Двт 2: Датчик влажности и температуры ДВТ-03.ТЭ. Взаимозаменяемый сенсор, низкая цена

Posted on by alexxlab

Датчик относительной влажности и температуры ДВТ-03.ТЭ.2.Н2.120.1,0

Главная  /  Продукция  /  Температура и влажность  /  Датчик относительной влажности и температуры ДВТ-03.ТЭ.2.Н2.120.1,0

Артикул: ДВТ-03.ТЭ.2.Н2.120.1,0

  • Параметры
  • Описание
  • Документация
Диапазон измеряемой температуры-40…+100 °С

Датчики влажности ДВТ-03.ТЭ – это недорогие приборы для контроля влажности и температуры в помещении,  на улице, в системах воздуховодов, термокамерах, внутри шкафов управления и автоматики и т.д.

Чувствительный элемент датчика влажности является взаимозаменяемым элементом. Замена чувствительного элемента не влияет на потерю точности прибора. Датчик влажности ДВТ-03.ТЭ обеспечивает высокую стабильность показаний.

Датчики влажности ДВТ-03.ТЭ имеют встроенную защиту от конденсации влаги на сенсоре. При относительной влажности выше 95 % автоматически включается нагрев микронагревателя сенсора, обеспечивающего повышение температуры сенсора примерно на 5°С выше температуры окружающей среды. При этом относительная влажность вблизи сенсора уменьшается и предотвращается конденсация влаги. 

Датчики температуры и влажности ДВТ-03.ТЭ, в отличие от датчиков влажности ДВТ-03.Т, не имеют индикатора, но имеют более широкий ряд конструктивных исполнений. В том числе вандалоустойчивые исполнения с клеммной головкой, а также исполнение для  контроля влажности в чистых помещениях и офисах и исполнение на DIN-рейку для использования внутри шкафов управления.

Датчики температуры и влажности ДВТ-03.ТЭ выпускаются в двух исполнениях по точности: 2 или 3. 

 

Датчик влажности канальный

                 

К1

 

К2

Датчики влажности канальные конструктивных исполнений К1 и К2 применяются для контроля относительной влажности и температуры в газообразных средах систем отопления и кондиционирования (HVAC), при расстойке теста в хлебопекарнях, в процессах сушки макаронных изделий, древесины, глины, в инкубаторах, а также в климатических камерах, холодильниках, морозильниках.

Диапазон измерения температуры: -40…+100°С 
Диапазон температуры эксплуатации(вторичного преобразователя-электронного блока): -40…+50°С 
Степень защиты корпуса первичного преобразователя: IP50 
Степень защиты корпуса вторичного преобразователя: IP54 
Диапазон измерения отн. влажности: 0…98%
Напряжение питания: 18…36В
Габаритные размеры: 
    первичного преобразователя: d=12 мм, l= 160, 200, 300 мм 
    вторичного преобразователя: 115х65х40 мм

Датчик влажности настенный (накладной)

 

Н1

 Н2

Датчики влажности настенные (накладные) конструктивных исполнений Н1 и Н2 применяются для измерения относительной влажности и температуры в производственных помещениях предприятий электронной промышленности, лёгкой промышленности, при выращивании грибов, производстве сыров, в овощехранилищах, теплицах, в помещениях для выращивания птицы и скота, при производстве бумаги, текстиля, а процессе созревания, сушки и хранения колбас.  
Диапазон измерения температуры: -40…+50°С (Н1), -40…+100°С (Н2) 
Диапазон температуры эксплуатации: -40…+50°С 
Степень защиты корпуса первичного преобразователя: IP50 
Степень защиты корпуса вторичного преобразователя: IP54 
Диапазон измерения отн. влажности: 0…98%
Напряжение питания: 18…36В
Габаритные размеры: 
    первичного преобразователя: d=12 мм, l= 160 мм 
    вторичного преобразователя: 115х65х40 мм 
Длина кабеля для Н2: 1,0; 2,0 м

Датчик влажности уличный

УУличный датчик влажности (У) предназначен для измерения относительной влажности или относительной влажности и температуры воздуха и других неагрессивных газов вне помещений. 
Для защиты от солнечных лучей и дождя датчик снабжен специальным колпаком.
Диапазон измерения температуры: -40…+50°С 
Диапазон температуры эксплуатации: -40…+50°С 
Степень защиты корпуса первичного преобразователя: IP53 
Степень защиты корпуса вторичного преобразователя: IP54 
Диапазон измерения отн. влажности: 0…98%
Напряжение питания: 18…36В
Габаритные размеры: 
    первичного преобразователя: d=100 мм, l= 100 мм 
    вторичного преобразователя: 115х65х40 мм

