nrf905射频发送电路图和C程序源代码下载

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单片机开发0112、nrf905射频发送电路图和C程序源代码.zip

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nrf905射频发送电路图和C程序源代码

nRF905是一款单片型射频收发芯片,其工作于433/868/915MHz的ISM频段。芯片内置集成频率合成器、解调接收链、功率放大器、晶体振荡器调制器以等功能模块。前置ShockBurst功能自动处理以及CRC校验。配置可以通过SPI...

NRF905介绍

nRF905无线收发器是挪威Nordic公司推出的单片射频发射器芯片,工作电压为1.9-3.6V,32引脚QFN封装(5mm×5mm),工作于433/868/915MHz3个ISM频道(可以免费使用)。nRF905可以自动完成处理字头CRC(循环冗余码校验...

2.4G无线芯片NRF24L01 驱动源码及详解

 NRF24L01/NRF24L01+ 是挪威NordicVLSI公司出品的2.4G射频收发器件,主打高速率,低功耗,应用简单功能。其性能卓越(我说的原厂真货),深受国内开发者欢迎。原厂芯片价格一直比较贵,加上国内不往优质走就往便宜靠...

Nordic nRF52/nRF51 开发流程说明

Nordic nRF51/nRF52开发流程说明 ...Nordic nRF52系列包括nRF52832/nRF52840/nRF52810/nRF52811等芯片,nRF51系列包括nRF51822/nRF51422/nRF51802等芯片,开发者可以按照如下流程去评估开发nRF52/51应用解决...

nRF24L01+不能接收或接收偶尔异常等问题实战分享

nRF24L01+不能接收或接收偶尔异常等问题实战分享nRF24L01+接收异常问题综述如何快速判断nRF24L01+通信失败问题是出在接收端正常接收数据时硬件电路必需的基本保障现象1:一次也收不到发送发送的数据现象2:只能在...

cc2530无线模块原理_实现Arduino nRF24L01节点与ESP8266 Wifi网关之间的无线连接

在本篇文章中,我们将主要介绍如何使用nRF24L01收发器模块在Arduino开发板NodeMCU ESP8266模块之间进行无线...在发送器端,我们将DHT11湿度温度传感器连接到Arduino开发板,同时连接nRF24L01收发器模块。在接...

基于Domoticz智能家居系统(十六)DIY一款基于MySensors的ESP8266+NRF24L01的MQTT(WIFI)RF无线网关(二...

DIY一款基于MySensors的ESP8266+NRF24L01的MQTT(WIFI)RF无线网关(二)正式DIY正式DIY一、本文参考的国外DIY项目二、本文采用的模块连接线路1、ESP8266模块2、NRF24L01+ PA版(即所谓的功率增强版)3、硬件...

STM32控制NRF24L01无线模块进行通信

NRF2401无线模块 STM32mini

百度智能手环方案开源(含源码,原理,APP,通信协议等)

百度云智能手环的开源方案是基于Apache2.0开源协议,开源内容包括硬件设计文档,原理、ROM、通讯协议在内的全套方案,同时开放APP云服务的免费使用。这套方案不仅能实现运动记录、睡眠记录检测、时间显示、来电...

智能手环方案开源(含源码,原理,APP,通信协议等) ...

百度云智能手环的开源方案是基于Apache2.0开源协议,开源内容包括硬件设计文档,原理、ROM、通讯协议在内的全套方案,同时开放APP云服务的免费使用。这套方案不仅能实现运动记录、睡眠记录检测、时间显示、来电...

nrf2401 - 最廉价的2.4G无线通信方案

所有的使用Arduino 的朋友大多都会知道大名鼎鼎的XBee 这个土豪级的ZigBee 的通信模块。我们是做产品开发的,对于XBee这个产品可谓是又爱又恨,不得不承认他确实是一个好货,从做工到功能都无须质疑,让人最感到遗憾...

arduino四路红外循迹小车_MicroPython stm32f405 蓝牙遥控自动循迹与避障智能车(电路图+源码)...

