센서 데이터에 자주 의존하여 다양한 기능을 수행 할 수 있습니다. 시스템 성능과 신뢰성에 대한 정확하고 처리하는이 데이터는 정확합니다. 이 문서는 센서 데이터가 수집 및 임베디드 응용 분야에서 처리되는 방법에 대한 실제 사례를 제공합니다.

온도 센서 데이터 취득

온도 센서는 온도 센서와 같은 온도 센서는 임베디드 시스템에서 일반적으로 사용됩니다. 데이터 수집은 아날로그-to-Digital Converters (ADC) 또는 I2C 또는 SPI와 같은 디지털 인터페이스를 통해 센서에서 전압 또는 디지털 신호를 읽을 수 있습니다. 예를 들어, 마이크로 컨트롤러는 ADC 값을 읽고, 교정 공식을 사용하여 온도로 변환하고, 제어 결정에 대한이 데이터를 사용합니다.

Accelerometer 데이터 처리

Accelerometers 측정 가속력은 모션 감지 및 방향과 같은 응용 분야에서 사용됩니다. 데이터 수집은 디지털 인터페이스를 통해 센서의 출력을 샘플링하는 데 사용됩니다. 처리에는 필터링 소음, 계산 크기, 특정 운동 패턴을 감지합니다. 예를 들어, 저 패스 필터는 정확도를 향상시키기 위해 부드러운 원시 데이터를 수 있습니다.

빛 감지기 자료 취급

광다이드 또는 조명 의존 저항기 (LDR)와 같은 빛 센서는 아날로그 또는 디지털 신호 비율을 제공하여 주변 조명에 제공합니다. 데이터 수집은 이러한 신호를 정기적으로 읽을 수 있습니다. 처리는 조명 레벨이 임계를 초과 할 때 디스플레이 밝기 또는 트리거 경보를 조정할 수 있습니다. 교정은 다른 조명 조건에서 일관된 독서를 보장합니다.

Common Data Processing 기술

  • Filtering: 움직이는 평균 또는 저수도 필터와 같은 기술을 사용하여 소음 제거.
  • Calibration: 센서 inaccuracies에 대한 계좌에 원시 데이터를 조정합니다.
  • Scaling: 원시 센서를 의미 단위로 변환합니다.
  • Threshold Detection: 센서 데이터가 사전 정의된 한계를 교차할 때 트리거 작업.