树莓派技术入门应用--树莓派 + MCC 118 实现数据采集
树莓派 python 应用实例
树莓派 python 应用实例
树莓派是一款小型单板计算机，具有广泛的应用领域。
其中，运用Python进行开发的应用也越来越受到用户的欢迎。
以下为一些树莓派Python应用实例：
1. 传感器数据采集和分析：树莓派可以与各种传感器连接，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器等。
通过Python程序采集传感器数据，可以实现数据的分析和处理。
2. 智能家居控制：通过Python程序，可以控制智能家居设备，如智能灯泡、智能插座、智能摄像头等。
实现家居的自动化控制，提高生活品质。
3. 机器人开发：树莓派可以与各种传感器和执行器连接，如舵机、超声波传感器、红外传感器等。
通过Python程序控制机器人的运动和感知，可以实现自主导航和交互功能。
4. 游戏开发：通过Python语言的Pygame模块，可以开发树莓派游戏。
树莓派可以连接游戏手柄、摇杆等设备，提供更加优质的游戏体验。
5. 网络服务器搭建：通过Python的Flask框架，可以搭建树莓派网络服务器。
服务器可以提供各种网络服务，如网站、API等。
可以实现远程控制和数据传输等功能。
总之，树莓派Python应用非常丰富，只要有想象力和创造力，就可以开发出各种有趣实用的应用。
- 1 -。
mcc118工作原理
mcc118工作原理
MCC118是一种多通道模拟输入卡，它的工作原理涉及到模拟信
号的采集和转换过程。
首先，MCC118会接收来自外部传感器或信号
源的模拟电压信号。
这些信号可以代表温度、压力、光强等各种物
理量。
MCC118通过其内部的模数转换器（ADC）将模拟信号转换成
数字信号。
模数转换器会对模拟信号进行取样和量化，然后将其转
换为数字形式，以便计算机能够处理和分析。
一旦模拟信号被转换成数字信号，MCC118会将这些数据传输到
计算机上，用户可以通过相应的软件对这些数据进行处理、分析和
存储。
用户可以通过编程或者专门的数据采集软件来控制MCC118的
工作，设置采样速率、增益等参数，以及对采集到的数据进行实时
监测和分析。
此外，MCC118还可能具有一些额外的功能，比如数字输入/输出、定时器/计数器等，以满足用户对数据采集和控制的多样化需求。
总的来说，MCC118的工作原理可以概括为模拟信号采集、转换为数
字信号，然后传输到计算机进行进一步处理和分析。
树莓派技术入门应用--树莓派+MCC118实现数据采集
树莓派技术入门应用--树莓派+MCC118实现数据采集树莓派+ MCC 118 实现数据采集最近从树莓派实验室拿到一块MCC 118 DAQ 扩展板的试用，这是我第一次接触专业的DAQ 采集卡，怀着对数据采集的好奇开始摸索。
首先了解到这个板卡可以同时支持8路数据采集，但我这里暂时只需要用到其中1路来实现一个环境光线的采集。
我会使用一个安放在室外、具有模拟输出功能的光线传感器模块，采集其模拟电信号，并线性转换成一个光照的亮度指数。
在室内的一个鱼缸里，我安装了一个LED氛围灯，并尝试用采集到的室外光照亮度指数来设置这个LED氛围灯的亮度。
最终实现室内鱼缸的光照度和室外自然光照度实时同步，我的爱鱼也能实时感受到室外的天气变化了~材料清单树莓派（Raspberry Pi）一块MCC 118 DAQ HAT一块光线传感器模块（带模拟输出）一个RGB LED 模块一个（共阴或共阳，本例使用共阴）面包板一块杜邦线若干瑞士军刀扩展板一块（可选）一、安装环境树莓派建议安装官方的Raspbian 系统，不需要特别的配置。
直接开始部署MCC 118 配套的SDK 和范例试试数据采集卡的工作情况，步骤如下（这里直接参考了这篇教程）。
二、接线先看光线传感器模块。
