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多信息化技术融合教学探索--以车载红外测距传感器GP2D12数据曲线拟合为例

Exploration of Multi-Information Technology integration in Teaching--Taking Data Curve Fitting of Vehicle-mounted Infrared Ranging Sensor GP2D12 as an Example
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摘要 文章采用Linkboy仿真系统、Arduino编程系统、Proteus硬件仿真系统、Excel数据处理软件多种信息化技术手段,实现车载红外测距传感器GP2D12数据曲线拟合的学生实训教学,使学生对数据曲线拟合方法有深刻的理解。同时,文章巧妙利用GP2D12实验数据特点,将幂函数曲线拟合方程三个未知参数减少为两个未知参数,在此基础上,利用一次线性函数最小二乘法拟合方法,分别求得GP2D12红外测距传感器的两种不同的曲线拟合方程,并分析对比两种曲线拟合方程在应用中的优缺点。 This article uses various information technology methods such as Linkboy simulation system,Arduino programming system,Proteus hardware simulation system,and Excel data processing software to achieve student practical teaching of GP2D12 data curve fi tting for vehicle mounted infrared ranging sensors,enabling students to have a profound understanding of data curve fi tting methods.At the same time,this article cleverly utilizes the characteristics of GP2D12 experimental data to reduce the three unknown parameters of the power function curve fi tting equation to two unknown parameters.Based on this,the linear function least squares fi tting method is used to obtain two diff erent curve fi tting equations for GP2D12 infrared ranging sensors,and the advantages and disadvantages of the two curve fi tting equations in application are analyzed and compared.
作者 陆人定 Lu Rending
出处 《时代汽车》 2024年第24期88-91,共4页 Auto Time
基金 常州信息职业技术学院2024年校级教育教学改革课题“以汽车产业结构调整为导向的高职院校汽车专业调整要素研究”(2024CXJG08)。
关键词 GP2D12 红外测距传感器 曲线拟合 最小二乘法 GP2D12 Infrared Ranging Sensor Curve Fitting Least Squares Method
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