wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商ESP32運行TensorFlow模型Gitee搭建ESP-IDF_深圳市飛?？萍加邢薰?/title> <meta name="keywords" content="wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商ESP32運行TensorFlow模型Gitee搭建ESP-IDF,深圳市飛?？萍加邢薰?> <meta name="description" content="wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商ESP32運行TensorFlow模型Gitee搭建ESP-IDF-深圳市飛?？萍加邢薰?wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商ESP32運行TensorFlow模型Gitee搭建ESP-IDF，人工智能之父，艾倫·圖靈很早就曾預測“有一天，人們會帶著電腦在公園散步，并告訴對方，今天早上我的計算機講了個很有趣的事?！比祟愐恢痹噲D讓機器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。從上世紀50年代開始，人工智能相繼進入了“推理期”和“知識期”，在這兩個階段，機器都是按照人類設定的規則和總結的知識運作，永遠無法超越其創造者。機器學習（MachineLearning）方法應運而生，人工智能進入“機器學習時期”。機器學習的核心是“使用算法解析數據，從中學習，然后對世界上的某件事情做出決定或預測”。這意味著，與其顯式地編寫程序來執行某些任務，不如教計算機如何開發一個算法來完成任務。隨著機器學習領域不斷的發展，在移動、嵌入式和IoT設備上部署/運行機器學習模型也成為了可能。這篇文章僅介紹wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商在ESP32上如何部署/運行TensorFlow模型。在?create_sine_model.ipynb?文章中將介紹“HelloWorld!”正弦模型相關代碼。 TensorFlow是一個端到端開源機器學習平臺。它擁有一個包含各種工具、庫和社區資源的全面靈活生態系統，可以讓研究人員推動機器學習領域的先進技術的發展，并讓開發者輕松地構建和部署由機器學習提供支持的應用。TensorFlowLite是一組工具，可幫助開發人員在移動、嵌入式和IoT設備上部署/運行TensorFlow模型。TensorFlowLite使設備上的機器學習推理具有低延遲的特性，并使可執行文件更小。 TensorFlowLite由兩個主要組件組成： TensorFlowLite解釋器?可在許多不同的硬件類型（包括手機，嵌入式Linux設備和微控制器）上運行經過優化的模型。 TensorFlowLite轉換器?將TensorFlow模型轉換為供解釋器使用的有效形式，并且可以優化模型以改善可執行文件大小和性能。接下來，將介紹如何將TensorFlowLite運行在ESP32上，有兩種方式： .使用ESP-IDF .使用PlatformIO平臺使用ESP-IDF 1.搭建ESP-IDF開發環境根據?ESP-IDFProgrammingGuide?安裝工具鏈和ESP-IDF 檢查ESP-IDF環境是否已經正確安裝：檢查?IDF_PATH?環境變量是否已經設置檢查?idf.py?和?xtensa-esp32-elf-*?工具鏈是否在PATH環境變量中 2.克隆TensorFlow 通過下面的命令，將TensorFlow克隆到本地： gitclonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow.git 3.生成hello_world示例項目在tensorflow目錄下通過下面的命令，可以生成hello_world示例項目： make-ftensorflow/lite/micro/tools/make/MakefileTARGET=espgenerate_hello_world_esp_project 4.部署到ESP32 在hello_world項目目錄下，編譯、燒錄可執行文件到ESP32： cdtensorflow/lite/micro/tools/make/gen/esp_xtensa-esp32/prj/hello_world/esp-idf idf.py--port/dev/ttyUSB0flashmonitor 使用PlatformIO平臺 1.安裝TensorFlowLite環境（PlatformIO）首先，需要安裝PlatformIO，打開終端輸入： pipinstall-Uplatformio 2.新建PlatformIO項目接下來可以開始搭建軟件框架了，詳細步驟： .創建項目目錄，包含src，lib，include文件夾 .新建?platformio.ini?文件，文件內容：[env:esp32doit-devkit-v1]platform=espressif32board=esp32doit-devkit-v1framework=arduinoboard_build.partitions=custom.csvlib_deps=tfmicro .新建?custom.csv?文件，文件內容：#Name,Type,SubType,Offset,Size,Flags?nvs,data,nvs,0x9000,20K,otadata,data,ota,0xe000,8K,firm,app,ota_0,,3400K,eeprom,data,0x99,,4K,spiffs,data,spiffs,,444K, 3.生成hello_world示例項目 .在項目目錄所在目錄下，克隆TensorFlow倉庫 gitclonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow.git .生成ESP32示例項目，獲取生成的tfmicro庫和示例模型，在Tensorflow目錄下，運行： make-ftensorflow/lite/micro/tools/make/MakefileTARGET=espgenerate_hello_world_esp_project 生成的示例項目位于： tensorflow/tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/esp_xtensa-esp32/prj/hello_world/ 4.修改PlatformIO項目 .在hello_world/esp-idf目錄中拷貝tfmicro文件夾到項目目錄下的lib文件夾 .在main目錄中拷貝?http://sin_model_data.cc?到項目目錄下的src文件夾，拷貝sine_model_data.h到項目目錄下的include文件夾 .在third_party/flatbuffers/include目錄中拷貝flatbuffers目錄到tfmicro文件夾. .在third_party/gemmlowp目錄中拷貝fixedpoint和internal目錄到tfmicro文件夾. .在third_party目錄中拷貝kissfft目錄到tfmicro文件夾. .在third_party/flatbuffers/include目錄中拷貝flatbuffers到tfmicro文件夾 .在lib/tfmicro/flatbuffers目錄下打開base.h,將以下代碼段 #ifdefined(ARDUINO)&&!defined(ARDUINOSTL_M_H)#include<utility.h>#else#include<utility>#endif 修改為: #include<utility> .接下來修改“HelloWorld!”sin模型來測試TensorFlowLite是否正常工作，完整的源代碼請在GitHub倉庫中查看代碼倉庫鏈接：ESP32-TensorFlow-Lite-Sample 5.部署到ESP32 在終端中輸入以下命令將可執行文件燒錄到ESP32： platformiorun-tupload--upload-port/dev/ttyUSB0 在終端中輸入以下命令將打開串口交互終端，輸入一個浮點數，程序將給出sin模型預測的值： screen/dev/ttyUSB0115200 wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商開發工作流程這是將TensorFlow模型部署到微控制器的過程： .