为什么用带模拟输出（AO）的光线传感器呢？是因为这款传感器如果只有数字输出（DO）的话，其输出的数据只能是高电平或低电平，只能反映光线是否达到某个设定的值，而无法反映出光线的强弱。
但树莓派本身并没有ADC，无法直接读取模拟电信号（信号的强弱和光线强弱相关）。
这时MCC 118 DAQ 就派上用场了。
MCC 118 的排座设计将GPIO全部引出了，很方便外接其他传感器。
引脚连接表光线传感器：VCC —树莓派：5V光线传感器：GND — MCC 118：GND光线传感器：AO — MCC 118：CH1RGBLED模块：GND —树莓派：GNDRGBLED模块：R —树莓派：BCM 17RGBLED模块：G —树莓派：BCM 27RGBLED模块：B —树莓派：BCM 22三、测量采集和数值换算启动Web 波形图程序：接下来就可以在浏览器中打开http://:8080 访问了。
树莓派激光雷达数据处理流程
树莓派激光雷达数据处理流程树莓派激光雷达数据处理流程1. 简介本文将介绍树莓派激光雷达数据处理的流程，包括数据采集、数据传输、数据解析和数据分析等步骤。
2. 数据采集•使用树莓派连接激光雷达设备。
•安装相关驱动程序并进行配置。
•编写Python脚本，通过调用驱动程序获取激光雷达的原始数据。
3. 数据传输•将原始数据通过网络传输到指定的接收端。
•可以使用TCP/IP或UDP等协议进行数据传输。
•在传输过程中需要注意数据的稳定性和实时性。
4. 数据解析•接收端获取原始数据后，使用相应的解析算法将数据解析成可读取的格式。
•解析算法通常基于激光雷达的数据格式和通信协议进行开发。
•解析后的数据可以包括激光点的坐标、距离、反射强度等信息。
5. 数据分析•对解析后的数据进行进一步的分析和处理。
•可以使用Python等编程语言进行数据分析和可视化。
•分析的内容可以包括目标检测、图像重建、动态识别等。
6. 总结本文介绍了树莓派激光雷达数据处理的流程，包括数据采集、数据传输、数据解析和数据分析等步骤。
通过这些流程，我们可以获取并处理激光雷达的数据，从而实现各种应用，如智能导航、环境监测等。
激光雷达技术在物联网和人工智能领域具有广阔的应用前景。
以上就是树莓派激光雷达数据处理流程的相关介绍，希望对读者有所帮助。
注：本文仅为示例，具体的数据处理流程可能因应用场景和设备类型而有所不同。
请根据具体情况进行调整和修改。
1. 简介本文将继续介绍树莓派激光雷达数据处理的更多流程，包括数据预处理和数据可视化等步骤。
2. 数据预处理•在数据解析后，进行必要的数据清洗和处理工作。
•可以使用滤波技术去除噪声，提取有效的激光点数据。
•针对特定的应用场景，可以进行数据平滑、插值或降采样等操作。
3. 数据可视化•利用数据可视化工具，如Matplotlib、Plotly等，将处理后的数据可视化展示。
•可以绘制点云图、三维重建图像或二维平面图等。
•通过可视化，可以更直观地观察和分析激光雷达的数据特征。
基于树莓派的物联网数据采集和分析
基于树莓派的物联网数据采集和分析物联网（Internet of Things, IoT）已经成为现代科技领域的一个热门话题，它连接了各种物理设备和传感器，将真实世界与数字世界相互融合。
而树莓派（Raspberry Pi）作为一款功能强大的微型计算机，已经被广泛应用于物联网领域，特别是在物联网数据采集和分析方面。
本文将探讨基于树莓派的物联网数据采集和分析的相关技术和应用。
第一部分：数据采集在物联网中，数据采集是整个系统的基础和核心。
树莓派作为一个硬件平台，可以通过连接各种传感器和设备来实现数据的采集。
树莓派具备丰富的GPIO（General Purpose Input/Output）接口，可以连接和控制各种数字和模拟传感器，如温度传感器、湿度传感器、光线传感器等等。
通过编程，我们可以轻松读取这些传感器的数据。
