LED燈具自動化

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資料介紹

描述

介紹：

在這個項目中，我嘗試在房間燈熄滅時打開 LED。我使用 Python 控制 LED 并從螺栓云中檢索數據。機器學習技術，z 分數分析，已用于計算數據的上限和下限。如果傳感器值超出范圍，則會向我的郵箱發送一封電子郵件，并根據情況打開或關閉 LED。

Z 分數分析：

在 z 分數分析中，上限和下限會隨著數據不斷變化，因此即使異常值低于先前記錄的值，也可以檢測到異常。它具有三個因素：

Mn = r 值的平均值

Zn=z分數

Tn=閾值

硬件連接：

1 / 3 ?面包板連接

面包板分為兩半，一半中的所有點都相互連接，兩條不同的線或不同的一半上的兩個點彼此不連接。在面包板上，LDR 與 10k電阻串聯。LDR和電阻之間的公共支路通過黃色線連接到螺栓的“A0”引腳。LDR的另一支路連接到 3v3通過綠線引腳。電阻器通過藍線連接到 LED 。電阻器和 LED 之間的公共線點連接到螺栓的接地引腳。另一條腿（較長的腿）連接到“0”GPIO螺栓銷。

軟件：

該軟件分為兩個python程序文件。

1)email_conf.-它包含我的 mailgun 帳戶的詳細信息、我的螺栓設備名稱、api 密鑰和乘數以及用于 z 分數分析的幀大小。

API_KEY="XXXXX"
DEVICE_ID="BOLTXXXX"
MAILGUN_API_KEY="XXXXX'
SANDBOX_URL="XXXX"
SENDER_EMAIL="XXXX"
RECIPIENT_EMAIL="XXXX"
MUL_FACTOR=2
FRAME_SIZE=10

2）led_control_by_sensor：這是實現項目的主要代碼，即控制LED，獲取傳感器數據并在傳感器值越界時發送電子郵件。

import email_conf,json,time,math,statistics
from boltiot import Bolt,Email

def compute_bounds(history_data,frame_size,factor):
    if len(history_data)
        return None

    if len(history_data)>frame_size :
        del history_data[0:len(history_data)-frame_size]
    Mn=statistics.mean(history_data)
    Variance=0
    for data in history_data :
        Variance += math.pow((data-Mn),2)
    Zn = factor * math.sqrt(Variance / frame_size)
    High_bound = history_data[frame_size-1]+Zn
    Low_bound = history_data[frame_size-1]-Zn
    return [High_bound,Low_bound]

mybolt = Bolt(email_conf.API_KEY, email_conf.DEVICE_ID)
email=Email(email_conf.MAILGUN_API_KEY,email_conf.SANDBOX_URL,email_conf.SENDER_EMAIL,      email_conf.RECIPIENT_EMAIL)
history_data=[]

while True:
    response = mybolt.analogRead('A0')
    data = json.loads(response)
    if data['success'] != 1:
        print("There was an error while getting the data.")
        print("This is the error:"+data['value'])
        time.sleep(10)
        continue

    print ("This is the value "+data['value'])
    sensor_value=0
    try:
        sensor_value = int(data['value'])
    except Exception as e:
        print("There was an error while parsing the response: ",e)
        continue
    bound = compute_bounds(history_data,email_conf.FRAME_SIZE,email_conf.MUL_FACTOR)
    if not bound:
        required_data_count=email_conf.FRAME_SIZE-len(history_data)
        print("Not enough data to compute Z-score. Need ",required_data_count," more data points")
        history_data.append(int(data['value']))
        time.sleep(10)
        continue
    try:
        if sensor_value > bound[0] :
            print ("light level increased suddenly. sending email.")
            status=mybolt.analogWrite('0','0')
            print("status of led is :",status)
            response=email.send_email("alert","someone turned on the lights")
            response=json.loads(response.text)
            print("this is the response from mailgun"+str(response['message']))
        elif sensor_value < bound[1] :
            print ("light level decreased suddenly. sending email.")
            status=mybolt.analogWrite('0','20')
            print("status of led is :",status)
            response=email.send_email("alert","someone turned off the lights")
            response=json.loads(response.text)
            print("this is the response from mailgun"+str(response['message']))
        history_data.append(sensor_value);
    except Exception as e:
        print ("Error",e)
    time.sleep(10)

在上面的程序中，我們包括以下內容：

time-time.sleep() 函數暫停程序 10 秒

json-json.loads() 函數來轉換來自 boltiot 和 mailgun 的數據

statistics-statistics.mean() 函數計算均值

math-math.pow() 函數求平方

Email-創建一個它的對象來發送郵件

螺栓連接到設備

在程序中，函數 compute_bounds 計算閾值并返回。它采用以下參數：傳感器數據列表、幀大小和倍增因子。如果列表的長度小于幀大小，則返回無，因為所需的點數不可用。它保持列表的大小為10 通過刪除多余的起始元素。

然后我創建了 Bolt 和 Email 的對象。運行一個無限循環，我們獲取數據，如果發生錯誤，則顯示它。然后通過調用 compute_bounds 函數獲取邊界。如果傳感器值越過邊界，則 LED 會打開或根據情況關閉并發送電子郵件并顯示 mailgun 的響應。如果值在范圍內，則將其簡單地添加到列表中。最后，程序在每次循環后暫停 10 秒。