創建或獲取TensorFlow模型該模型必須非常小，以便在轉換后適合您的目標設備。它只能使用支持的操作。如果要使用當前不被支持的操作，可以提供自己的實現。 .將模型轉換為TensorFlowLiteFlatBuffer 您將使用TensorFlowLite轉換器來將模型轉換為標準TensorFlowLite格式。您可能希望輸出量化模型，因為它們的尺寸更小、執行效率更高。 .將FlatBuffer轉換為Cbyte數組模型保存在只讀程序存儲器中，并以簡單的C文件的形式提供。標準工具可用于將FlatBuffer轉換為C數組。 .集成TensorFlowLiteforMicrocontrollers的C++庫編寫微控制器代碼以使用C++庫執行推斷。 .部署到您的設備構建程序并將其部署到您的設備。 wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商如何使用Gitee快速搭建ESP-IDF開發環境（Windows版），為更好地服務國內用戶，構建中文需求溝通平臺，幫助用戶快速下載樂鑫開源代碼，樂鑫將GitHub中的主要倉庫（包含ESP-IDF、ESP-ADF、ESP-MDF以及阿里、騰訊、京東等國內云平臺的連云代碼等）鏡像到了Gitee（碼云，國內基于Git的代碼托管平臺），并進行每日同步，確保與GitHub代碼一致。值得一提的是，我們還將ESP-IDF依賴的子倉庫(submodule)代碼逐一鏡像到了碼云，確保主倉庫和子倉庫擁有相同的下載體驗。未來，wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商將會持續維護國內Gitee平臺，加入更多開源項目，推動國內開源社區和生態的繁榮發展。此文檔教程可作為對官方搭建教程的補充，使用碼云進行ESP-IDF環境安裝，預計可大幅縮短環境搭建的等待時間。適用系統：Windows1064位版本、Windows7SP2級以上x64版本安裝版本：ESP-IDF4.0及以上版本構建系統：CMake 一、安裝依賴工具 wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商在環境搭建之前，我們需要在Windows系統中安裝一些開發必備的工具，這些工具包括Python環境，版本控制工具Git。 1.安裝Python3.7： Python主要用于執行一些自動化腳本，例如執行?idf.py?等；下載鏈接：點擊下載:python3.7.9；安裝提示：注意，在安裝時先勾選?AddPython3.7toPATH，或手動添加環境變量修改Pythonpip源：為了加快后續Python包的下載速度，可將pip源切換到國內，例如切換為國內阿里的源管理員模式打開命令提示符窗口（CMD），執行以下指令： shpipconfigsetglobal.index-urlhttp://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pipconfigsetglobal.trusted-hostmirrors.aliyun.com 2.安裝Git： Git用于拉取ESP-IDF源代碼，代碼版本控制等；下載鏈接：點擊下載:git2.30 安裝提示：直接點擊下一步即可注意，以上步驟完成以后，請重啟電腦使配置生效二、下載ESP-IDF源代碼 ESP-IDF的倉庫代碼包含一個主倉庫和數十個子倉庫，使用重定向腳本esp-gitee-tools，可以直接將這些倉庫的下載路徑切換為國內碼云倉庫，極大的加快代碼的下載速度，操作方法如下： .進入C盤根目錄； .打開一個終端窗口：可在文件管理器空白位置點擊鼠標右鍵，然后選擇?GitBashHere； .下載重定向腳本esp-gitee-tools，運行以下指令： shgitclonehttps://gitee.com/EspressifSystems/esp-gitee-tools.git .下載主倉庫代碼： shgitclonehttps://gitee.com/EspressifSystems/esp-idf.git .使用esp-gitee-tools下載子倉庫代碼，依次執行以下指令： shcdesp-gitee-tools exportEGT_PATH=$(pwd) cd.. cdesp-idf$EGT_PATH/submodule-update.sh 后續如果切換"> <meta name='viewport' content='width=1440' /> <link href="http://www.sibaritic.com/public/css/cecc/animate.css,iconfont.css,bootstrap.min.css,response.min.css?v=1685691509000" rel="stylesheet" type="text/css" /> <link href="http://www.sibaritic.com/css/site_impt_r.css?v=1685691509000" rel="stylesheet" type="text/css" /> <link href="http://www.sibaritic.com/css/ftmpl_impt_ade63bf4-98ea-40ad-99c4-6b699360a43f.css?v=1685691509000" rel="stylesheet" type="text/css" /> <link href="http://www.sibaritic.com/css/page_impt_news_details.css?v=1685691509000" rel="stylesheet" type="text/css" /> <link rel="shortcut icon" href="/favicon.ico" type="image/x-icon" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp" /> <meta name="applicable-device" content="pc,mobile" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, user-scalable=no" />  <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp" /> </head> <body data-pageid="aa756094-2ae5-4d31-9e89-67d2c9f6543b" data-layout="flow" data-tmplid="ade63bf4-98ea-40ad-99c4-6b699360a43f"> <div style="position:fixed;left:-9000px;top:-9000px;"><label id="acc2m"></label><tr id="acc2m"><small id="acc2m"><label id="acc2m"></label></small></tr><label id="acc2m"><strong id="acc2m"><small id="acc2m"></small></strong></label><label id="acc2m"></label><wbr id="acc2m"></wbr><nav id="acc2m"></nav><nav 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id="acc2m"></wbr><small id="acc2m"></small><strong id="acc2m"><small id="acc2m"><div id="acc2m"></div></small></strong><label id="acc2m"><nav id="acc2m"><small id="acc2m"></small></nav></label><wbr id="acc2m"></wbr><wbr id="acc2m"></wbr><small id="acc2m"></small><small id="acc2m"></small><nav id="acc2m"></nav><label id="acc2m"></label><tr id="acc2m"><label