#include<iom16v.h> #include<macros.h> #define uint unsigned int #define uchar unsigned char uint a,b,c,d=0; void delay(c) { for for(a=0;a<c;a++) for(b=0;b<12;b++); }; uchar tab[]={ 0xc0,0xf9,0xa4,0xb0,0x99,0x92,0x82,0xf8,0x80,0x90,
上傳時間： 2013-10-21
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a_bit equ 20h ;個位數存放處 b_bit equ 21h ;十位數存放處 temp equ 22h ;計數器寄存器 star: mov temp,#0 ;初始化計數器 stlop: acall display inc temp mov a,temp cjne a,#100,next ;=100重來 mov temp,#0 next: ljmp stlop ;顯示子程序 display: mov a,temp ;將temp中的十六進制數轉換成10進制 mov b,#10 ;10進制/10=10進制 div ab mov b_bit,a ;十位在a mov a_bit,b ;個位在b mov dptr,#numtab ;指定查表啟始地址 mov r0,#4 dpl1: mov r1,#250 ;顯示1000次 dplop: mov a,a_bit ;取個位數 MOVC A,@A+DPTR ;查個位數的7段代碼 mov p0,a ;送出個位的7段代碼
上傳時間： 2013-11-06
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單片機模糊模糊控制是目前在控制領域所采用的三種智能控制方法中最具實際意義的方法。模糊控制的采用解決了大量過去人們無法解決的問題，并且在工業控制、家用電器和各個領域已取得了令人觸目的成效。本書是一本系統地介紹模糊控制的理論、技術、方法和應用的著作；內容包括模糊控制基礎、模糊控制器、模糊控制系統、模糊控制系統的穩定性、模糊控制系統的開發軟件，用單片微型機實現模糊控制的技術和方法，模糊控制在家用電器和工業上應用的實際例子；反映了模糊控制目前的水平。 單片機模糊模糊控制目錄 ： 第一章 模糊邏輯、神經網絡集成電路的發展 1.1 模糊邏輯及其集成電路的發展1.1.1 模糊邏輯的誕生和發展1.1.2 模糊集成電路的發展進程1.2 神經網絡及其集成電路的發展1.2.1 神經網絡的形成歷史1.2.2 神經網絡集成電路的發展1.3 模糊邏輯和神經網絡的結合1.3.1 模糊邏輯和神經網絡結合的意義1.3.2 模糊邏輯和神經網絡結合的前景第二章 模糊邏輯及其理論基礎 2.1 模糊集合與隸屬函數2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隸屬函數2.1.3 分解定理與擴張定理2.1.4 模糊數2.2 模糊關系、模糊矩陣與模糊變換2.2.1 模糊關系2.2.2 模糊矩陣2.2.3 模糊變換2.3模糊邏輯和函數2.3.1模糊命題2.3.2模糊邏輯2.3.3模糊邏輯函數2.4模糊語言2.4.1 語言及語言的模糊性2.4.2 模糊語言2.4.3 語法規則和算子2.4.4 模糊條件語句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精確值法2.5.5 模糊推理的強度轉移法第三章 模糊控制基礎 3.1 模糊控制的系統結構3.2 精確量的模糊化3.2.1 語言變量的分檔3.2.2 語言變量值的表示方法3.2.3 精確量轉換成模糊量3.3 模糊量的精確化3.3.1 最大隸屬度法3.3.2 中位數法3.3.3 重心法3.4 模糊控制規則及控制算法3.4.1 模糊控制規則的格式3.4.2 模糊控制規則的生成3.4.3 模糊控制規則的優化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神經網絡方法3.5.1 神經元和神經網絡3.5.2 神經網絡的分布存儲和容錯性3.5.3 神經網絡的學習算法3.5.4 神經網絡實現的模糊控制3.5.5 神經網絡構造隸屬函數3.5.6 神經網絡存儲控制規則3.5.7 神經網絡實現模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器結構4.2 模糊控制器設計4.2.1 常規模糊控制器設計4.2.2 變結構模糊控制器設計4.2.3 自組織模糊控制器設計4.2.4 自適應模糊控制器設計4.3 模糊控制器的數學模型4.3.1 常規模糊控制器的數學模型4.3.2 模糊控制器數學模型的建立第五章 模糊控制系統 5.1 模糊系統的辨識和建模5.1.1 模糊系統辨識的數學基礎5.1.2 基于模糊關系方程的模糊模型辨識5.1.3 基于語言控制規則的模糊模型辨識5.2 模糊控制系統的設計5.2.1 模糊控制系統的一般設計過程5.2.2 模糊控制系統的典型設計5.3 模糊控制系統的穩定性5.3.1 穩定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 語言規則描述的模糊控制系統的穩定性5.3.3 關系方程描述的模糊控制系統的穩定性第六章 數字單片機與模糊控制6.1 數字單片機MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9單片機性能概論6.1.2 MC68HC705P9單片機基本結構6.1.3 MC68HC705P9指令系統6.2 數字單片機模糊控制方式6.2.1 數字單片機與模糊控制關系6.2.2 數字單片機模糊控制方式第七章 模糊單片機與模糊控制7.1 模糊單片機NLX2307.1.1 模糊單片機NLX230性能概況7.1.2 