此外，树莓派还可以通过无线技术，如Wi-Fi、蓝牙等，连接到网络设备或其他物联网节点，实现数据的远程采集。
例如，我们可以通过树莓派连接到一个气象站，实时获取天气数据；或者连接到一个智能家居系统，实时监控家居设备的状态。
第二部分：数据传输和存储数据采集好之后，接下来需要将采集到的数据传输到云平台或其他存储设备上。
树莓派可以使用多种通信协议，如MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）、HTTP（Hypertext Transfer Protocol）等，将数据传输到云端。
这些通信协议可以确保数据的安全传输和可靠性。
云平台通常提供了丰富的数据存储和管理功能，例如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure等。
我们可以将树莓派采集到的数据存储在云端的数据库中，以便后续的数据分析和应用。
第三部分：数据分析物联网的真正价值在于对采集到的数据进行分析和挖掘。
树莓派作为一个计算平台，可以在本地进行简单的数据分析，也可以将数据传输到云端进行复杂的数据处理。
树莓派麦阵列数据采集分发的设计与实现
树莓派麦阵列数据采集分发的设计与实现
刘晓晖，秦子实
（中国飞机强度研究所，陕西 西安 710065）
摘要：近年来，5G 技术的发展带动物联网设备快速普及，以树莓派为代表的卡片计算机大量出现在工程应用的各个方面。 而在音频采集处理方面，基于树莓派的麦阵列声源采集具有高算力、高精度、低功率的特点。本文介绍基于 sounddevice 的 采集、分发、播放音频流的方法，该方法可以对音频数字信号进行自定义预处理，支持多种数据分发方式，系统依赖少，代 码简单且方便部署。
数据流发送有两种方式：阻塞方式的和非阻塞回调方式， 为方便调试，本文选用非阻塞回调方式，即音频数据流发送开 始后立即返回，这样可以继续在解释器中继续执行其他作业。 启动音频流的方法如下：
rs = sd. Stream(samplerate=48000, device=iodevs, channels= [8, 2], callback=cb, finished_callback=fcb)
“seeed-8mic-voicecard”即为麦阵列声源采集设备（序号为 2），具有 8 路输入，即 2 颗 AC108 ADC 芯片，每芯 4 路输入其中 1 路为 playback，则实际采集为 6 路。麦阵列自带声卡输出，即
AC101 DAC 芯片（序号为 6），2 路输入 2 路输出，占用树莓派 3.5mm 耳机监听接口。因此，sounddevice 库主要使用序号 2 及 序号 6 设备进行音频数据的输入输出。通过以下代码获取输 入输出设备 ID：
基于树莓派的数据采集与存储
基于树莓派的数据采集与存储随着物联网技术不断发展，传感器、控制器等设备日益普及，数据采集与存储也成为物联网应用不可或缺的一部分。
树莓派作为一款小巧、功能强大而成本低廉的微型计算机，已经被广泛应用于物联网领域，特别适用于数据采集与存储。
一、树莓派介绍树莓派是一款基于ARM处理器的微型计算机，由于其体积小、功耗低、硬件扩展性强等特点，吸引了大量的开发者和用户。
从树莓派1代开始，就已经成为了开源社区的重要组成部分。
现如今，树莓派已经推出了多个版本，其中包括树莓派4B、3B+、3A+等。
二、数据采集1. 传感器选择在进行数据采集之前，需要选择对应的传感器。
树莓派支持的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光敏传感器、震动传感器、气压传感器、GPS等等。
根据不同的实际情况、环境要求选择不同的传感器。
2. 数据采集树莓派有多个GPIO口可以用来与传感器进行连接，并能够通过不同的接口读取传感器的数据。