id="acc2m"><strong id="acc2m"></strong></label></tr><wbr id="acc2m"></wbr><tr id="acc2m"><strong id="acc2m"><nav id="acc2m"></nav></strong></tr><nav id="acc2m"></nav><nav id="acc2m"></nav><small id="acc2m"><tr id="acc2m"><tr id="acc2m"></tr></tr></small><s id="acc2m"></s><nav id="acc2m"><div id="acc2m"><wbr id="acc2m"></wbr></div></nav><tr id="acc2m"></tr> <tr id="acc2m"></tr><div id="acc2m"></div><wbr id="acc2m"></wbr><wbr id="acc2m"></wbr><nav id="acc2m"><small id="acc2m"><tr id="acc2m"></tr></small></nav><tr id="acc2m"><s id="acc2m"><strong id="acc2m"></strong></s></tr><div id="acc2m"></div><small id="acc2m"></small><nav id="acc2m"></nav><label id="acc2m"></label><tr id="acc2m"></tr><small id="acc2m"></small><nav id="acc2m"></nav><small id="acc2m"></small><nav id="acc2m"><div id="acc2m"><wbr id="acc2m"></wbr></div></nav><s id="acc2m"></s><tr id="acc2m"></tr><nav id="acc2m"><wbr id="acc2m"><div id="acc2m"></div></wbr></nav><strong id="acc2m"></strong><small id="acc2m"></small><wbr id="acc2m"></wbr><label id="acc2m"></label><tr id="acc2m"></tr><div id="acc2m"></div><small id="acc2m"><div id="acc2m"><tr id="acc2m"></tr></div></small><strong id="acc2m"></strong><tr id="acc2m"><label id="acc2m"><strong id="acc2m"></strong></label></tr><label id="acc2m"><nav id="acc2m"><small id="acc2m"></small></nav></label><label id="acc2m"><strong id="acc2m"><small id="acc2m"></small></strong></label><label id="acc2m"></label><strong id="acc2m"></strong><wbr id="acc2m"></wbr><wbr id="acc2m"></wbr><small id="acc2m"><wbr id="acc2m"><tr id="acc2m"></tr></wbr></small><tr id="acc2m"></tr><div id="acc2m"></div><s id="acc2m"></s><s id="acc2m"></s><label id="acc2m"></label><div id="acc2m"></div><label id="acc2m"><nav id="acc2m"><small id="acc2m"></small></nav></label><small id="acc2m"><wbr id="acc2m"><tr id="acc2m"></tr></wbr></small><nav id="acc2m"></nav><strong id="acc2m"></strong><label id="acc2m"><label id="acc2m"><nav id="acc2m"></nav></label></label><strong id="acc2m"><nav id="acc2m"><small id="acc2m"></small></nav></strong><s id="acc2m"></s><s id="acc2m"><label id="acc2m"><strong id="acc2m"></strong></label></s><small id="acc2m"><wbr id="acc2m"><tr id="acc2m"></tr></wbr></small><wbr id="acc2m"><label id="acc2m"><s id="acc2m"></s></label></wbr> <tr id="acc2m"><label id="acc2m"><strong id="acc2m"></strong></label></tr><tr id="acc2m"></tr><nav id="acc2m"></nav><wbr id="acc2m"></wbr><label id="acc2m"></label><strong id="acc2m"></strong><wbr id="acc2m"></wbr><s id="acc2m"></s><nav id="acc2m"></nav><wbr id="acc2m"></wbr><nav id="acc2m"></nav><strong id="acc2m"><small id="acc2m"><div 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class="button2 button-next2 swiper-button-white"> <i class="iconfont btn-ic2"></i> </div> <div class=" button2 button-prev2 swiper-button-white"> <i class="iconfont btn-ic2"></i> </div> </div> </div>  <article class="summary"> <div class="lead"> <p>wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商ESP32運行TensorFlow模型Gitee搭建ESP-IDF，人工智能之父，艾倫·圖靈很早就曾預測“有一天，人們會帶著電腦在公園散步，并告訴對方，今天早上我的計算機講了個很有趣的事。”人類一直試圖讓機器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。從上世紀50年代開始，人工智能相繼進入了“推理期”和“知識期”，在這兩個階段，機器都是按照人類設定的規則和總結的知識運作，永遠無法超越其創造者。機器學習（MachineLearning）方法應運而生，人工智能進入“機器學習時期”。機器學習的核心是“使用算法解析數據，從中學習，然后對世界上的某件事情做出決定或預測”。這意味著，與其顯式地編寫程序來執行某些任務，不如教計算機如何開發一個算法來完成任務。</p> <p><br /> 隨著機器學習領域不斷的發展，在移動、嵌入式和IoT設備上部署/運行機器學習模型也成為了可能。這篇文章僅介紹wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商在ESP32上如何部署/運行TensorFlow模型。在 create_sine_model.ipynb 文章中將介紹“HelloWorld!”正弦模型相關代碼。</p> <p><br /> TensorFlow是一個端到端開源機器學習平臺。它擁有一個包含各種工具、庫和社區資源的全面靈活生態系統，可以讓研究人員推動機器學習領域的先進技術的發展，并讓開發者輕松地構建和部署由機器學習提供支持的應用。TensorFlowLite是一組工具，可幫助開發人員在移動、嵌入式和IoT設備上部署/運行TensorFlow模型。