Matlab应用程序设计示例温湿度传感器监测与数据可视化

介绍了利用51单片机读取AM2301温湿度传感器数据，并通过串口进行实时显示的方法。内容涵盖了AM2301传感器的工作原理、与51单片机的硬件连接方式、数据读取程序设计以及串口通信协议等关键技术。通过，读者可以快速掌握使用51单片机采集和显示AM2301温湿度数据的方法，为相关应用开发提供参考。

MATLAB 做家庭监控？还真能整点不一样的。家庭监控系统的 DIY 玩法，用的是MATLAB GUIDE搭了个 GUI 界面，配合图像采集工具箱、图像工具箱，再加上温湿度传感器，功能还挺全。无线 IP 摄像头、USB 温湿度计、定时器触发、图像识别、邮件报警都能搞定。比如检测到移动物体就发邮件，温度低了提醒你别忘开暖气，高了还能提醒着火。而且不是简单贴代码，是一步步记录开发过程，每阶段都打包了源码。imread支持带账号密码，urlwrite_basicauth小改动就能搞定摄像头读取。人脸检测、自动抓图、湿度过高提示水龙头没关……用得好，这系统不仅能防盗，还能省大事。建议你看下2013 年

基于 STM32 的土壤监测系统搞得还挺全乎，不只是简单地采集温湿度和 pH，连阈值报警和LabVIEW 实时显示都安排上了。用 LabVIEW 来做图形化界面，既直观又省事，尤其适合搞教学演示或者实验记录的场景。 STM32 的外设接口支持得比较丰富，串口读取传感器数据稳定性还不错。你只要注意一下采样间隔和过滤算法，避免数据抖动就行。项目整体架构也挺清晰，主控+上位机显示那一套，熟悉的话容易上手。 LabVIEW 部分可以参考Matlab 应用程序设计示例温湿度传感器监测那篇文章，虽然是 Matlab 做的，但界面逻辑差不多。想进一步了解 STM32 硬件调优的，也可以看看STM32 开发中

基于 Arduino 的温室大棚智能环境监测与控制系统挺有意思的。它通过 DHT11 温湿度传感器、SGP30 气体传感器和土壤湿度传感器，实时监测温湿度、二氧化碳浓度、TVOC 和土壤湿度。数据可以通过 OLED 屏幕展示，还能上传到手机 APP，方便你远程查看。系统还内置了加湿器、风扇、步进电机等，自动调节环境，确保农作物生长得更好。，这个系统适合对物联网和智能农业有兴趣的开发者和研究人员，是那些想提升农业生产效率的农民。配套的源码、库文件和接线表也挺全，用户能快速上手。需要注意的是，资料仅了软件和设计方案，不包括硬件，自己准备。，如果你对智能农业有兴趣，这套系统还不错，可以看看。

matlab 循环读图的代码挺适合玩传感器数据的，尤其是搞 ANT+和 BLE 的那一类。如果你想在 MATLAB 里接入比如 Garmin 手表、Polar 心率带那种传感器，这套思路就比较顺。像 Raspberry Pi 接 MQTT Broker，再用 MATLAB 一边读取数据一边画图，效果还不错。Reto Rölli 那段讲 Raspberry Pi 和 ANT+的结合挺实用，尤其是对喜欢自己搭系统的朋友来说，踩过的坑少。还有 Max Candocia 用 Python 把 FIT 文件转成 CSV 那块，也比较适合你要跟 MATLAB 对接。你要是玩 BLE 传感器，也有不少人提过

提供了SHT10温湿度传感器结合LCD1602液晶显示器的程序源码下载，适用于大棚温湿度自动控制系统。内容包括误差理论与数据处理习题，详细答案解析，便于考试使用。

使用“inputdlg”创建对话框非常方便，允许您在MATLAB代码执行过程中暂停并获取用户输入。App Designer框架目前尚无此功能，因此我设计了这个实用程序来填补这一空白，帮助用户完成他们所需的工作。该实用程序支持两种主要工作流程：1）在代码中调用对话框应用程序并阻塞MATLAB代码，直到用户完成对话；2）从另一个应用程序调用您的对话框应用程序，并阻止用户在调用应用程序的输入上进行操作，直到完成对话。此方法的优势包括允许利用App Designer的强大编辑功能，相比于inputdlg，您可以构建更多可定制的输入对话框，并自动返回所有公共属性和可编辑值至UI控件。只需对App Des

SQL Server前端应用程序设计涉及用户与服务器端的交互，包括连接建立、批次命令处理以及结果与错误处理。企业级应用程序架构设计中，逻辑层级清晰分离，包括表现层、业务逻辑层和服务接口。客户端与服务器端的交互通过特定协议(TDS)完成，选择合适的客户端API（如ODBC、OLEDB、SqlClient）以达到最优性能和编程效率。通信机制基于TDS协议，支持多种访问模式，包括Ad Hoc模式、参数化查询和存储过程，以提高安全性与性能。网络库选择应根据环境调整，如在广域网中可能选择禁用Named Pipes端口以优化连接性能。连接建立、批次命令处理与错误处理是设计中关键的考量点。

该项目使用 Python 对桥梁的物理参数（位移、应变、温度）进行可视化分析，并实现位移-温度、位移-应变、应变-温度之间的关联度分析及可视化。项目基于 Python 的基本库 (如 matplotlib)、matlab 库以及 PIL 库等开发，用户只需运行 login.py 登录系统即可调用相关功能。