硬件外围:• 蓝牙BT04,•STM32F405跑官方MicroPython固件•板载H桥驱动芯片•板载WIFI图传模块 舵机(这里舵机未用到)•降压...但软件暂未支持的(可根据自己需求添加对应代码):•2.4G无线模块(如NRF24L01)•...

Nordic nRF51/nRF52开发流程说明

Nordic nRF52系列包括nRF52832/nRF52840/nRF52810/nRF52811等芯片,nRF51系列包括nRF51822/nRF51422/nRF51802等芯片,开发者可以按照如下流程去评估开发nRF52/51应用解决方案 如果你英文比较好的话,建议直接阅读...

arduino笔记31:NRF24L01通信,控制一个LED灯亮灭

认识NRF24L01模块: 这是引脚 关于引脚的具体含义: CSN Chip Select Not 接收端选择引脚,Not代表低电平有效 CE Chip Enable 发射/接收状态选择引脚 MOSI Master Out Slave In 主出从...

电子设计.doc

0112、nrf905射频发送电路图和C程序源代码 0113、PLC控制电梯的设计论文资料 0114、PLL电路的研究及在信号产生中的应用论文资料 0115、RCC电路间歇振荡的研究资料 0116、八位数字密码锁设计资料 0117、笔记本电脑的...

8个经典无线射频识别(RFID)优选方案

RFID),是自动识别技术的一种,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信,利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写,从而达到识别目标数据交换的目的,其被认为是21世纪最具发展潜力的信息技术之...

<转>主流蓝牙BLE控制芯片详解(4):Nordic nRF51822

导读]nRF51822 是功能强大、高灵活性的多协议 SoC,非常适用于 Bluetooth® 低功耗 2.4GHz 超低功耗无线应用。 同系列芯片资料推荐:  主流蓝牙BLE控制芯片详解(1):TI CC2540  主流蓝牙BLE控制芯片详解(2...

[nRF51822] 16、nRF51822的随机数生成器,及随机数生成器的一些知识(可以帮您补补随机数发生器的知识)_0

我在最近设计的一个近场射频通信协议的碰撞避退算法的过程中,便对此有深深体会。   2、伪随机数发生器 随机数发生器一般包括伪随机数发生器和真随机数发生器。伪随机数发生器的伪随机序列是由数学公式计算产生...

[nRF51822] 16、nRF51822的随机数生成器,及随机数生成器的一些知识(可以帮您补补随机数发生器的知识)...

我在最近设计的一个近场射频通信协议的碰撞避退算法的过程中,便对此有深深体会。 2、伪随机数发生器 随机数发生器一般包括伪随机数发生器和真随机数发生器。伪随机数发生器的伪随机序列是由数学公式计算产生,如果...

[nRF51822] 16、nRF51822的随机数生成器,及随机数生成器的一些知识(可以帮您补补随机数发生器的知识)

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1000套电子物联网专业毕业设计电赛设计资料822份

1000套物联网毕业设计资料电赛设计资料822,大四同学马上要写毕业设计了,我把之前收藏的毕业设计资料分享给大家,供大家学习参考。 如果出现解压问题,联系管理员毕业设计及产品设计资料:其他资料: 0001...

百度智能手环方案开源(含源码,原理,APP,通信协议等) ...

百度云智能手环的开源方案是基于Apache2.0开源协议,开源内容包括硬件设计文档,原理、ROM、通讯协议在内的全套方案,同时开放APP云服务的免费使用。这套方案不仅能实现运动记录、睡眠记录检测、时间显示、来电...

各类软硬件简易资料830个共2.1G,感兴趣的小伙伴自行下载

截图只是部分,具体看下面目录,图片下面也有获取地址 下载地址:...0002、C与VB语言联合在proteus上仿真 0003、IC卡读写仿真 0004、Integrate就医服务平台论文 0005、PC红外线遥控器上位...

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

javaweb mooc在线系统案例实战

讲解在线mooc系统的开发,从需求分析到类图设计,数据库设计,架构设计,代码编写等等。 掌握java web开发实战

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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