【测评SGP40】快速部署实现的人工智能环境空气质量跟踪模型 #1 开箱介绍

北方

【测评SGP40】快速部署实现的人工智能环境空气质量跟踪模型 #1 开箱介绍 [复制链接]

1、本次评测的主要内容

因为SGP40是高精度，低功耗VOC挥发性空气污染指数监测传感器，有16位的数字采样精度。
监测环境，提供家具装修对于空气环境的影响监测+整合进入空调换气扇的自动控制，制作一个演示项目+空气污染指数综合监测和状态预测功能。

具体：

• 监测环境，使用Arduino 101开发板，采集I2C接口的数字信号，读取传感器的数据，测试传感器的数据格式和数据范围。
• 使用杰发autochip的BLDC电机控制开发板评测，增加一个联动的功能，在传感器数值越限后，触发BLDC电机的控制功能。实现自动换气控制。
• 学习使用tensorflow lite的功能，记录时间序列数据，采集VOC的随时间变化的规律。采用现有的模型model，进行深度学习测试和训练。并把数据分析部署到微处理器中。这一部分是演示功能，因为采集的数据量需要比较长的时间段才能数据收敛，但是可以演示这个开发和训练的过程。

以上3个主要任务分别实现，功能争取在时间范围内实现，板子是计划中的，实际发帖会略有调整。

2、首先获得资料，最好的资料在sensirion官网，然后范例代码在github上，https://github.com/Sensirion/embedded-sgp/releases/tag/7.1.1

 

开箱如下

引脚和连接如下

使用UART和I2C皆可

那么最初使用I2C的方案就可以很好调整一下了。

随后就开始代码阶段了。

okhxyyo

速度好快啊

freebsder

这是EE的评测吗？啥时候搞这么多好东西？

qwqwqw2088

跟着学习学习

这个做传感器的Sensirion公司总部是在瑞士

通途科技

好好学习，天天向上，加油每一个人，加油自己，加油！！！