ShineBlink 是一款零門檻、零開發環境、低代碼的萬能物聯網智能硬件開發板

機智云 為開發者提供傻瓜式硬件上云、接App/小程序的能力

結合 ShineBlink 和 機智云 開發者即使不懂嵌入式物聯網開發、云和App開發，也能很快實現一款包含硬件、云和App的物聯網智能硬件。

Shinelink開發板通過采集PM2.5傳感器、紫外線傳感器、風速傳感器、雨滴感應傳感器、SHT溫濕度傳感器、氣壓傳感器采集數據，數據通過ML302（4G通信模塊）將數據上傳至機智云，之后我們就可以在遠程通過手機App或者Web網頁端來訪問這個氣象站測量的所有傳感器數據。

下圖是接線實物圖和App監測頁面：

注意：上面的電路傳感器比較多，要求給 ShineBlink 開發板提供5V的電源帶載能力至少大于1A。

--定義函數：將傳感器輸出電壓(單位：mv)轉換成紫外線指數indexfunction GetUvIndex(v)  if v < 50.0 then    index = 0  elseif v < 227.0 then    index = 1;  elseif v < 318.0 then    index = 2;  elseif v < 408.0 then    index = 3;  elseif v < 503.0 then    index = 4;  elseif v < 606.0 then    index = 5;  elseif v < 696.0 then    index = 6;  elseif v < 795.0 then    index = 7;  elseif v < 881.0 then    index = 8;  elseif v < 976.0 then    index = 9;  elseif v < 1079.0 then    index = 10;  else    index = 11  end  return indexend--使能USB print輸出打印LIB_UsbConfig("CDC")--機智云平臺為每個產品類別分配的唯一PK和PS，一定要改成您自己的PK和PSPK = "7ebaec64beaf4e389a2957f38711fcda"PS = "b4a4ef17dbf74463b0f1b3c525a8b8de"--初始化4G模塊LIB_Giz4GConfig(PK,PS,1000,120,"UART0","D5","HIGH","D6","HIGH")--配置A0-A3這四個電壓采集通道同時開始工作，當每個通道采集滿50個點時緩存滿，每個點的采集時間間隔為10msLIB_ADConfig(50,10000)--設置PM2.5傳感器占用TX1和RX1引腳LIB_ZPH04Config("UART1")--設置sht3x傳感器占用SCL0和SDA0引腳，并啟動傳感器以每秒出10個數據的頻率工作，repeatability="HIGH"時精度最高LIB_Sht3xConfig("IIC0","10","HIGH")--設置BMP280氣壓計傳感器占用SCL1和SDA1引腳，并啟動傳感器以每秒輸出26.32組數據的頻率工作LIB_BMP280Config("IIC1")--開始大循環while(GC(1) == true)do  LIB_DelayMs(50)  --查詢是否讀到溫濕度數據產生  sht3x_flag,sht3x_temp,sht3x_humi = LIB_Sht3xGetResult()  if sht3x_flag == 1 then    --打印讀到的溫濕度值，保留2位小數    print(string.format("temp: %.2f
humi: %.2f", sht3x_temp, sht3x_humi))    --向機智云服務器發送(溫濕度)短整數型數值(舍去小數部分)    LIB_SendToGizCloud("Rs1", math.floor(sht3x_temp))    LIB_SendToGizCloud("Rs2", math.floor(sht3x_humi))  end  --查詢氣壓傳感器是否出數  flag, temprature, pressure = LIB_BMP280GetResult()  if flag == 1 then --如果傳感器此時有數據    --溫度值保留兩位小數，氣壓值去掉小數部分    print(string.format("temprature: %.2f pressure: %.0f Pa", temprature, pressure))    --向機智云服務器發送長整數型氣壓數值，單位：Pa    LIB_SendToGizCloud("RL7", math.floor(pressure))  end  --查詢是否讀到傳感器PM2.5值  flag, pm25_val = LIB_ZPH04GetPM25()  if flag == 1 then    --打印讀到的PM2.5值，保留1位小數，單位:ug/m^3    print(string.format("PM2.5:%.1f", pm25_val))    --向機智云服務器發送(PM2.5)浮點型小數值(范圍應是-1000.0~5000.0)    LIB_SendToGizCloud("Rf1", pm25_val)  