TensorFlowLite使設備上的機器學習推理具有低延遲的特性，并使可執行文件更小。</p> <p><br /> TensorFlowLite由兩個主要組件組成：<br /> TensorFlowLite解釋器可在許多不同的硬件類型（包括手機，嵌入式Linux設備和微控制器）上運行經過優化的模型。<br /> TensorFlowLite轉換器將TensorFlow模型轉換為供解釋器使用的有效形式，并且可以優化模型以改善可執行文件大小和性能。<br /> 接下來，將介紹如何將TensorFlowLite運行在ESP32上，有兩種方式：<br /> .使用ESP-IDF<br /> .使用PlatformIO平臺<br /> 使用ESP-IDF<br /> 1.搭建ESP-IDF開發環境<br /> 根據 ESP-IDFProgrammingGuide 安裝工具鏈和ESP-IDF<br /> 檢查ESP-IDF環境是否已經正確安裝：<br /> 檢查 IDF_PATH 環境變量是否已經設置<br /> 檢查 idf.py 和 xtensa-esp32-elf-* 工具鏈是否在PATH環境變量中<br /> 2.克隆TensorFlow<br /> 通過下面的命令，將TensorFlow克隆到本地：<br /> gitclonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow.git<br /> 3.生成hello_world示例項目<br /> 在tensorflow目錄下通過下面的命令，可以生成hello_world示例項目：<br /> make-ftensorflow/lite/micro/tools/make/MakefileTARGET=espgenerate_hello_world_esp_project<br /> 4.部署到ESP32<br /> 在hello_world項目目錄下，編譯、燒錄可執行文件到ESP32：<br /> cdtensorflow/lite/micro/tools/make/gen/esp_xtensa-esp32/prj/hello_world/esp-idf<br /> idf.py--port/dev/ttyUSB0flashmonitor</p> <p><br /> 使用PlatformIO平臺<br /> 1.安裝TensorFlowLite環境（PlatformIO）<br /> 首先，需要安裝PlatformIO，打開終端輸入：<br /> pipinstall-Uplatformio<br /> 2.新建PlatformIO項目<br /> 接下來可以開始搭建軟件框架了，詳細步驟：<br /> .創建項目目錄，包含src，lib，include文件夾<br /> .新建 platformio.ini 文件，文件內容：[env:esp32doit-devkit-v1]platform=espressif32board=esp32doit-devkit-v1framework=arduinoboard_build.partitions=custom.csvlib_deps=tfmicro<br /> .新建 custom.csv 文件，文件內容：#Name,Type,SubType,Offset,Size,Flags nvs,data,nvs,0x9000,20K,otadata,data,ota,0xe000,8K,firm,app,ota_0,,3400K,eeprom,data,0x99,,4K,spiffs,data,spiffs,,444K,<br /> 3.生成hello_world示例項目<br /> .在項目目錄所在目錄下，克隆TensorFlow倉庫<br /> gitclonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow.git<br /> .生成ESP32示例項目，獲取生成的tfmicro庫和示例模型，在Tensorflow目錄下，運行：<br /> make-ftensorflow/lite/micro/tools/make/MakefileTARGET=espgenerate_hello_world_esp_project<br /> 生成的示例項目位于：<br /> tensorflow/tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/esp_xtensa-esp32/prj/hello_world/<br /> 4.修改PlatformIO項目<br /> .在hello_world/esp-idf目錄中拷貝tfmicro文件夾到項目目錄下的lib文件夾<br /> .在main目錄中拷貝 http://sin_model_data.cc 到項目目錄下的src文件夾，拷貝sine_model_data.h到項目目錄下的include文件夾<br /> .在third_party/flatbuffers/include目錄中拷貝flatbuffers目錄到tfmicro文件夾.<br /> .在third_party/gemmlowp目錄中拷貝fixedpoint和internal目錄到tfmicro文件夾.<br /> .在third_party目錄中拷貝kissfft目錄到tfmicro文件夾.<br /> .在third_party/flatbuffers/include目錄中拷貝flatbuffers到tfmicro文件夾<br /> .在lib/tfmicro/flatbuffers目錄下打開base.h,將以下代碼段<br /> #ifdefined(ARDUINO)&&!defined(ARDUINOSTL_M_H)#include<utility.h>#else#include<utility>#endif<br /> 修改為:<br /> #include<utility><br /> .接下來修改“HelloWorld!”sin模型來測試TensorFlowLite是否正常工作，完整的源代碼請在GitHub倉庫中查看<br /> 代碼倉庫鏈接：ESP32-TensorFlow-Lite-Sample<br /> 5.部署到ESP32<br /> 在終端中輸入以下命令將可執行文件燒錄到ESP32：<br /> platformiorun-tupload--upload-port/dev/ttyUSB0<br /> 在終端中輸入以下命令將打開串口交互終端，輸入一個浮點數，程序將給出sin模型預測的值：<br /> screen/dev/ttyUSB0115200</p> <p><br /> wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商開發工作流程<br /> 這是將TensorFlow模型部署到微控制器的過程：<br /> .創建或獲取TensorFlow模型<br /> 該模型必須非常小，以便在轉換后適合您的目標設備。它只能使用支持的操作。如果要使用當前不被支持的操作，可以提供自己的實現。<br /> .將模型轉換為TensorFlowLiteFlatBuffer<br /> 您將使用TensorFlowLite轉換器來將模型轉換為標準TensorFlowLite格式。您可能希望輸出量化模型，因為它們的尺寸更小、執行效率更高。<br /> .將FlatBuffer轉換為Cbyte數組<br /> 模型保存在只讀程序存儲器中，并以簡單的C文件的形式提供。標準工具可用于將FlatBuffer轉換為C數組。<br /> .集成TensorFlowLiteforMicrocontrollers的C++庫<br /> 編寫微控制器代碼以使用C++庫執行推斷。<br /> .部署到您的設備<br /> 構建程序并將其部署到您的設備。</p> <p><br /> wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商如何使用Gitee快速搭建ESP-IDF開發環境（Windows版），為更好地服務國內用戶，構建中文需求溝通平臺，幫助用戶快速下載樂鑫開源代碼，樂鑫將GitHub中的主要倉庫（包含ESP-IDF、ESP-ADF、ESP-MDF以及阿里、騰訊、京東等國內云平臺的連云代碼等）鏡像到了Gitee（碼云，國內基于Git的代碼托管平臺），并進行每日同步，確保與GitHub代碼一致。值得一提的是，我們還將ESP-IDF依賴的子倉庫(submodule)代碼逐一鏡像到了碼云，確保主倉庫和子倉庫擁有相同的下載體驗。