本文摘要:传感器的数量在整个地球表面和人们生活周围的空间急剧增加,取得了世界上各种各样的数据消息。

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传感器的数量在整个地球表面和人们生活周围的空间急剧增加,取得了世界上各种各样的数据消息。这些价格亲民的传感器是IoT发展和我们的社会,面临着数字化革命背后的驱动力,但连接和提供来自传感器的数据不一定是直线的或那么简单的,以下有五项技术,工程师和传输模块技巧1——重新从总线工具开始第一步,在工程师第一次接收传感器时,利用总线工具,使之不可接受。一个总线工具连接到一台个人计算机(PC ),连接到传感器的I2C、SPI或传感器会说的其他协议。

与总线工具相关的PC应用用于未知和工作源发送和接收数据,而不是未知的、提交证书的嵌入式微控制器(MCU )驱动程序。在总线工具的工作环境中,开发者可以传输和接管消息,获得该部分如何工作的解读,在成为嵌入式工作者之前。技术在Python中创建传输模块代码如果开发者尝试使用总线工具的传感器,下一步就是为传感器创建程序代码。

不需要跳转到微控制器,用Python写应用于程序的代码。许多总线工具在writingscripts中安装了插件和示例代码,Python通常是. NET上可用的语言之一。

在Python上创建应用程序既慢又简单,我正在获取在应用程序中测试传感器的方法。这个方法不像在嵌入式环境中测试一样简单。通过享受高级代码,非嵌入式工程师可以轻松地挖掘传感器脚本和测试,而无需照顾嵌入式软件工程师。

技术3―用Micropython测试传感器向Python写入第一个应用程序代码的优点之一是利用调用MicroPython,应用程序调用到总线工具应用程序编程模块(API ) MicroPython在动态嵌入式软件中运行,其中有很多传感器让工程师理解其价值。MicroPython在Cortex-M4处理器上运行,是适用于程序代码时间表的好环境。不仅非常简单,而且不需要导出I2C或SPI驱动程序。

这是因为它包含在MicroPython的库中。(EDN网站读者usingmicropythonforreal-timesoftwaredevelopment或5 advantagesofusingmicropythonforembeddedsoftwareprogramming的两篇文章利用可以从传感器制造商中检索到的样本代码,工程师需要回顾很长的路要理解传感器是如何工作的。

出乎意料的是,许多传感器供应商不是嵌入式软件设计专家,因此不要期待找到可以投入生产的可爱的体系结构和高雅的例子。关于供应商代码,我们自学了这一部分是如何工作的,之后重建的挫败感经常出现,直到我们可以将其完全集成到嵌入式软件中。虽然有可能像意大利面一样开始,但是通过解读制造商传感器的结构,可以在产品上市前增加被燃烧的周末的时间。技术5——用于传感器融合函数库的机会是传感器的传输模块不太新,以前没有人做过。

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所有未知的函数库,例如许多芯片制造商取得的传感器融合函数库,为了使开发者更慢地控制和更好,可以避免他们陷入新的研究开发和产品架构的后世。许多传感器可以集成到常见的类型或类别中。这些类型或类别会成功开发驱动程序。

如果处理得当,完全可以广泛或较少地再利用。寻找这些传感器融合库,自学它们的优缺点。如果最后的想法传感器集成到嵌入式系统中,有很多方法可以帮助提高设计时间表和易用性。开发者在开始设计时,利用高级抽象概念,在将传感器集成到低级系统之前,自学传感器是如何工作的,意味着著走错了路。

2020-03-30中不存在的许多资源无需从头开始就有助于举起开发者的旗帜取得胜利。

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