Датчик влажности на ДИН-рейку для шкафов управления

ДДатчик влажности на ДИН-рейку (Д) предназначен для контроля температуры и влажности в шкафах управления и автоматики, электрошкафах, а также в климатических камерах.
Диапазон измерения температуры: -20…+50°С 
Диапазон температуры эксплуатации: -20…+50°С 
Степень защиты корпуса первичного преобразователя: IP40 
Степень защиты корпуса вторичного преобразователя: IP40 
Диапазон измерения отн. влажности: 0…98%
Напряжение питания: 18…36В
Габаритные размеры: 
    первичного преобразователя: d=10 мм, l= 40 мм 
    вторичного преобразователя: 65х45х29 мм

Датчик влажности комнатный для чистых помещений

Кл3-2


Датчик влажности комнатный (Кл3-2) применяется для контроля температуры и влажности в интеллектуальных зданиях, офисных помещениях, «чистых» помещениях, лабораториях, при производство электроники.
 
Диапазон измерения температуры: 0…+50°С 
Диапазон температуры эксплуатации: 0…+50°С 
Степень защиты корпуса первичного преобразователя: IP40 
Степень защиты корпуса вторичного преобразователя: IP40 
Диапазон измерения отн. влажности: 0…98%
Напряжение питания: 18…36В
Габаритные размеры: 
    первичного преобразователя: d=25 мм, h=15 мм 
    вторичного преобразователя: d=65 мм, h=20 мм 

Датчик влажности с клеммной головкой

Промышленные датчики влажности с клеммной головкой (Кл) применяются для контроля температуры и влажности в системах отопления и кондиционирования (HVAC), термокамерах для сушки макаронных изделий, древесины, глины,  в климатических камерах, холодильниках, морозильниках. Датчики отличаются повышенной механической прочностью, небольшими габаритными размерами, пониженной стоимостью, удобством монтажа и эксплуатации.
 
Диапазон измерения температуры: -40…+100°С 
Диапазон температуры эксплуатации: -40…+50°С 
Степень защиты корпуса первичного преобразователя: IP50 
Степень защиты корпуса вторичного преобразователя: IP54 
Диапазон измерения отн. влажности: 0…98%
Напряжение питания: 18…36В
Габаритные размеры: 
    первичного преобразователя: d=12 мм, l= 80, 200, 300 мм
    вторичного преобразователя:  75х65х65 мм
 


 

Руководство по эксплуатации на датчик влажности ДВТ-03.ТЭ

Температура и влажностьДатчики температуры и влажности

Назад

Оформить заказ

Корзина

пусто

Сравнение

Прямое и обратное дискретное вейвлет-преобразование 2D — PyWavelets Documentation

Одноуровневый

dwt2
pywt.dwt2( данные , вейвлет , режим=’симметричный’ , оси=(-2,-1) )

Двумерное дискретное вейвлет-преобразование.

Параметры
данные array_like

Двумерный массив с входными данными

вейвлет Объект вейвлета или строка имени, или набор из двух вейвлетов

Вейвлет для использования. Это также может быть кортеж, содержащий вейвлет для применить вдоль каждой оси в осей .

режим строка или два набора строк, опционально

Режим расширения сигнала, см. Режимы. Это может также быть кортежем режимов, указывающим режим для использования на каждой оси в

оси .

осей 2-кортеж целых чисел, необязательный

Оси, по которым вычисляется DWT. Повторяющиеся элементы означают, что DWT будет выполняться несколько раз вдоль этих осей.

Возвращает
(cA, (cH, cV, cD)) кортеж

Аппроксимация, детали по горизонтали, детали по вертикали и диагонали коэффициенты детализации соответственно. Горизонтально относится к оси массива 0 (или оси[0] для заданных пользователем осей ).

Примеры

 >>> импортировать numpy как np
>>> импортировать pywt
>>> данные = np.ones((4,4), dtype=np.float64)
>>> coeffs = pywt.dwt2(данные, 'хаар')
>>> cA, (cH, cV, cD) = коэф.
>>> сА
массив([[ 2., 2.],
       [ 2., 2.]])
>
 >> резюме
массив([[ 0., 0.],
       [ 0., 0.]])

Связь с другой общей компоновкой данных, где все аппроксимации и Детальные коэффициенты хранятся в одном большом 2D-массиве следующим образом:

 -------------------
                            | | |
                            | сА(LL) | сЧ(ЛХ) |
                            | | |
(cA, (cH, cV, cD)) <---> -------------------
                            | | |
                            | cV(HL) | cD(HH) |
                            | | |
                            --------------------

PyWavelets не следует этому шаблону из чисто практических соображений простого доступ к определенному типу выходных коэффициентов.