</p> <p><br /> 未來，wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商將會持續維護國內Gitee平臺，加入更多開源項目，推動國內開源社區和生態的繁榮發展。<br /> 此文檔教程可作為對官方搭建教程的補充，使用碼云進行ESP-IDF環境安裝，預計可大幅縮短環境搭建的等待時間。<br /> 適用系統：Windows1064位版本、Windows7SP2級以上x64版本<br /> 安裝版本：ESP-IDF4.0及以上版本<br /> 構建系統：CMake</p> <p><br /> 一、安裝依賴工具<br /> wifi藍牙模塊樂鑫esp32代理商在環境搭建之前，我們需要在Windows系統中安裝一些開發必備的工具，這些工具包括Python環境，版本控制工具Git。<br /> 1.安裝Python3.7：<br /> Python主要用于執行一些自動化腳本，例如執行 idf.py 等；<br /> 下載鏈接：點擊下載:python3.7.9；<br /> 安裝提示：<br /> 注意，在安裝時先勾選 AddPython3.7toPATH，或手動添加環境變量<br /> 修改Pythonpip源：<br /> 為了加快后續Python包的下載速度，可將pip源切換到國內，例如切換為國內阿里的源<br /> 管理員模式打開命令提示符窗口（CMD），執行以下指令：<br /> shpipconfigsetglobal.index-urlhttp://mirrors.aliyun.com/pypi/simple<br /> pipconfigsetglobal.trusted-hostmirrors.aliyun.com<br /> 2.安裝Git：<br /> Git用于拉取ESP-IDF源代碼，代碼版本控制等；<br /> 下載鏈接：點擊下載:git2.30<br /> 安裝提示：直接點擊下一步即可<br /> 注意，以上步驟完成以后，請重啟電腦使配置生效</p> <p><br /> 二、下載ESP-IDF源代碼<br /> ESP-IDF的倉庫代碼包含一個主倉庫和數十個子倉庫，使用重定向腳本esp-gitee-tools，可以直接將這些倉庫的下載路徑切換為國內碼云倉庫，極大的加快代碼的下載速度，操作方法如下：<br /> .進入C盤根目錄；<br /> .打開一個終端窗口：可在文件管理器空白位置點擊鼠標右鍵，然后選擇 GitBashHere；<br /> .下載重定向腳本esp-gitee-tools，運行以下指令：<br /> shgitclonehttps://gitee.com/EspressifSystems/esp-gitee-tools.git<br /> .下載主倉庫代碼：<br /> shgitclonehttps://gitee.com/EspressifSystems/esp-idf.git<br /> .使用esp-gitee-tools下載子倉庫代碼，依次執行以下指令：<br /> shcdesp-gitee-tools<br /> exportEGT_PATH=$(pwd)<br /> cd..<br /> cdesp-idf$EGT_PATH/submodule-update.sh<br /> 后續如果切換了git分支，子倉庫列表可能會有變化，需要重復執行步驟5的指令</p> <p><br /> 三、安裝編譯工具鏈<br /> 為了生成終能在ESP芯片上運行的bin文件，這里還需要安裝芯片對應的編譯工具鏈和構建系統，工具鏈相關的下載信息一般在ESP-IDF中附帶，我們這里使用esp-gitee-tools進行下載，步驟如下：<br /> .進入C盤根目錄；<br /> .同第二步類似，打開一個終端窗口；<br /> .使用esp-gitee-tools安裝編譯工具鏈，執行以下指令：<br /> shcdesp-gitee-tools<br /> exportEGT_PATH=$(pwd)<br /> cd..<br /> cdesp-idf$EGT_PATH/install.sh</p> <p>至此環境安裝的過程已經完成</p> <p><br /> 四、使用VSCode編譯運行Helloworld！<br /> 用戶可以使用任意編輯器編寫源代碼，我們這里推薦使用VSCode，下載鏈接：點擊下載 VSCode。編譯、下載、運行過程如下：<br /> .啟動VSCode，打開內置終端窗口，快捷鍵為 Ctrl + ~<br /> 2.這里建議將默認終端切換為命令提示符 CMD<br /> 3.重啟VSCode，打開工程文件夾，這里打開的是<br /> C:\esp-idf\examples\get-started\hello_world<br /> 4.打開終端，編譯、下載、查看輸出：<br /> 4.1.首先使用命令C:\esp-idf\export.bat 添加環境變量到當前終端（開啟新終端需要重新執行）：<br /> 4.2.使用命令 idf.pybuild 編譯代碼：<br /> 4.3.使用命令 idf.py-pCOMXflashmonitor 下載代碼，并查看串口輸出。<br /> 所有配置工作已完成，現在您可以以此為基礎開啟ESP芯片開發之旅！</p> </div> </article>   <div class="e_box d_pcDom p_PrevAndNext " data-ename="上一篇、下一篇信息區"> <div class="e_box p_previewBox"> <span class="i_title"><span class="i_pageUpTitle">上一個</span> <span class="clons">: </span> </span> <a href="/news/563.html" data-ename="上一篇信息區"> <span class="p_PreviewTitle">無人機2.4g wifi模塊LED燈wifi通信模塊工業物聯網應用 </span> </a> </div>  <div class="e_box p_nextBox"> <span class="i_title"><span class="i_pageDownTitle">下一個</span> <span class="clons">: </span> </span> <a href="/news/561.html" data-ename="下一篇標題"> <span class="p_PreviewTitle">WiFi模組樂鑫信息科技代理商ESP32程序的內存模型 </span> </a> </div> </div>   <div class="e_box p_PrevAndNextMo p_PrevAndNext " data-ename="上一篇、下一篇信息區"> <div class="e_box p_previewBox"> <span class="i_title"><span class="i_pageUpTitle">上一個</span> <span class="clons">: </span> </span> <a href="/news/563.html" 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target="_self">uA級別智能門鎖低功耗雷達模塊讓門鎖更加智能省電節約功耗</a>  <span class="time">[ 2022-02-18 ]</span> </div>  <article class="p_summary newMs">uA級別智能門鎖低功耗雷達模塊讓門鎖更加智能省電節約功耗，指紋門鎖并不是什么新鮮事，我相信每個人都很熟悉。隨著近年來智能家居的逐步普及，指紋門鎖也進入了成千上萬的家庭。今天的功耗雷達模塊指紋門鎖不僅消除了繁瑣的鑰匙，而且還提供了各種智能功能，uA級別智能門鎖低功耗雷達模塊用在智能門鎖上，可以實現門鎖的智能感應屏幕，使電池壽命延長3-5倍，如與其他智能家居連接，成為智能場景的開關。所以今天的指紋門鎖更被稱為智能門鎖。今天，讓我們來談談功耗雷達模塊智能門鎖的安全性。希望能讓更多想知道智能門鎖的朋友認識下。指紋識別是智能門鎖的核心指紋識別技術在我們的智能手機上隨處可見。從以前的實體指紋識別到屏幕下的指紋識別，可以說指紋識別技術已經相當成熟。指紋識別可以說是整個uA級低功耗雷達模塊智能門鎖的核心。目前主要有三種常見的指紋識別方法，即光學指紋識別、半導體指紋識別和超聲指紋識別。