IoT 정보를 머신러닝으로 데이터 분석_IoT프로그래밍

오늘은 ThingPost 작업예제 8가지를 실습하였습니다.

작업중 중요한 사항만 기록합니다(아래)

esp32 Functional 다이어그램(아래)

출처:http://esp32.net/

1.BH1750test_ThingPost(I2C_시리얼데이터 25핀, I2C_시리얼 통신포트26번핀 사용)

- IIC 통신 초기화 코드: Wire.begin(I2C_SDA, I2C_SCL);

- 전원Vcc digitalWrite(GPIO4번핀,1): 조도센서, 온도/습도센서, 습기센서, 염도센서, 배터리잔량감지회로

 

2.BH1750test2_ThingPost

- RAW데이터를 노이즈제거 후 신뢰성 있는 데이터로 만들기코드(아래)

- 노이즈 제거 샘플링 코드[아래 함수 인자값: sort(배열시작위치, 배열의크기) ]

//1초 안에 2밀리세컨드씩 samples배열크기만큼 값 구하기
for(int i=0; i<samples; i++) {
  array[i] = lightMeter.readLightLevel();
  delay(2);
}
//c언어의 표준라이브러리의 sort 함수로 샘플데이터정렬
std::sort(array, array + samples);
//샘플데이터에서 Max값, Min값제거 후 합계저장
for(int i=0; i<samples; i++) {
  if (i == 0 || i == samples-1)
  continue;
  lux += array[i];
}

- 신뢰성 있는 대표 데이터 만들기(아래)

-- lux /= samples - 2;

 

3.DHT12test_ThingPost

- 아날로그 데이터를 읽어 들일때, 샘플링데이터에 추가되는 코드(아래)

for (int i = 0; i < samples; i++) {
    while (1) {
      float _t12 = 0.0;
      _t12 = dht12.readTemperature();
	//아날로드 데이터 누락시 추가되는 코드(아래)
      if (!isnan(_t12)) {
        array[i] = _t12;
        break;
      }
      delay(100);
    }
    delay(2);
}

 

4.SoilMoistureTest_ThingPost + 5.SoilSaltTest_ThingPost

- 토양습기 데이터를 백분율로 만들기(아래)

#define PERVALUE            0.0244141  //  100/4096
...
mapsoil = map(soil, 0, 4095, 4095, 0);
per_soil = mapsoil * PERVALUE;

 

6.BattADCtest_ThingPost

- 배터리잔량감지는 최고값이 3.3V 이기 때문에, 현재 작동 전압인 3.7V 를 체크할 수 없다, 그래서 회로자체가 병렬로 검사한 결과로 나오기 때문에, 결과값에 x2 를 해 주어야 한다.

- float battery_voltage = ((float)volt / 4095.0) * 2.0 * 3.3 * (vref);

 

7.deepSleep

- esp_deep_sleep_start(); 딥슬립 절전 실행 후 정해진 시간이 지나면 setup() 이 자동으로 실행된다.

 

8.watchDogTimer 구현순서

- esp_task_wdt_init(3, true); //워치독 시작기능을 3초로 초기화

- esp_task_wdt_add(NULL); //현재 프로세스 스레드를 워치독에 등록

- if (millis() - last >= 2000 && i < 5) { //매번2초 지나고, 5번반복 이전일때만 esp_task_wdt_reset(); 실행

- esp_task_wdt_reset(); 실행하면, 2초를 넘지 않게 됨.

- if (i == 5) { //5번 반복되면,  esp_task_wdt_reset(); 을 건너띄기 때문에, 워치독 타임이 리셋되지 않아서 프로세스 리셋됨, 즉, setup() 부터 다시 시작.

- 작업중인 모습(아래)

위 붉은 사각형이 BH1750 조도센서

#다음 시간에는 클라우드 thingspeak 채널로 데이터 연동해서 그래프로 출력하기 실습예정

- https://thingspeak.com/channels/1469792

ThingPost Smart Sensor - ThingSpeak IoT