Одноуровневый

idwt2
pywt.idwt2( коэфф , вейвлет , режим=’симметричный’ , оси=(-2,-1)
)

2-D обратное дискретное вейвлет-преобразование.

Восстанавливает данные из массивов коэффициентов.

Параметры
коэффициенты набор

(cA, (cH, cV, cD)) Набор с коэффициентами аппроксимации и тремя детализирует коэффициенты 2D-массивов, например, из dwt2 . Если что-то из этого компоненты установлены на None , они будут рассматриваться как нули.

вейвлет Объект вейвлета или строка имени, или набор из двух вейвлетов

Вейвлет для использования. Это также может быть кортеж, содержащий вейвлет для применить вдоль каждой оси в осях .

режим строка или два набора строк, опционально

Режим расширения сигнала, см. Режимы. Это может также быть кортежем режимов, указывающим режим для использования на каждой оси в оси .

осей 2-кортеж целых чисел, необязательный

Оси, по которым вычисляется IDWT. Повторяющиеся элементы означают IDWT будет выполняться несколько раз вдоль этих осей.

Примеры

 >>> импортировать numpy как np
>>> импортировать pywt
>>> data = np.array([[1,2], [3,4]], dtype=np.float64)
>>> coeffs = pywt.dwt2(данные, 'хаар')
>>> pywt.idwt2(коэффициенты, 'хаар')
массив([[ 1., 2.],
       [ 3., 4.]])

Двухмерная многоуровневая декомпозиция с использованием

wavedec2
pywt.wavedec2( data , вейвлет , mode=’симметричный’ , level=None , оси=(-2, -1) )

Многоуровневое двумерное дискретное вейвлет-преобразование.

Параметры
данные ndarray

2D входные данные

вейвлет Объект вейвлета или строка имени, или набор из двух вейвлетов

Вейвлет для использования. Это также может быть кортеж, содержащий вейвлет для применить вдоль каждой оси в осей .

режим str или 2-кортеж str, опционально

Режим расширения сигнала, см. Режимы. Это может также быть кортежем, содержащим режим, применяемый вдоль каждой оси в оси .

уровень целое, необязательный

Уровень декомпозиции (должен быть >= 0). Если уровень равен None (по умолчанию), то он будет рассчитываться с использованием функции dwt_max_level .

осей 2-кортеж целых чисел, необязательный

Оси, по которым вычисляется DWT. Повторяющиеся элементы не допускаются.

Возвращает
[cAn, (cHn, cVn, cDn), … (ch2, cV1, cD1)] список

Список коэффициентов. Для заданных пользователем осей , cH* соответствует осям[0] , а cV* соответствует осям[1] . Первым возвращаемым элементом являются коэффициенты аппроксимации для n-й уровень разложения. Остальные элементы являются кортежами деталей коэффициенты в порядке убывания уровня разложения. (т.е. ch2 коэффициенты горизонтальной детализации на первом уровень)

Примеры

 >>> импортировать pywt
>>> импортировать numpy как np
>>> coeffs = pywt.wavedec2 (np.ones ((4,4)), 'db1')
>>> # Уровни:
>>> len(коэфф)-1
2
>>> pywt.waverec2(коэфф, 'db1')
массив([[ 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [ 1., 1., 1., 1.]])

2D многоуровневая реконструкция с использованием

waverec2
pywt.waverec2( коэффициенты , вейвлет , режим = «симметричный» , оси = (-2, -1) )

Многоуровневое обратное дискретное вейвлет-преобразование 2D.

список коэффициентов или кортеж

Список коэффициентов [cAn, (cHn, cVn, cDn), … (ch2, cV1, cD1)]

waveletWavelet Объект или строка имени, или 2 набора вейвлетов

Вейвлет для использования. Это также может быть кортеж, содержащий вейвлет для применить вдоль каждой оси в осях .

modestr или 2-кортеж из str, опционально

Режим расширения сигнала, см. Режимы. Это может также быть кортежем, содержащим режим, применяемый вдоль каждой оси в осях .

axes2-кортеж целых чисел, необязательный

Оси, по которым вычисляется IDWT. Повторяющиеся элементы не допускаются.

Возврат
Двумерный массив реконструированных данных.

Примечания

Иногда может потребоваться запустить waverec2 с некоторыми наборами коэффициенты опущены. Лучше всего это сделать, установив соответствующий массивы в нулевые массивы совпадающей формы и dtype. Явное удаление записи списка или кортежа или установка для них значения None не поддерживается.

