【源码】基于Python和ESP32的摩斯电码检测器

项目简介

本项目利用Python和ESP32构建摩斯电码检测器，借助机器学习中的随机森林分类器识别摩斯电码信号，并将其转换为英文字符。通过Python进行模型训练和数据处理，把训练好的模型转换为C代码后，在ESP32微控制器上实现实时摩斯电码信号的解读。

项目的主要特性和功能

1. 运用随机森林分类器智能识别摩斯电码信号。
2. 利用真实摩斯电码信号数据训练模型，并将Python模型转换为C语言代码。
3. 在ESP32微控制器上实现摩斯电码的实时解读。
4. 将识别的摩斯电码转换为英文字符输出。

安装使用步骤

前提条件

• 安装Python及其相关库（如scikit-learn和Micromelgen）。
• 准备ESP32微控制器及Arduino IDE开发环境。

步骤

1. 收集真实的摩斯电码信号数据用于训练模型。
2. 使用Python编写随机森林分类器并训练模型。
3. 使用Micromelgen库将训练好的Python模型转换为C语言代码。
4. 将转换后的C代码上传到ESP32微控制器，在硬件设备上实现摩斯电码的实时解读。

如何使用

1. 运行Python脚本进行摩斯电码信号的识别与解读。
2. 将训练好的C代码上传至ESP32微控制器。
3. 连接硬件设备（如音频或视觉输入设备），观察实时摩斯电码解读结果。

下载地址

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