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个人介绍

在校期间 ,不断地学习理论知识和参与社会实践 ,综合素质在很大程度上得到了提升 ,努力将自己塑造成为一个专业功底扎实、知识结构完善、适应能力强、具有团体协作精神的青年。

在实验室中 ,完成了所有课程的课程设计,通过实践加深了专业知识的理解,并参与智能家居设计项目时,运用熟悉的 C 语言进行功能模块开发,借助 Qt 框架搭建交互界面,利用Xshell 远程连接设备调试参数,通过 VM 虚拟机模拟多环境测试,在软硬件协同调试中,深化对物联网架构与智能控制逻辑的认知,积累跨平台开发与系统集成经验 。

工作经历

  • 2023-08-20 -2024-08-20甬矽培训员

    2023.8-2024.8 甬矽电子(宁波)股份有限公司 培训员 新人培训与管理:负责新员工入职培训 ,包括公司制度、 岗位技能、操作规范等内容 ,确保 新人快速适应工作环境。考核与通过率优化:制定培训考核标准 ,组织考试并跟踪通过率 ,针 对薄弱环节优化培训方案 ,提升员工技能掌握度。技能大赛组织与策划并执行内部技能比拼活 动 ,通过竞赛激励员工提升专业技能 ,增强团队竞争力。跨部门协作:对接生产、质量、工程 等部门 ,协调培训需求 ,确保培训内容符合实际业务要求上级任务执行 :高效完成经理安排的 各项任务 ,包括培训数据整理、汇报材料制作及临时性工作支持。

教育经历

  • 2024-08-22 - 2026-06-10兰州信息科技学院物联网工程本科

技能

C
前端
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作品
日历

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0
2023-04-07 19:09
蜂鸣器的响应

### 基于环境监测与智能控制的集成方案说明 #### 一、方案面向对象与解决的问题(30%) 本方案主要面向需要实时环境监测与智能报警的场景,包括但不限于农业大棚、实验室、智能家居、仓储环境等领域的开发者或运维人员。 其核心解决的问题包括: - 传统环境监测方案中温湿度数据采集分散、设备联动性差的问题,实现温度、湿度参数的一体化监测; - 环境异常时缺乏及时报警机制的问题,通过蜂鸣器和LED实现本地声光报警; - 远程控制需求难以满足的问题,支持通过网络指令远程操作设备状态; - 传感器数据采集可靠性低(如连续读取失败)、参数适配性弱(如分辨率固定)的问题。 #### 二、相比市场常规方案的特点(50%) 与市场上单一功能传感器(如独立温度传感器、独立湿度计)或基础控制方案相比,本方案的核心特点如下: 1. **一体化集成能力** 整合温度采集(DS18B20)、湿度采集(ADC模块)、报警(蜂鸣器)、状态指示(LED)四大功能,无需额外搭建多设备联动框架,降低系统复杂度。 2. **高可靠性设计** - 温度传感器具备连续错误处理机制:当连续3次读取失败时,自动触发重新初始化(关闭并重新打开设备、重置分辨率),减少因硬件偶发故障导致的数据中断; - 全流程信号处理:通过捕获SIGINT(Ctrl+C)、SIGTERM等信号,实现设备文件、网络连接的优雅关闭,避免资源泄露。 3. **参数可配置性强** - 温度分辨率支持动态调整(代码中默认12位,可通过ioctl切换9-12位),适配不同精度需求(12位分辨率下误差低至0.0625°C); - 湿度采集支持10位分辨率(可通过SETBIT切换),并通过算法将原始数据映射为0-100%的湿度值,适配不同场景的湿度监测需求。 4. **远程控制与交互能力** 内置TCP服务器(端口8888),支持通过网络指令(如“buzzer_on”“led_off”)远程控制蜂鸣器和LED状态,且能返回操作结果(如“buzzer_on_ok”),突破本地操作的空间限制。 5. **实时性与可视化** - 温度数据每750ms更新一次(12位分辨率下的最优转换时间),湿度数据每200ms更新一次,保证监测的实时性; - 终端实时显示原始数据与解析结果(如温度“当前温度: 25.375°C”、湿度“湿度: 45% 舒适”),并隐藏光标、清屏优化显示效果。 #### 三、方案的产品组成与技术选型(20%) 1. **硬件组成** - 温度传感器:DS18B20(单总线通信,支持-55°C至125°C测量范围); - 湿度采集模块:ADC模块(通过通道3采集,支持10位分辨率); - 控制设备:蜂鸣器(PWM控制,支持开关及占空比调节)、LED(支持开关控制); - 底层硬件:嵌入式开发板(支持Linux系统,提供/dev设备节点用于硬件交互)。 2. **技术选型** - 开发语言:C语言(高效适配底层硬件操作); - 系统接口:Linux系统调用(open/close/read/ioctl操作硬件设备,socket实现网络通信); - 通信协议:TCP/IP(用于远程控制指令的传输与响应); - 信号处理:基于signal函数实现程序的优雅终止与异常处理; - 数据解析:通过位运算(如温度整数/小数部分分离)、补码转换(负数温度处理)实现传感器原始数据的精准解析。

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2025-07-17 09:43
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更新于: 07-17 浏览: 7