【源码】基于Arduino和Python的实时分类系统

项目简介

本项目是结合Arduino硬件与Python机器学习模型的实时分类系统。利用Arduino接收数据，通过机器学习模型进行实时分类预测，生成相应指令并执行动作。项目涵盖读取超声波传感器数据、数据处理和分类预测等部分，实现了实时的数据传输与反馈，采用决策树分类器对收集的数据进行智能处理和分析，可用于自动化控制和智能决策。

项目的主要特性和功能

1. 数据收集：借助Arduino设备读取超声波传感器的数据，通过串口将数据传输到计算机，保存为CSV文件以便后续处理和分析。
2. 数据处理与机器学习模型：项目包含处理数据的Python脚本和机器学习模型代码，模型用于分类预测并生成命令反馈，指导设备行动。
3. 实时分类：实现实时数据传输与反馈，运用决策树分类器对收集的数据进行智能处理和分析。

安装使用步骤

1. 搭建Arduino环境：在开发环境中正确设置串口端口号和波特率，确保能成功接收Arduino设备的数据。
2. 运行Python程序：编写并运行Python程序读取串口发送的数据，用CSV文件保存数据，方便后续分析处理。
3. 加载机器学习模型：在Python程序中加载机器学习模型进行训练，使用训练好的模型进行预测，生成指令并执行动作。
4. 测试和优化：系统搭建完成后进行测试和优化，保证系统的稳定性和可靠性。通过上述步骤，可实现实时数据处理和预测，控制设备行动，提升系统的自动化和智能化水平。

下载地址

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