keil 5 编程语言：C语言 功能说明： 通过对多路DS18B20温度传感器的数据采集，实现8路 4路温度采集并将数值显示在LCD显示屏上； 通过按键设置温度报警值，逐个显示传感器的温度，当lcd显示温度超过设定值时，系统声光报警。 ,基于51单片机的多路温度检测; DS18B20; Proteus仿真; 程序编译器（Keil 4/5）; C语言编程; 温度采集与显示; 报警功能。,基于51单片机与DS18B20传感器的多路温度检测与报警系统Proteus仿真

【内容概要】： 本资源深度剖析基于STM32微控制器的智能安防系统开发全流程，以STM32F407ZGT6为主控芯片，集成PIR人体红外传感器、MQ-2烟雾探测器、HC-SR04超声波模块等多传感器数据融合方案。系统采用FreeRTOS实时操作系统实现任务调度，通过ESP8266 WiFi模块搭建物联网通信链路，支持手机端远程报警与状态监控。内容涵盖硬件电路设计（包含PCB布局优化）、传感器数据采集滤波算法、报警阈值动态调整策略，以及基于STM32CubeMX的工程配置实战。配套提供完整的Keil MDK工程源码、电路原理图、AT指令集调试日志。 ​【适用人群】： 嵌入式开发工程师：需要物联网安防设备开发参考方案；电子信息类专业学生：毕业设计/课程设计需实现完整嵌入式系统；创客爱好者：DIY智能家居安防装置的实践指南；安防产品经理：了解产品市场市场。 ​【使用场景及目标】： 家庭防盗：实时监测非法入侵并触发声光报警； 仓库监控：温湿度异常预警与烟雾火灾检测； 办公室安全：非工作时间移动物体侦测与远程告警 【设计目标】：实现<500ms的紧急事件响应延迟（实测均值320ms）；超低功耗。

IEC 60751-2022: 工业铂电阻温度计和铂温度传感器

内容概要：本文详细介绍了在Matlab 2019a和2019b版本中，针对电机控制领域的无位置传感器控制系统的设计方法。主要内容涵盖三种关键技术：PI控制策略、MTPA（最大转矩电流比）控制策略以及基于MRAS（模型参考自适应法）的无位置传感器控制。文中不仅提供了具体的MATLAB代码实现，还讨论了各种控制策略的应用场景及其优缺点。对于PI控制，强调了积分抗饱和处理的重要性；对于MTPA控制，则探讨了d-q轴电流的优化计算；而对于MRAS控制，则着重于自适应律的设计和低速情况下的改进措施。 适合人群：从事电机控制研究的技术人员，尤其是那些希望深入了解无位置传感器控制系统的工程师。 使用场景及目标：①帮助研究人员理解和掌握无位置传感器控制系统的原理和技术细节；②为实际工程项目提供理论支持和技术指导，特别是在降低成本和提高系统可靠性的方面。 其他说明：文章中包含了大量实用的MATLAB代码片段，可以直接应用于实验环境中进行验证和优化。同时，作者还分享了一些实践经验，如参数调整技巧、常见问题及解决方案等，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

STM32F103C8T6驱动MTS4温度传感器的例程是一个典型的嵌入式系统应用，涉及到的主要技术点包括STM32微控制器、I2C通信协议、温度传感器MTS4以及LL库的使用。下面将对这些知识点进行详细说明。 STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M3内核的32位微控制器，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。它具有高性能、低功耗的特点，广泛应用于各种嵌入式设计中。这款芯片包含丰富的外设接口，如GPIO、UART、SPI、I2C等，能满足不同类型的传感器和设备的连接需求。 MTS4是一款数字温度传感器，常用于工业和环境监测等领域。它通过I2C接口与主控器通信，能够提供精确的温度测量数据。I2C（Inter-Integrated Circuit）是一种多主机、双向二线制同步串行总线，由飞利浦（现NXP）公司开发，适用于低速、短距离的设备间通信。在STM32F103C8T6驱动MTS4的例程中，I2C接口用于发送读取温度的命令，并接收传感器返回的数据。 LL库，全称为Low Layer库，是STM32CubeMX的一部分，提供了底层硬件驱动接口。相比于HAL库，LL库更接近于寄存器级别的操作，具有更高的效率，但使用起来需要对STM32的硬件结构有更深入的理解。在该例程中，使用LL库来配置STM32的I2C外设，初始化I2C时钟、设置GPIO引脚为I2C模式、配置I2C地址和波特率等。 程序实现过程中，首先需要配置STM32的GPIO引脚作为I2C接口，然后初始化I2C外设，设置合适的时钟频率和通信参数。接着，通过I2C发送启动信号、从设备地址和命令，使MTS4开始测量或传输数据。在接收到温度数据后，进行必要的错误检查和数据解析，最后将温度值通过串口（UART）发送到调试终端进行打印。 文件名为"I2C_Test"的压缩包可能包含了实现上述功能的源代码文件，如I2C驱动文件、主函数（main.c）、头文件（.h）等。开发者可以通过阅读和理解这些代码，学习如何在STM32F103C8T6上实现对MTS4温度传感器的驱动和数据处理。 这个例程涵盖了嵌入式系统开发中的多个关键环节：微控制器的使用、通信协议的实现、传感器的驱动以及底层库的应用。对于学习STM32和I2C通信的初学者来说，这是一个很好的实践项目。通过分析和调试这个例程，可以提升对嵌入式系统的理解和编程能力。