NLX230的結構及引腳7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的內部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技術7.2 NLX230開發系統7.3 NLX230應用例子第八章 模糊控制的開發軟件8.1 模糊推理機原理8.2 模糊推理機的算法8.3 模糊推理機結構和清單8.4 模糊邏輯知識基發生器8.5 模糊推理開發環境8.5.1 FIDE的工作條件8.5.2 FIDE的結構8.5.3 FIDE的工作過程第九章 模糊控制在家用電器中的應用9.1 模糊控制的電冰箱9.1.1 電冰箱模糊控制系統結構9.1.2 模糊控制規則和模糊量9.1.3 控制系統的電路結構9.1.4 控制規則的自調整9.2 模糊控制的電飯鍋9.2.1 煮飯的工藝過程曲線9.2.2 模糊控制的邏輯結構9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制軟件框圖9.3 模糊控制的微波爐9.3.1 控制電路的結構框圖9.3.2 微波爐的模糊量與推理9.3.3 微波爐控制電路結構原理9.3.4 控制軟件原理及框圖9.4 模糊控制的洗衣機9.4.1 模糊洗衣機控制系統邏輯結構9.4.2 模糊洗衣機的模糊推理9.4.3 洗衣機物理量檢測方法9.4.4 布質和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的應用10.1 模糊參數自適應PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊參數自適應PID控制系統結構10.1.3 模糊控制規則的產生10.1.4 模糊推理機理及運行結果10.2 恒溫爐模糊控制10.2.1 恒溫爐模糊控制的系統結構10.2.2 模糊控制器及控制規則的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感應電機模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系統結構10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊電阻觀測器10.3.4 模糊控制器及運行
上傳時間： 2014-12-28
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介紹了網絡控制系統的基本概念，利用Matlab建立了一個網絡控制系統仿真平臺，實現了對網絡控制系統的實時仿真，并重點對控制器的算法進行了研究，給出了模糊PID控制器與PID控制器的仿真結果對比。結果證明，模糊PID可以很好地應用于網絡控制。
上傳時間： 2013-10-20
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工作原理 該裝置電路原理見圖1。由紅外線傳感器、信號放大電路、電壓比較器、延時電路和音響報警電路等組成。紅外線探測傳感器IC1探測到前方人體輻射出的紅外線信號時，由IC1的②腳輸出微弱的電信號，經三極管VT1等組成第一級放大電路放大，再通過C2輸入到運算放大器IC2中進行高增益、低噪聲放大，此時由 IC2①腳輸出的信號已足夠強。IC3作電壓比較器，它的第⑤腳由R10、VD1提供基準電壓，當IC2①腳輸出的信號電壓到達IC3的⑥腳時，兩個輸入端的電壓進行比較， 此時IC3的⑦腳由原來的高電平變為低電平。IC4為報警延時電路，R14和C6組成延時電路，其時間約為1分鐘。當IC3的⑦腳變為低電平時，C6通過VD2放電，此時IC4的②腳變為低電平它與IC4的③腳基準電壓進行比較，當它低于其基準電壓時，IC4的①腳變為高電平，VT2 導通，訊響器BL通電發出報警聲。人體的紅外線信號消失后，IC3的⑦腳又恢復高電平輸出，此時VD2截止。由于C6兩端的電壓不能突變， 故通過R14向 C6緩慢充電，當C6兩端的電壓高于其基準電壓時，IC4的①腳才變為低電平，時間約為1分鐘，即持續1分鐘報警。
上傳時間： 2013-12-19
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Keil C51 V8 專業開發工具（PK51） PK51是為8051系列單片機所設計的開發工具，支持所有8051系列衍生產品，，支持帶擴展存儲器和擴展指令集（例如Dallas390/5240/400,Philips 51MX,Analog Devices MicroConverters）的新設備,以及支持很多公司的一流的設備和IP內核,比如Analog Devices, Atmel, Cypress Semiconductor, Dallas Semiconductor, Goal, Hynix, Infineon, Intel, NXP(founded by Philips), OKI, Silicon Labs,SMSC, STMicroeleectronics,Synopsis, TDK, Temic, Texas Instruments,Winbond等。 通過PK51專業級開發工具，可以輕松地了解8051的On-chip peripherals與及其它關鍵特性。 The PK51專業級開發工具包括… l μVision Ø 集成開發環境 Ø 調試器 Ø 軟件模擬器 l Keil 8051擴展編譯工具 Ø AX51宏匯編程序 Ø ANSI C編譯工具 Ø LX51 連接器 Ø OHX51 Object-HEX 轉換器 l Keil 8051編譯工具 Ø A51宏匯編程序 Ø C51 ANSI C編譯工具 Ø BL51 代碼庫連接器 Ø OHX51 Object-HEX 轉換器 Ø OC51 集合目標轉換器 l 目標調試器 Ø FlashMON51 目標監控器 Ø MON51目標監控器 Ø MON390 (Dallas 390)目標監控器 Ø MONADI (Analog Devices 812)目標監控器 Ø ISD51 在系統調試 l RTX51微實時內核 你應該考慮PK51開發工具包,如果你… l 需要用8051系列單片機來開發 l 需要開發 Dallas 390 或者 Philips 51MX代碼 l 需要用C編寫代碼 l 需要一個軟件模擬器或是沒有硬件仿真器 l 需要在單芯片上基于小實時內核創建復雜的應用