有两种方法可以进行数据采集：（1）使用现有的Python库进行数据采集和存储。
这是使用树莓派最简单的方式之一，只需下载对应的Python库并导入即可，例如使用Rpi.GPIO模块进行GPIO读取操作。
（2）自己编写代码，使用树莓派提供的GPIO库进行数据的采集。
自己编写代码可以根据需要进行定制化开发，编写代码可以使用Python、C、C++等多种编程语言进行。
三、数据存储根据不同的需求，可以选择不同的数据存储方式。
1. 文本文件存储最简单的一种方式就是使用文本文件进行数据存储。
将数据写入文本文件，然后通过读文件的方式进行数据的读取。
这种方式简单易操作，但是不适合大量数据的存储。
2. 数据库存储数据库是一种更加完善的数据存储方式，可以进行分层、分组、索引等操作，大大提高了数据的存取速度。
在树莓派中可以使用SQLite、MySQL、PostgreSQL等多种数据库进行数据存储。
使用数据库需要先安装对应的数据库软件，并编写相应的代码进行数据读写操作。
带式输送机领域树莓派信息采集系统设计
带式输送机领域树莓派信息采集系统设计发布时间：2021-04-27T09:39:56.567Z 来源：《基层建设》2020年第33期作者：崔龙[导读] 摘要：带式输送机是一种现代化生产中连续运输设备，具有运量大、运距远、能耗小、运费低、效率高、运行平稳、装卸方便、适合于散料运输等优点，已广泛应用于煤炭、港口、电力、矿山、化工等领域。
天津工业大学天津市 300387 摘要：带式输送机是一种现代化生产中连续运输设备，具有运量大、运距远、能耗小、运费低、效率高、运行平稳、装卸方便、适合于散料运输等优点，已广泛应用于煤炭、港口、电力、矿山、化工等领域。
带式输送机由于长距离输送，特别是露天运行的带式输送机，现场人员较多，为了保证现场人员的人身安全，同时智能记录设备运行状况，并可后续增加智能检测设备，本方案基于树莓派开发一套具有智能采集音视频的系统，配合ARDUINO实现相关传感信息处理与设备控制，树莓派作为网络接入及摄像监控设备，搭配智能设备远程监控，构成电气设备远程智能监控系统。
目前，国内暂时还没有企业研制相关产品，该系统成功开发将会进一步实现电厂数字化煤场并会产生可观的社会效益和经济效益。
关键词：树莓派；带式输送机；Arduino；智能音视频采集。
1.项目背景带式输送机现场环境恶劣、工作区域广泛、设备布置复杂的特定区域，过去的普遍做法是：靠人力及手持工具对设备以及生产工况进行巡检并将巡检情况汇总分析后再对设备及生产工况进行通报或报警，存在着对信息采集、处理不及时，尤其音视频记录不及时，更不能处理一些突发事件。
利用低成本的树莓派可以极大的解决上述问题，本系统通过利用Arduino对带式输送机分布的关键节点进行信息采集、数据分析，并对相应控制继电器进行控制的同时，与树莓派进行数据交互，树莓派利用摄像头采集当时的音视频情况，通过无线网络通知关联智能设备，保证了以上区域现场人员生命安全及生产的安全运行。
2.系统构成 2.1树莓派树莓派（Raspberry Pi）是尺寸仅有信用卡大小的一个小型电脑，树莓派的GPU 支持 OpenGL ES 3.x、硬件加速的 OpenVG，和高至 4Kp60 HEVC 视频硬件解码，所以我们可以利用它强大的图形性能进行视频的采集存储。
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树莓派+ MCC 118 实现数据采集
最近从树莓派实验室拿到一块MCC 118 DAQ 扩展板的试用，这是我第一次接触专业的DAQ 采集卡，怀着对数据采集的好奇开始摸索。
首先了解到这个板卡可以同时支持8路数据采集，但我这里暂时只需要用到其中1路来实现一个环境光线的采集。
我会使用一个安放在室外、具有模拟输出功能的光线传感器模块，采集其模拟电信号，并线性转换成一个光照的亮度指数。