光學指紋識別讓我們先談談光學指紋識別的原理實際上是光的反射。我們都知道指紋本身是不均勻的。當光照射到我們的指紋上時，它會反射，光接收器可以通過接收反射的光來繪制我們的指紋。就像激光雷達測繪一樣。光學指紋識別通常出現在打卡機上，手機上的屏幕指紋識別技術也使用光學指紋識別。今天的光學指紋識別已經達到了非?？斓淖R別速度。然而，光學指紋識別有一個缺點，即硬件上的活體識別無法實現，容易被指模破解。通常，活體識別是通過軟件算法進行的。如果算法處理不當，很容易翻車。此外，光學指紋識別也容易受到液體的影響，濕手解鎖的成功率也會下降。超聲指紋識別超聲指紋識別也被稱為射頻指紋識別，其原理與光學類型相似，但超聲波使用聲波反射，實際上是聲納的縮小版本。因為使用聲波，不要擔心水折射會降低識別率，所以超聲指紋識別可以濕手解鎖。然而，超聲指紋識別在防破解方面與光學類型一樣，不能實現硬件，可以被指模破解，活體識別仍然依賴于算法。半導體指紋識別半導體指紋識別主要采用電容、電場（即我們所說的電感）、溫度和壓力原理來實現指紋圖像的收集。當用戶將手指放在前面時，皮膚形成電容陣列的極板，電容陣列的背面是絕緣極板。由于不同區域指紋的脊柱與谷物之間的距離也不同，因此每個單元的電容量隨之變化，從而獲得指紋圖像。半導體指紋識別具有價格低、體積小、識別率高的優點，因此大多數uA級低功耗雷達模塊智能門鎖都采用了這種方案。半導體指紋識別的另一個功能是活體識別。傳統的硅膠指模無法破解。當然，這并不意味著半導體可以百分識別活體。所謂的半導體指紋識別活體檢測不使用指紋活體體征。本質上，它取決于皮膚的材料特性，這意味著雖然傳統的硅膠指模無法破解。一般來說，無論哪種指紋識別，都有可能被破解，只是說破解的水平。然而，今天的指紋識別，無論是硬件生活識別還是算法生活識別，都相對成熟，很難破解。畢竟，都可以通過支付級別的認證，大大保證安全。目前，市場上大多數智能門鎖仍將保留鑰匙孔。除了指紋解鎖外，用戶還可以用傳統鑰匙開門。留下鑰匙孔的主要目的是在指紋識別故障或智能門鎖耗盡時仍有開門的方法。但由于有鑰匙孔，它表明它可以通過技術手段解鎖。目前市場上的鎖等級可分為A、B、C三個等級，這三個等級主要是通過防暴開鎖和防技術開鎖的程度來區分的。A級鎖要求技術解鎖時間不少于1分鐘，B級鎖要求不少于5分鐘。即使是高級別的C級鎖也只要求技術解鎖時間不少于10分鐘。也就是說，現在市場上大多數門鎖，無論是什么級別，在專業的解鎖大師面前都糊，只不過是時間長短。安全是重要的，是否安全增加了人們對uA級別低功耗雷達模塊智能門鎖安全的擔憂。事實上，現在到處都是攝像頭，強大的人臉識別，以及移動支付的出現，使家庭現金減少，所有這些都使得入室盜竊的成本急劇上升，近年來各省市的入室盜竊幾乎呈懸崖狀下降。換句話說，無論鎖有多安全，無論鎖有多難打開，都可能比在門口安裝攝像頭更具威懾力。因此，擔心uA級別低功耗雷達模塊智能門鎖是否不安全可能意義不大。畢竟，家里的防盜鎖可能不安全。我們應該更加關注門鎖能給我們帶來多少便利。我們要考慮的是智能門鎖的兼容性和通用性。畢竟，智能門鎖近年來才流行起來。大多數人在后期將普通機械門鎖升級為智能門鎖。因此，智能門鎖能否與原門兼容是非常重要的。如果不兼容，發現無法安裝是一件非常麻煩的事情。 uA級別低功耗雷達模塊智能門鎖主要是為了避免帶鑰匙的麻煩。因此，智能門鎖的便利性尤為重要。便利性主要體現在指紋的識別率上。手指受傷導致指紋磨損或老年人指紋較淺。智能門鎖能否識別是非常重要的。當然，如果指紋真的失效，是否有其他解鎖方案，如密碼解鎖或NFC解鎖。還需要注意密碼解鎖是否有虛假密碼等防窺鏡措施。當然，智能門鎖的耐久性也是一個需要特別注意的地方。uA級別低功耗雷達模塊智能門鎖主要依靠內部電池供電，這就要求智能門鎖的耐久性盡可能好，否則經常充電或更換電池會非常麻煩。智能門鎖低功耗雷達模塊：讓門鎖更加智能省電節約功耗在當今信息化時代，智能門鎖已經成為人們生活中不可或缺的一部分。對于門鎖制造商來說，如何提高門鎖的安全性、實用性和便利性，成為他們面對的重要課題。隨著人們對門鎖智能化的需求越來越高，門鎖的能耗問題也成為了門鎖制造商需要重視的問題。為此，越來越多的門鎖制造商開始推出以低功耗為主題的系列產品。在這樣的背景下，智能門鎖低功耗雷達模塊應運而生。智能門鎖低功耗雷達模塊是一種新型技術，其采取雷達技術對門鎖周圍的物體進行探測，一旦發現門鎖附近有人靠近，便會將門鎖自動解鎖，無需使用鑰匙。同時，在保持智能控制的前提下，實現了門鎖省電、節約功耗，延長門鎖使用壽命。在使用智能門鎖低功耗雷達模塊的門鎖中，控制電路和自動解鎖機制是關鍵的部件?？刂齐娐凡捎孟冗M的芯片技術，通過優秀的功耗控制以實現模塊化管理。而自動解鎖機制不僅可以通過微波信號控制實現門鎖的無鑰匙解鎖，還能夠在門鎖未處理的情況下自動鎖定，保障門鎖的安全。智能門鎖低功耗雷達模塊的主要特點是：低功耗、高靈敏度和高可靠性。該模塊在進行人體檢測時，可以遠距離探測到距離為5-7米遠處的人體信號，目標檢測速度極快，而且對門鎖周圍的環境要求不高。同時，該模塊采用了自適應自動補償技術，能夠根據不同環境的變化自動調整信號發射和接收參數，減小誤檢率。在使用智能門鎖低功耗雷達模塊的門鎖中，其功耗可以做到非常低，一組電池能夠支持門鎖持續使用幾年左右。而且這樣的智能門鎖除了具有自動解鎖的功能，還可與APP相互匹配，實現了遠程操作的便捷性。總的來說，智能門鎖低功耗雷達模塊的問世，解決了門鎖安全性和省電節省方面的問題，是智能門鎖材料不可或缺的一部分。作為門鎖制造商，只有不斷創新，利用這種新型技術，將會在行業中占據重要的地位。除了上文所述的主要特點和優勢，智能門鎖低功耗雷達模塊還具有以下幾點： 1. 實時監測門鎖周圍環境變化，通過物體的距離體積和運動來確定是否有人靠近門鎖，并控制門鎖的開啟或關閉，使得門鎖更加智能化。 2. 可對門鎖附件進行檢測，如門掛、門應急照明燈以及緊急呼叫按鈕等，并及時給出響應，確保門鎖能夠正常運作。這樣，門鎖在不受干擾的情況下，能夠保持安全通道。 3. 通過智能學習技術，能夠自適應網站多種環境的變化，讓智能門鎖低功耗雷達模塊更加準確和精細的控制門鎖的開關，節約能耗并延長使用壽命。 4. 能夠與其他智能電器相連，如智能家居系統、電視等，形成智能家居生態圈，更好地控制家庭訪客進出，讓生活更加方便。綜上所述，智能門鎖低功耗雷達模塊的出現，對提升門鎖能耗管理和智能化有著重要作用。門鎖制造商只有將這些新型技術運用到門鎖產品中，才能更加貼合用戶需求，滿足消費市場的日益增長的智能化需求。 </article> </div>  <div class="new-list"> <div class="top">  <a class="p_title title" href="/news/349.html" target="_self">微波雷達傳感器雷達感應浴室鏡上的應用</a>  <span class="time">[ 2022-01-14 ]</span> </div>  <article class="p_summary newMs">微波雷達傳感器雷達感應浴室鏡上的應用，如今，家用電器的智能化已成為一種常態，越來越多的人開始在自己的浴室里安裝智能浴室鏡。但是還有很多人對智能浴鏡的理解還不夠深入，今天就來說說這個話題。什么是智能浴室鏡？智慧型浴室鏡，顧名思義，就是衛浴鏡子智能化升級，入門級產品基本具備了彩燈和鏡面觸摸功能，更高檔次的產品安裝有微波雷達傳感器智能感應，當感應到有人接近到一定距離即可開啟亮燈或者亮屏操作，也可三色無極調，智能除霧，語音交互，日程安排備忘，甚至在鏡子上看電視，聽音樂，氣象預報，問題查詢，智能控制，健康管理等。智能化雷達感應浴室鏡與普通鏡的區別，為什么要選TA？，就功能而言，普通浴鏡價格用它沒有什么壓力！而且雷達感應智能浴鏡會讓人猶豫不決是否“值得一看”。就功能和應用而言，普通浴鏡功能單一，而微波雷達傳感器智能浴室鏡功能創新：鏡子燈光色溫和亮度可以自由調節，鏡面還可以濕手觸控，智能除霧，既環保又健康！盡管智能浴鏡比較新穎，但功能豐富，體驗感更好，特別是入門級的智能浴鏡，具有基礎智能化功能，真的適合想體驗下智能化的小伙伴們。給衛生間安裝微波雷達傳感器浴室鏡安裝注意什么？ ①確定智能浴室鏡的安裝位置，因為是安裝時在墻壁上打孔，一旦安裝后一般無法移動位置。 ②在選購雷達感應智能浴室鏡時，根據安裝位置確定鏡子的形狀和尺寸。 ③確定智能浴鏡的安裝位置后，在布線時為鏡子預留好電源線。 ④確定微波雷達傳感器智能浴鏡的安裝高度，一般智能浴鏡的標準安裝高度約85cm(從地磚到鏡子底)，具體安裝高度要根據家庭成員的身高及使用習慣來決定。 ⑤鏡面遇到污漬，可用酒精或30%清潔稀釋液擦洗，平時可用干毛巾養護，注意多通風。 </article> </div>  <div class="new-list"> <div class="top">  <a class="p_title title" href="/news/365.html" target="_self">冰箱屏幕喚醒微波雷達傳感器屏幕喚醒性能強悍智能感應</a>  <span class="time">[ 2022-02-07 ]</span> </div>  <article class="p_summary newMs">冰箱屏幕喚醒微波雷達傳感器屏幕喚醒性能強悍智能感應，隨著年輕一代消費觀念的轉變，冰箱作為廚房和客廳的核心家用電器之一，也升級為健康、智能、高端的形象。在新產品發布會上，推出了大屏幕的冰箱，不僅屏幕優秀，而且微波雷達傳感器屏幕喚醒性能強大。大屏智能互聯，聽歌看劇購物新體驗冰箱植入冰箱屏幕喚醒微波雷達傳感器觸摸屏，重新定義了冰箱的核心價值。除了冰箱的保鮮功能外，該顯示屏還集控制中心、娛樂中心和購物中心于一體，讓您在無聊的烹飪過程中不會落后于聽歌、看劇和購物。新的烹飪體驗是前所未有的。不僅如此，21.5英寸的屏幕也是整個房子智能互聯的互動入口。未來的家將是一個充滿屏幕的家。冰箱可以通過微波雷達傳感器屏幕與家庭智能產品連接。烹飪時，你可以通過冰箱觀看洗衣機的工作，當你不能騰出手來照顧孩子時，你可以通過冰箱屏幕連接家庭攝像頭，看到孩子的情況。冰箱的推出標志著屏幕上的未來之家正在迅速到來。管理RFID食材，建立健康的家庭生活據報道，5G冰箱配備了RFID食品材料管理模塊，用戶將自動記錄和儲存食品，無需操作。此外，冰箱還可以追溯食品來源，監控食品材料從誕生到用戶的整個過程，以確保食品安全；當食品即將過期時，冰箱會自動提醒用戶提供健康的飲食和生活。風冷無霜，清新無痕冰箱的出現是人類延長食品保存期的一項偉大發明。一個好的冰箱必須有很強的保存能力。5g冰箱采用雙360度循環供氣系統。智能補水功能使食品原料享受全方位保鮮，緊緊鎖住水分和營養，防止食品原料越來越干燥。此外，該送風系統可將其送到冰箱的每個角落，消除每個儲藏空間的溫差，減少手工除霜的麻煩，使食品不再粘連。進口電誘導保鮮技術，創新黑科技加持針對傳統冰箱保存日期不夠長的痛點，5g互聯網冰箱采用日本進口電誘導保存技術，不僅可以實現水果儲存冰箱2周以上不腐爛發霉，還可以使蔬菜儲存25天不發黃、不起皺。在-1℃~-5℃下，配料不易凍結，儲存時間較長。冷凍食品解凍后無血，營養大化。此外，微波雷達傳感器5g冰箱還支持-7℃~-24℃的溫度調節，以滿足不同配料的儲存要求。 180°矢量變頻，省電時更安靜一臺好的壓縮機對冰箱至關重要。冰箱配備了變頻壓縮機。180°矢量變頻技術可根據冷藏室和冷凍室的需要有效提供冷卻，達到食品原料的保鮮效果。180°矢量變頻技術不僅大大降低了功耗，而且以非常低的分貝操作機器。保鮮效果和節能安靜的技術冰箱可以在許多智能冰箱中占有一席之地，僅僅通過這種搭配就吸引了許多消費者的青睞。配備天然草本濾芯，不再擔心串味各種成分一起儲存在冰箱中，難以避免串味。此外，冰箱內容易滋生細菌，冰箱總是有異味。針對這一問題，冰箱創新配置了天然草本殺菌除臭濾芯。該濾芯提取了多種天然草本活性因子，可有效殺菌99.9%，抑制冰箱異味，保持食材新鮮。不僅如此，這個草本濾芯可以更快、更方便、更無憂地拆卸。家里有冰箱，開始健康保鮮的生活。目前，冰箱屏幕喚醒微波雷達傳感器正在繼續推動家庭物聯網的快速普及，相信在不久的將來，智能家電將成為互動終端。 </article> </div>  <div class="new-list"> <div class="top">  <a class="p_title title" href="/news/774.html" target="_self">主從機一體藍牙模塊的應用與優勢</a>  <span class="time">[ 2023-06-03 ]</span> </div>  <article class="p_summary newMs">隨著科技快速發展，藍牙技術在各個行業應用中變得越來越廣泛，而作為藍牙技術的基礎的組件之一——藍牙模塊，在市場上也有著愈發重要的地位。今天，我們要來講一下一種非常熱門的藍牙模塊：主從機一體藍牙模塊。在這篇文章中，我們將對于主從機一體藍牙模塊的應用場景、技術參數以及優勢進行詳細的探討，希望能夠對于讀者深度了解這種藍牙模塊的特性。一、主從機一體藍牙模塊的基本概念是什么？主從機一體藍牙模塊是一種藍牙通訊模塊，它支持藍牙4.0BLE標準，擁有低功耗與廣域通訊等優勢，在無線傳輸控制方面表現得非常出色，是廣泛應用于各種物聯網設備的一種通訊模塊。它采用NRF51822作為其主控芯片，支持混合信號電路與數字信號處理技術，支持多種藍牙協議以及廣泛的傳輸控制方式，包括BLE、RSSI定位、廣告信息傳送等等，具有非常廣泛的應用場景。二、主從機一體藍牙模塊有哪些應用場景？ 1. 智能硬件設備：主從機一體藍牙模塊可以應用于各類智能硬件領域，包括智能家居、智能門鎖、智能手環、智能車載等等。以智能門鎖為例，智能門鎖可以通過藍牙連接與用戶的手機以及其他智能設備進行通訊與聯動，更好地實現人機互動。 2. 錢包支付系統：主從機一體藍牙模塊也可以應用于錢包支付系統，將智能手表、手機等設備進行藍牙連接，實現更為便捷、實時、安全的支付體驗。 3. 智能健康監測設備：主從機一體藍牙模塊還可以應用于智能醫療設備、智能健康監測設備中，利用藍牙技術將設備與手機、電腦等設備連接，更好地實現智能健康監測功能。三、主從機一體藍牙模塊的技術參數是什么？ 1. 藍牙協議：BLE4.0 2. 頻段：2.4 GHz 3. 發射功率：0 dBm 4. 通訊距離：50m 5. 工作電壓：2.0-3.6V 6. 支持的傳輸速率：1Mbps，2Mbps，250Kbps 7. 支持高級藍牙協議棧 8. 支持傳輸模式：主機模式、從機模式、主從模式 9. 支持NFC 四、主從機一體藍牙模塊有哪些優勢？ 1. 低功耗：相較于傳統的藍牙模塊，主從機一體藍牙模塊具有更低的功耗，能夠更好地適應物聯網設備的長時間運行需求。 2. 高速率傳輸：主從機一體藍牙模塊不僅支持高速率傳輸，而且具有穩定的通訊質量，能夠更好地應對各種應用場景。 3. 易于集成：主從機一體藍牙模塊體積小、重量輕，易于集成到各種智能設備中，可以更好地優化整個系統的性能。 4. 多種應用場景：由于主從機一體藍牙模塊支持廣泛的傳輸控制方式和協議，它適用于多種智能硬件設備中，可以更好地滿足用戶的需求。 5. 簡化開發流程：主從機一體藍牙模塊內置高級藍牙協議棧，可以幫助開發者簡化開發流程，減少系統的開發周期。總的來說，主從機一體藍牙模塊具有低功耗、高速率傳輸、易于集成、多種應用場景和簡化開發流程等優勢，越來越多的智能設備都開始采用主從機一體藍牙模塊，為用戶提供更好的使用體驗。五、如何選擇主從機一體藍牙模塊？對于不同的應用場景，用戶在選擇主從機一體藍牙模塊時，應該根據設備的功能需求、通訊距離、功耗要求等因素，綜合考慮選擇合適的主從機一體藍牙模塊。在購買主從機一體藍牙模塊的時候，用戶應該選擇質量可靠、性能穩定、價格合理的品牌，同時注意了解品牌的資質、生產工藝等情況，確保所選的藍牙模塊能夠滿足自己的需求。六、結語總的來說，主從機一體藍牙模塊作為一種藍牙通訊模塊，已經廣泛應用于各種智能設備中，對于促進智能物聯網的發展，提高智能設備用戶體驗起到了積的促進作用。在未來，隨著智能設備市場的發展，主從機一體藍牙模塊的使用會更加廣泛，也希望未來的主從機一體藍牙模塊能夠不斷優化用戶體驗，為用戶提供更好的服務。 </article> </div>  <div class="new-list"> <div class="top">  <a class="p_title title" href="/news/773.html" target="_self">如何正確選擇wifi藍牙模塊電源電壓以提升性能</a>  <span class="time">[ 2023-06-03 ]</span> </div>  <article class="p_summary newMs">如果您正在尋找一款優秀的wifi藍牙模塊，那么很可能您已經開始關注電源電壓方面的問題了。因為電源電壓與模塊的性能息息相關，正確的電源電壓能夠使模塊得到佳的性能表現，從而為您提供更好的使用體驗。在本篇文章中，我們將一起探討這個問題，找出如何正確選擇wifi藍牙模塊電源電壓，以提升性能。了解wifi藍牙模塊的工作原理首先，讓我們來簡要了解一下wifi藍牙模塊。它是一種用于在設備間進行無線通信的模塊，廣泛應用于智能家居、物聯網等場景中。