end  --查詢是否讀到A0端口的電壓采集值（風速）  A0_full_flag, A0_tab = LIB_ADCheckBufFull("A0")  --每當A0通道的緩存滿以后，計算緩存內的50個元素的平均值，并換算成電壓值  --由LIB_ADConfig(50,10000)可以算出，此處大概是50X10000us=0.5秒執行一次  if A0_full_flag == 1 then    SUM = 0    for i = 1, #A0_tab do --此處#A0_tab的值是50，表示A0_tab表內的元素個數      SUM = SUM + A0_tab[i]    end    AVER = SUM / #A0_tab --計算平均采樣值    --將A0通道的AD值轉換成實際電壓打印出來    out_voltage = AVER*3.6/4096.0    --打印出傳感器輸出的電壓值，保留小數點后兩位，單位V    print(string.format("wind voltage=%.2fV
", out_voltage))    --向機智云服務器發送(風速)浮點型小數值(范圍應是-1000.0~5000.0)    LIB_SendToGizCloud("Rf2", out_voltage)  end  --查詢是否讀到A1端口的電壓采集值（紫外線）  A1_full_flag, A1_tab = LIB_ADCheckBufFull("A1")  --每當A1通道的緩存滿以后，計算緩存內的50個元素的平均值，并換算成電壓值  --由LIB_ADConfig(50,10000)可以算出，此處大概是50X10000us=0.5秒執行一次  if A1_full_flag == 1 then    SUM = 0    for i = 1, #A1_tab do --此處#A1_tab的值是50，表示A1_tab表內的元素個數      SUM = SUM + A1_tab[i]    end    AVER = SUM / #A1_tab --計算平均采樣值    --將A0通道的AD值轉換成實際電壓打印出來    vol_mv = AVER*3600/4096.0    --打印出傳感器輸出的電壓值，保留小數點后兩位，單位mV    print(string.format("ultraviolet voltage=%.2fmV
", vol_mv))    uv_index = GetUvIndex(vol_mv)--將電壓轉換成紫外等級指數    --打印紫外線等級，0~11    print(string.format("ultraviolet level=%d
", uv_index))    --向機智云服務器發送紫外線等級，短整數型    LIB_SendToGizCloud("Rs3", uv_index)  end  --查詢是否讀到A2端口的電壓采集值（雨滴感應）  A2_full_flag, A2_tab = LIB_ADCheckBufFull("A2")  --每當A2通道的緩存滿以后，計算緩存內的50個元素的平均值，并換算成電壓值  --由LIB_ADConfig(50,10000)可以算出，此處大概是50X10000us=0.5秒執行一次  if A2_full_flag == 1 then    SUM = 0    for i = 1, #A2_tab do --此處#A2_tab的值是50，表示A2_tab表內的元素個數      SUM = SUM + A2_tab[i]    end    AVER = SUM / #A2_tab --計算平均采樣值    --將A0通道的AD值轉換成實際電壓打印出來    vol = AVER*3.6/4096.0    --打印雨滴傳感器輸出的電壓值，保留小數點后兩位，單位V    print(string.format("rain voltage=%.2fV
", vol))    --向機智云服務器發送(雨滴值)浮點型小數值(范圍應是-100.00~500.00)    LIB_SendToGizCloud("Rf3", vol)  endend

無論使用哪種方法實現APP控制，都必須先定義數據點。

本例中我們使用了"Rf1","Rf2","Rf3","Rs1","Rs2","Rs3","RL7"這七個數據點分別作為PM2.5，風速，雨滴，溫度，濕度，紫外線等級，大氣壓強這七個傳感器值上傳數據通道，記得在機智云平臺修改相應的數據點的名稱。

方法一：使用機智云測試APP

先在機智云開發者中心定義好數據點

隨后下載機智云測試APP

使用機智云測試APP掃描4G模塊二維碼

即可實現APP控制設備了。

具體過程可參考：

http://www.shineblink.com/html/gizwits/9_3_4GJoin/4GJoin.html

方法二：使用賽博坦工具零代碼定制版App

在機智云開發者中心定義好數據點后，

創建一個移動應用，定義相應的頁面信息

再關聯相應的智能產品，

即可實現定制版App訪問設備。

開發好以后的頁面如下：

具體過程可參考：

http://www.shineblink.com/html/gizwits/9_4_4GJoinSaiBoTan/4GJoinSaiBoTan.html