В частности, чтобы игнорировать все коэффициенты детализации на уровне 2, можно сделать:

 coeffs[-2] == tuple([np. zeros_like(v) for v in coeffs[-2]])

Примеры

 >>> импортировать pywt
>>> импортировать numpy как np
>>> coeffs = pywt.wavedec2 (np.ones ((4,4)), 'db1')
>>> # Уровни:
>>> len(коэфф)-1
2
>>> pywt.waverec2(коэфф, 'db1')
массив([[ 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [ 1., 1., 1., 1.]])
 9|
       |
       |
       |--------->
               ось 0

Обратите внимание, что это отличается от другого общепринятого соглашения, используемого в компьютерах. графика и обработка изображений (например, с помощью matplotlib imshow и функций в scikit-изображение ). В этих пакетах ось 0 является вертикальной осью, а ось 1 — по горизонтали следующим образом:

 конвенция imshow
--------------------
             ось 1
       |--------->
       |
       |
       |
ось 0 В
9{2})\) реализации пространственного фильтра у нас есть два варианта. Либо мы можем разработать 2D-фильтры, либо мы можем использовать 2 1D-фильтра для создания одного 2D-фильтра. Основания вейвлетов, полученные из первого, называются неразделимыми вейвлетами. оснований, в то время как последний дает разделимые основания.

Пусть \(h\) — одномерный фильтр нижних частот, а \(g\) — соответствующий фильтр верхних частот. Масштабное уравнение растяжения может записываться как

\[ \phi(x_{1},x_{2})=\sum_{n_{1}}\sum_{n_{2}} ч(n_{1})h(n_{2})\phi(2x_{1 }-n_{1},2x_{2}-n_{2}) \]

У нас будет три, а не одно уравнение расширения вейвлета и три материнских вейвлета.

\[ \psi_{hg}(x_{1},x_{2})=\sum_{n_{1}}\sum_{n_{2}} h(n_{1})g(n_{2})\phi( 2x_{1}-n_{1},2x_{2}-n_{2}) \] \[ \psi_{gh}(x_{1},x_{2})=\sum_{n_{1}}\sum_{n_{2}} g(n_{1})h(n_{2})\phi( 2x_{1}-n_{1},2x_{2}-n_{2}) \] \[ \psi_{gg}(x_{1},x_{2})=\sum_{n_{1}}\sum_{n_{2}} g(n_{1})g(n_{2})\phi( 2x_{1}-n_{1},2x_{2}-n_{2}) \]

Фильтр нижних частот 1D h

Фильтр верхних частот 1D g 9{2})\) пространство с одномерными функциями масштабирования \(\phi(x_{1})\) и \(\phi(x_{2})\), соответствующими каждому измерению. {3}(x_{1},x_{2})=\psi(x_{1})\psi(x_{2}) \] 9\frac{1}{2}\sum_{k} gg(l-2v) S_{j+1,l} \]

Быстрое вейвлет-преобразование 2D

На диаграмме быстрого вейвлет-преобразования 2D видно, что 2D-фильтры разрабатываются с использованием двух 1D-фильтров в каждой ветви. Как и в случае 1D, эти фильтры обращены во времени и прорежены на 2. Чтобы реализовать этот банк фильтров, мы используем двухэтапные банки фильтров. в На первом этапе строки двумерного сигнала свертываются с фильтрами \(h\),\(g\), а затем мы понижаем частоту дискретизации столбцов на \(2\) (например, мы оставляем только четные индексированные столбцы). На следующем этапе столбцы сворачиваются фильтрами \(h\),\(g\) и оставляются только четные проиндексированные строки. Другими словами, \(N*N\) изображение преобразуется в два \(N*(N/2)\) изображения после первого этапа и четыре \((N/2)*(N/2)\) изображения. после второго этапа.

Реализация банка 2D-фильтров DWT

Ниже приводится декомпозиция на уровне \(1\) и \(2\) изображения «Лена» с использованием банка 2D-фильтров.

1-уровневая декомпозиция изображения Лены

2-уровневая декомпозиция изображения Лены

Чтобы понять процесс декомпозиции, нам нужно посмотреть на него через наборы вейвлет-фильтров и метод исчезающего момента. Если вейвлет-фильтр верхних частот имеет \(N\) нулей в \(\omega=0\), то он аннулирует любой полиномиальный сигнал со степенью меньше \(N\). \(2D\) разделимый фильтр Банк представляет собой двухступенчатый банк фильтров, который сначала выполняет операции в горизонтальном направлении (строки), а затем в вертикальном направлении. направление (столбцы). Для диапазона Lo-Hi фильтрация верхних частот происходит в вертикальном направлении и, следовательно, все полиномы вертикального направления степени \(N-1\) аннулируются и подчеркивают ребра горизонтального направления. Для диапазона Hi-Lo горизонтальное направление — это фильтр высоких частот. сначала фильтруется, что удаляет горизонтальные края, а вертикальные края подчеркиваются после фильтрации нижних частот на этапе II.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *