【源码】基于Arduino、Python和MySQL的加速度传感器数据处理系统

项目简介

本项目旨在构建一个加速度传感器数据处理系统，从加速度传感器采集数据，进行聚类分析以识别传感器安装状态。借助Arduino Uno采集数据，通过433 MHz无线电传输至Raspberry Pi，数据存储到MySQL数据库。使用Python编写的TCP socket程序从数据库获取数据，经K-Means算法聚类，最后将模型应用到Arduino判断传感器安装情况。

项目的主要特性和功能

1. 数据采集与传输：利用Arduino Uno搭配加速度传感器GY - 61采集数据，通过433 MHz无线电模块（WS - 433发射、RWS - 371接收）将数据传输到Raspberry Pi。
2. 数据存储：Raspberry Pi把接收到的数据存入MySQL数据库，便于后续查询与处理。
3. 数据处理与分析：运用Python编写的TCP socket程序从数据库获取数据，以CSV文件形式供K-Means算法进行聚类分析，将数据分为六个类别。
4. 模型应用：把K-Means算法生成的模型应用于Arduino，使其能依据传感器数据判断加速度传感器的安装状态。

安装使用步骤

1. 硬件准备

• 准备Arduino Uno开发板、加速度传感器GY - 61、433 MHz无线电发射模块WS - 433、接收模块RWS - 371和Raspberry Pi。
• 依据硬件连接图正确连接各硬件设备。

2. 软件安装

• Arduino IDE：从Arduino官方网站下载并安装Arduino IDE，用于向Arduino Uno上传代码。
• Python环境：安装Python 3.x版本，使用pip安装mysql-connector-python等所需库。
• MySQL数据库：在Raspberry Pi上安装并配置MySQL数据库，创建相应数据库和表以存储传感器数据。

3. 代码部署

• Arduino代码：将Arduino代码上传到Arduino Uno开发板。
• Raspberry Pi代码：把用于接收数据并存储到数据库的Python代码部署到Raspberry Pi，配置好数据库连接信息。
• 数据分析代码：将用于从数据库获取数据并进行K-Means聚类分析的Python代码部署到合适环境。

4. 运行项目

• 启动Arduino Uno，使其开始采集和传输数据。
• 启动Raspberry Pi上的数据接收和存储程序，确保数据能正确存入数据库。
• 运行数据分析代码，对数据库中的数据进行聚类分析，并将生成的模型应用到Arduino上。

下载地址

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