在室内的一个鱼缸里，我安装了一个LED氛围灯，并尝试用采集到的室外光照亮度指数来设置这个LED氛围灯的亮度。
最终实现室内鱼缸的光照度和室外自然光照度实时同步，我的爱鱼也能实时感受到室外的天气变化了~
材料清单
树莓派（Raspberry Pi）一块
MCC 118 DAQ HAT一块
光线传感器模块（带模拟输出）一个
RGB LED 模块一个（共阴或共阳，本例使用共阴）
面包板一块
杜邦线若干
瑞士军刀扩展板一块（可选）
一、安装环境
树莓派建议安装官方的Raspbian 系统，不需要特别的配置。
直接开始部署MCC 118 配套的SDK 和范例试试数据采集卡的工作情况，步骤如下（这里直接参考了这篇教程）。
二、接线
先看光线传感器模块。
为什么用带模拟输出（AO）的光线传感器呢？是因为这款传感器如果只有数字输出（DO）的话，其输出的数据只能是高电平或低电平，只能反映光线是否达到某个设定的值，而无法反映出光线的强弱。
但树莓派本身并没有ADC，无法直接读取模拟电信号（信号的强弱和光线强弱相关）。
这时MCC 118 DAQ 就派上用场了。
MCC 118 的排座设计将GPIO全部引出了，很方便外接其他传感器。
引脚连接表
光线传感器：VCC —树莓派：5V
光线传感器：GND — MCC 118：GND
光线传感器：AO — MCC 118：CH1
RGBLED模块：GND —树莓派：GND
RGBLED模块：R —树莓派：BCM 17
RGBLED模块：G —树莓派：BCM 27
RGBLED模块：B —树莓派：BCM 22
三、测量采集和数值换算
启动Web 波形图程序：
接下来就可以在浏览器中打开http://:8080 访问了。
将其中的替换成树莓派的IP 地址或主机名。
要想停止Web 服务，可以回到命令行界面按下Ctrl+C 中止。
首先试试看这个传感器的AO输出的电压范围，用MCC 118 SDK 中自带的
web_server 范例可以非常方便的检测到。
这是一个类似示波器的应用，启动之后在浏览器打开，选择通道1后启动数据采集，通过开关灯可以看到电压的实时变化。
通过完全遮住光线传感器的光敏电阻，看到AO输出电压最大升至5V；用手机自带闪光灯照射在光敏电阻上，看到AO输出电压最小降到0V。
看来0~5V就是这个传感器的模拟电信号输出范围（图表显示的电压伏特数是精确到小数点后6位的）。
为了简化后面的程序，我把0~5V的电压范围通过简单的公式换算到100 ~ 0 的范围内，而树莓派的PWM 支持的参数范围也是0 ~ 100，这样刚好可以用树莓派的PWM 来设置LED 的亮度。
其效果是白天光线最强时鱼缸灯光达到最强的白色光，到晚间，灯光中的红色和绿色光源逐渐减弱至0，则呈现出夜晚的蓝色光氛围。
四、代码和运行
完整代码如下，这个代码是在MCC 118 范例single_value_read 基础上修改而来的（范例做得清晰易懂很方便修改）。
将程序代码文件light.py 上传至树莓派，进入程序所在目录运行：python light.py
光照强度指数最大时效果如下。
光照强度指数最小时效果如下。
应用到鱼缸（效果图）。
五、延伸应用
做这个实验的过程中在想如果MCC 118 能自带一款显示屏用来显示采集到的实时数据就好了，后来发现手头有一款集成了数码管的瑞士军刀扩展板，刚好可以插在这个MCC 118 引出的排针上，如图：
瑞士军刀扩展板也有很方便的SDK，简单的整合了两部分代码，就实现了数码管动态显示光照强度指数，并能控制板载的8个LED实现1-8级亮度的小夜灯。
完整代码如下：
六、小结
看起来在专业领域才会接触到的数据采集，实际上也可以应用在日常的DIY 实验之中。
MCC 118 这块数据采集卡配以完善的程序库和范例，是树莓派平台上很容易上手的数据采集方案。
在它的帮助下，我的爱鱼也能实时感受到室外的天气变化了~。