在選擇wifi藍牙模塊時，我們需要強調一些關鍵的因素，如距離、帶寬、功耗等，因為這些因素將直接影響到模塊的工作效果。關于電源電壓在以上因素中，電源電壓也是一個至關重要的因素。正確的電源電壓能夠讓wifi藍牙模塊有效地從電源中獲取電能，進而為模塊的正常工作提供保障。同時，如果電源電壓不穩定或過高過低，模塊可能無法達到佳的工作效果，還有可能會對模塊的壽命造成損害。在選擇正確的電源電壓時，應該根據模塊的規格書或使用說明書中的建議值來進行。一般來說，建議電源電壓應在模塊規格書所列范圍內，不得超出規定范圍。如果您需要更高的性能在某些情況下，我們需要調整電源電壓以提高wifi藍牙模塊的性能。這時候，我們可以使用由模塊廠商提供的電源電壓調整工具或者自己動手調整電源電壓。然而，這種自行調整電源電壓的行為應該非常謹慎。對于大多數人來說，正確的電源電壓已經足夠滿足需求了，而過高或者過低的電源電壓很可能會降低模塊的壽命，或者在長期使用中對設備造成損害。正確選擇電源電壓是提升wifi藍牙模塊性能的重要因素之一。我們應當認真閱讀模塊的規格書或使用說明書中提供的電源電壓信息，并確保我們的操作符合設備制造商的建議。另外，如果您的需求超出標準電源電壓范圍，建議您尋找專業的技術支持，以獲得更好的調整方法和操作建議。接下來我將進一步補充一些關鍵的信息，以幫助您更好地了解如何選擇wifi藍牙模塊的電源電壓。 1. 了解模塊的功耗和工作模式在選擇電源電壓之前，我們需要首先了解模塊的功耗和工作模式。因為不同的功耗和工作模式會對電源電壓有不同的要求。例如，一些模塊需要在高速傳輸模式下運行，這就需要更高的電源電壓來支持其工作。而一些低功耗模式則需要更低的電源電壓。 2. 注意電源轉換效率在使用wifi藍牙模塊時，我們需要在電池供電和AC/DC轉換之間進行電源轉換。這時候需要注意電源轉換的效率，因為低效的轉換將導致更高的功耗和更短的電池壽命。因此，我們應該選擇高效的DC/DC轉換器來提高電源轉換效率。 3. 選擇合適的電源穩壓模塊在實際操作中，我們可能會面臨電源電壓不穩定的問題，這時候我們應該選擇合適的電源穩壓模塊。這些模塊能夠幫助我們穩定輸出電壓，防止電源電壓波動對設備造成影響。 4. 注意環境溫度我們需要注意設備的工作環境溫度。因為溫度對電源電壓的穩定性和設備壽命都有重要的影響。一般來說，我們需要保持設備在規定的環境下工作，以避免環境溫度過高或過低對設備工作的干擾。綜上所述，正確選擇wifi藍牙模塊的電源電壓需要我們了解模塊的功耗和工作模式，注意電源轉換效率、選擇合適的電源穩壓模塊以及注意設備的工作環境溫度。如果我們能夠遵循這些步驟，就能夠為我們的設備提供更好的使用體驗，同時延長設備的壽命。 </article> </div>  <div class="new-list"> <div class="top">  <a class="p_title title" href="/news/772.html" target="_self">Zigbee WiFi 藍牙模塊：簡介、功能、優勢與應用</a>  <span class="time">[ 2023-06-03 ]</span> </div>  <article class="p_summary newMs">隨著物聯網的日益普及，越來越多的電子設備需要進行無線連接和通信，而 Zigbee 、WiFi 和藍牙三種無線通信技術已經成為市場上應用為廣泛的三種技術。而 Zigbee WiFi 藍牙模塊是一種能夠實現多種無線通信技術切換和兼容的模塊，具有廣泛的應用前景和市場需求。本文將從 Zigbee WiFi 藍牙模塊的簡介、功能、優勢和應用等多方面進行詳細介紹。一、Zigbee WiFi 藍牙模塊的簡介 Zigbee WiFi 藍牙模塊是一種能夠實現多種無線通信技術切換和兼容的模塊。它是一種硬件設備，由 Zigbee 模塊、WiFi 模塊和藍牙模塊三個部分組成，用于實現不同無線設備之間的通信和數據傳輸。Zigbee WiFi 藍牙模塊廣泛應用于物聯網、智能家居、智能城市、智能醫療、工業自動化等領域，實現無線連接和通信。二、Zigbee WiFi 藍牙模塊的功能 Zigbee WiFi 藍牙模塊具有以下功能： 1. 多種無線通信技術切換和兼容：Zigbee WiFi 藍牙模塊可以切換和兼容 Zigbee、WiFi 和藍牙三種無線通信技術，實現不同設備之間的無線連接和通信，滿足不同無線設備之間的通信需求。 2. 數據傳輸和控制：Zigbee WiFi 藍牙模塊支持數據傳輸和控制，可以實現設備之間的數據共享和控制操作，具有良好的通信效果和穩定性。 3. 低功耗和高效能：Zigbee WiFi 藍牙模塊支持低功耗和高效能，具有良好的節能和耐用性，可以滿足長時間運行的需要。 4. 安全性：Zigbee WiFi 藍牙模塊支持安全性，具有較高的安全性和數據加密能力，可以保障設備和數據的安全。三、Zigbee WiFi 藍牙模塊的優勢相對于單一的 Zigbee 模塊、WiFi 模塊和藍牙模塊，Zigbee WiFi 藍牙模塊具有以下優勢： 1. 相互兼容性：Zigbee WiFi 藍牙模塊可以實現 Zigbee、WiFi 和藍牙三種無線通信技術之間的相互兼容和切換，滿足不同設備之間的無線通信需求。 2. 節省成本和空間：Zigbee WiFi 藍牙模塊可以將功能模塊集成在一起，將多個模塊的成本和空間節省下來。 3. 提高效率：Zigbee WiFi 藍牙模塊可以提高無線通信的效率和穩定性，滿足用戶不同需求的無線通信，提高通信效率。 4. 便于開發和維護：Zigbee WiFi 藍牙模塊可以簡化開發和維護的工作，提高工作效率和工作質量，降低維護和開發成本。四、Zigbee WiFi 藍牙模塊的應用 Zigbee WiFi 藍牙模塊廣泛應用于以下領域： 1. 物聯網： Zigbee WiFi 藍牙模塊可用于各種物聯網應用，例如健身監控、遠程監控、疾病管理等。使用藍牙和 WiFi 技術可以進行設備之間的遠程監控和數據共享，使物聯網應用更加智能和高效。 2. 智能家居： Zigbee WiFi 藍牙模塊可用于智能家居設備中，例如智能燈光、溫控設備、智能家電等。使用 Zigbee 和 WiFi 技術可以實現設備之間的智能連接和控制，使智能家居更加便捷和高效。 3. 智能城市：Zigbee WiFi 藍牙模塊可用于城市管理、環境監測、公共交通等領域。使用 Zigbee 和 WiFi 技術可以實現城市內的設備和數據之間的智能連接，使城市管理更加智能化和高效。 4. 智能醫療： Zigbee WiFi 藍牙模塊可用于醫療設備和醫療管理等領域。使用 Zigbee 和 WiFi 技術可以實現醫療設備和數據之間的智能連接和控制，使醫療服務更加便捷和高效。 5. 工業自動化： Zigbee WiFi 藍牙模塊可用于工業自動化設備和系統等領域。使用 Zigbee 和 WiFi 技術可以實現工業設備之間的智能連接和控制，使工業生產更加智能和高效。五、總結本文對 Zigbee WiFi 藍牙模塊的簡介、功能、優勢和應用等方面做了詳細的介紹。無論是物聯網、智能家居、智能城市、智能醫療還是工業自動化， Zigbee WiFi 藍牙模塊作為一種可以實現多種無線通信技術切換和兼容的模塊，都將具有廣泛的應用前景和市場需求。 </article> </div> </div>  <div class="e_box e_OccupyBox-001 p_OccupyBox"> <div class="e_pagebox e_pagebox-000 p_page"> <div class="pre"> <div class="font"> <i class="iconfont"></i><span class="i_pre">上一頁</span> </div> </div> <div class="pageNum active">1</div> <div class="pageNum">2</div> <div class="p_PageInterval"><span class="i_omission">...</span></div> <div class="pageNum">128</div> <div class="next"> <div class="font"> <i class="iconfont"></i><span class="i_next">下一頁</span> </div> </div> </div> <script type="text/javascript"> pagingVM=window.pagingVM||{}; 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