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物联网用途广泛,可运用于城市公共安全、工业安全生产、环境监控、智能交通、智能家居、公共卫生、健康监测等多个领域,让人们享受到更加轻松的生活。具体地,物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。通过安装信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等,将所有的物品都与网络连接在一起,方便识别和管理。电视、洗衣机、空调甚至自行车、门锁和血压计上都能使用。 相似文献
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196.
基于以FMQL45T900为核心的板级平台,借助平台中QSPI控制器,于嵌入式操作系统中适配SM25QH256M Flash芯片。依托SM25QH256M芯片特性,详细描述了该Flash芯片的初始化、读写及擦除的基本流程。同时,通过完整、详细的实验验证了Flash驱动功能的完整性。 相似文献
197.
利用Fe(III)和 2 (5′ 溴 2′ 吡啶偶氮 ) 5 二乙基氨基苯酚反应形成配位化合物为基础 ,研究一种灵敏的计时吸附电位法测定KH2 PO4 中超痕量Fe(III)含量。讨论了KH2 PO4 对Fe(III)与 2 (5′ 溴 2′ 吡啶偶氮 ) 5 二乙基氨基苯酚反应的影响。在电化学检测前利用PbS生成Fe2 S3共沉淀 ,将Fe(III)从KH2 PO4 溶液中分离出来。该方法用于测定了KH2 PO4 晶体和饱和溶液中超痕量Fe(III)含量 ,获得满意结果 相似文献
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针对高速公路路网交通数据中存在大量噪声数据与缺失数据,数据完整度较低,导致预测精度下降的问题,提出一种基于多源数据融合的高速公路路网短时交通流参数实时预测方法。采用小波分析阈值法对高速公路路网交通数据进行去噪处理,在最小二乘支持向量机基础上采用组合阈值填补方法填补交通数据序列中存在的缺失数据,提高交通数据的完整度。结合小波神经网络和遗传算法建立短时交通流参数预测模型,采用遗传-小波神经网络处理多源检测器采集到的交通流参数,通过最小二乘动态加权融合算法融合多个检测器的交通流参数,将交通流参数输入预测模型中,得到高速公路路网短时交通流参数实时预测结果。实验结果表明,采用本文方法处理后的交通数据序列中不存在缺失数据,数据完整度较高,且所得预测结果与实际车流量变化曲线较为贴近,预测精度高,可以广泛应用在交通流预测领域。 相似文献
200.