首页
/ BLE Monitor项目新增对小米MJWSD06MMC温湿度传感器的支持

BLE Monitor项目新增对小米MJWSD06MMC温湿度传感器的支持

2025-07-05 13:02:38作者:齐冠琰

BLE Monitor项目作为Home Assistant中处理蓝牙设备数据的核心组件,近日完成了对小米最新款MJWSD06MMC温湿度传感器的支持。这款于2025年2月底在中国市场发布的小型智能温湿度监测设备3代mini版,现已能够无缝接入智能家居系统。

设备技术特性分析

MJWSD06MMC传感器采用低功耗蓝牙技术,具备以下技术特点:

  1. 数据传输机制:设备采用独特的32个连续信标传输模式,每个信标间隔31毫秒,完成一轮数据传输后进入超过2分钟的休眠期,这种设计显著降低了能耗。

  2. 测量参数

    • 温度测量(0x4801):采用浮点数格式,精度可达0.1℃
    • 湿度测量(0x4802):8位无符号整数,范围0-100%
    • 电池电量(0x4803):8位无符号整数,表示剩余电量百分比
  3. 设备标识:使用MiVer5协议,设备ID为0x55B5,这是识别该设备的关键标识符。

技术实现细节

BLE Monitor项目通过以下修改实现了对该设备的支持:

  1. 设备类型字典扩展:在XIAOMI_TYPE_DICT中添加了0x55B5到"MJWSD06MMC"的映射关系,使系统能够正确识别设备类型。

  2. 数据解析函数新增

    • 实现了obj4802函数专门处理湿度数据
    • 扩展了xiaomi_dataobject_dict字典,添加了0x4802键值对
  3. 测量参数配置:在MEASUREMENT_DICT中定义了该设备支持的测量值,包括温度、湿度、电池电量和信号强度。

  4. 厂商信息更新:在MANUFACTURER_DICT中添加了设备与"Xiaomi"厂商的对应关系。

实际应用价值

对于智能家居用户而言,此次更新意味着:

  1. 更丰富的设备选择:用户现在可以选择小米这款体积更小、功耗更低的新一代温湿度传感器。

  2. 数据完整性提升:系统能够完整获取温度、湿度和电池状态等关键环境数据。

  3. 系统集成便利:通过标准化的蓝牙协议接入,无需额外网关或中间设备。

  4. 能耗优化:得益于设备本身的低功耗设计,适合长期部署在不便频繁更换电池的位置。

该更新已包含在BLE Monitor项目的13.1.0版本中,用户升级后即可自动识别和支持这款新设备。对于开发者而言,此次设备支持的实现过程也为未来类似设备的集成提供了参考范例。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
220
2.24 K
flutter_flutterflutter_flutter
暂无简介
Dart
523
116
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
210
285
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
982
581
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
67
97
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
565
89
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399
GLM-4.6GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
37
0