上傳時間： 2013-10-30
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減小電磁干擾的印刷電路板設計原則 內 容 摘要……1 1 背景…1 1.1 射頻源.1 1.2 表面貼裝芯片和通孔元器件.1 1.3 靜態引腳活動引腳和輸入.1 1.4 基本回路……..2 1.4.1 回路和偶極子的對稱性3 1.5 差模和共模…..3 2 電路板布局…4 2.1 電源和地…….4 2.1.1 感抗……4 2.1.2 兩層板和四層板4 2.1.3 單層板和二層板設計中的微處理器地.4 2.1.4 信號返回地……5 2.1.5 模擬數字和高壓…….5 2.1.6 模擬電源引腳和模擬參考電壓.5 2.1.7 四層板中電源平面因該怎么做和不應該怎么做…….5 2.2 兩層板中的電源分配.6 2.2.1 單點和多點分配.6 2.2.2 星型分配6 2.2.3 格柵化地.7 2.2.4 旁路和鐵氧體磁珠……9 2.2.5 使噪聲靠近磁珠……..10 2.3 電路板分區…11 2.4 信號線……...12 2.4.1 容性和感性串擾……...12 2.4.2 天線因素和長度規則...12 2.4.3 串聯終端傳輸線…..13 2.4.4 輸入阻抗匹配...13 2.5 電纜和接插件……...13 2.5.1 差模和共模噪聲……...14 2.5.2 串擾模型……..14 2.5.3 返回線路數目..14 2.5.4 對板外信號I/O的建議14 2.5.5 隔離噪聲和靜電放電ESD .14 2.6 其他布局問題……...14 2.6.1 汽車和用戶應用帶鍵盤和顯示器的前端面板印刷電路板...15 2.6.2 易感性布局…...15 3 屏蔽..16 3.1 工作原理…...16 3.2 屏蔽接地…...16 3.3 電纜和屏蔽旁路………………..16 4 總結…………………………………………17 5 參考文獻………………………17
上傳時間： 2013-10-22
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對4個參數優化的基本遺傳算法程序，適用于PID控制器
上傳時間： 2015-03-25
上傳用戶：mhp0114
C++完美演繹 經典算法 如 /* 頭文件：my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展開C語言的內建函數指令 */ #define PI 3.1415926 /* 宏常量，在稍后章節再詳解 */ #define circle(radius) (PI*radius*radius) /* 宏函數，圓的面積 */ /* 將比較數值大小的函數寫在自編include文件內 */ int show_big_or_small (int a,int b,int c) { int tmp if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } if (b>c) { tmp = b b = c c = tmp } if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } printf("由小至大排序之后的結果:%d %d %d\n", a, b, c) } 程序執行結果： 由小至大排序之后的結果:1 2 3 可將內建函數的include文件展開在自編的include文件中 圓圈的面積是=201.0619264
標簽： my_Include include define 3.141
上傳時間： 2014-01-17
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數字運算，判斷一個數是否接近素數 A Niven number is a number such that the sum of its digits divides itself. For example, 111 is a Niven number because the sum of its digits is 3, which divides 111. We can also specify a number in another base b, and a number in base b is a Niven number if the sum of its digits divides its value. Given b (2 <= b <= 10) and a number in base b, determine whether it is a Niven number or not. Input Each line of input contains the base b, followed by a string of digits representing a positive integer in that base. There are no leading zeroes. The input is terminated by a line consisting of 0 alone. Output For each case, print "yes" on a line if the given number is a Niven number, and "no" otherwise. Sample Input 10 111 2 110 10 123 6 1000 8 2314 0 Sample Output yes yes no yes no
上傳時間： 2015-05-21
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