【STC8A8K64S4A12开发板】

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【STC8A8K64S4A12开发板】

2024-07-14 17:25:09| 来源: 网络整理| 查看: 265

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文章目录 前言一、硬件设计1.传感器输出信号介绍2.PCA可编程计数器阵列介绍3.STC8A8K64S4A12系列单片机PCA介绍 二、使用步骤1.引入库2.读入数据 总结

前言

今天介绍下STC8A8K64S4A12系列PCA可编程计数器阵列的原理和4个PCA外设相关寄存器配置及程序设计。

一、硬件设计 1.传感器输出信号介绍

传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于处理的电信号的器件。国际电工委员会(IEC:International Electrotechnical ComMIttee)的定义为:“传感器是测量系统中的一种前置部件,它将输入变量转换成可供测量的信号”。简而言之,传感器具有将非电信号转成电信号的功能,传感器原理我们不关注,我们重点关注常用传感器外接信号的类型。

在这里插入图片描述

图1:常用传感器输出信号类型示意图

脉冲信号是一种离散信号,形状多种多样,与普通模拟信号(如正弦波)相比,波形之间在时间轴不连续(波形与波形之间有明显的间隔)但具有一定的周期性是他的特点。最常见的脉冲波是矩形波(也就是方波)。脉冲信号可以用来表示信息,也可以用来作为载波,比如脉冲调制中的脉冲编码调制(PCM),脉冲宽度调制(PWM)等等,还可以作为各种数字电路、高性能芯片的时钟信号。

2.PCA可编程计数器阵列介绍

PCA (全称是Programmable Counter Array)可编程计数器阵列是STC单片机内部集成的外设,很多场合是以CCP/PCA放在一起来描述,那么这里的CCP又代表什么意思呢?CCP是Capture(捕获)、Compare(比较)、PWM(脉宽调制)的简称,从这个简称中我们进一步阐述下每一路CCP/PCA都可通过配置CCP/PCA相关寄存器使其工作在4种工作模式:上升/下降沿捕获、软件定时器、高速脉冲输出和可调脉冲输出。

基于STC单片机CCP/PCA的4种工作模式,其应用及优势可用下表表示。

表1:单片机CCP/PCA应用 序号工作模式功能描述备注1上升/下降沿捕获对输入信号的跳变情况进行采样2软件定时器扩充了单片机定时器资源3高速脉冲输出可用于输出频率值比较高的脉冲信号的场合4可调脉冲输出扩充了单片机PWM资源

☆注:STC不同型号的单片机拥有的CCP/PCA资源不同,有的单片机有2路CCP/PCA,有的单片机有4路CCP/PCA,在使用时请注意查看。CCP/PCA和PCA意思是相同的,下文均以PCA来简称STC单片机这个外设。

3.STC8A8K64S4A12系列单片机PCA介绍

STC8A8K64S4A12系列单片机集成了4路可编程计数器阵列PCA0、PCA1、PCA2和PCA3,该PCA模块包含了一个16位的定时/计数器,供4路相互独立的PCA使用。

STC8A8K64S4A12系列单片机每一路PCA都有4个IO引脚供选择使用,如下表。

表2:单片机PCA引脚分配 PCAx对应IO口功能描述说明备注PCA0P1.7PCA0引脚非独立GPIO4*4矩阵按键电路PCA0_2P2.3PCA0引脚非独立GPIOW5500接口PCA0_3P7.0PCA0引脚非独立GPIODHT11/DS18B20接口PCA0_4P3.3PCA0引脚非独立GPIOnRF24L01接口PCA1P1.7PCA1引脚非独立GPIO4*4矩阵按键电路PCA1_2P2.3PCA1引脚非独立GPIOW5500接口PCA1_3P7.0PCA1引脚非独立GPIO用户LEDPCA1_4P3.3PCA1引脚非独立GPIOLCD屏接口PCA2P1.5PCA2引脚非独立GPIOnRF24L01接口PCA2_2P2.5PCA2引脚非独立GPIOW5500接口PCA2_3P7.2PCA2引脚非独立GPIO用户LEDPCA2_4P3.1PCA2引脚非独立GPIOCH340下载电路PCA3P1.4PCA3引脚非独立GPIOnRF24L01接口PCA3_2P2.6PCA3引脚非独立GPIO4*4矩阵按键电路PCA3_3P7.3PCA3引脚非独立GPIO红外发射PCA3_4P3.0PCA3引脚非独立GPIOCH340下载电路

☆注:独立GPIO表示开发板没有其他的电路使用这个GPIO,非独立GPIO说明开发板有其他电路用到了该GPIO。针对非独立GPIO使用时需特别注意。

STC8A8K64S4A12系列单片机PCA外设的理解首先要对PCA计数器的内部结构框图进行解析,下面给出该结构图。

示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤 1.引入库

代码如下(示例):

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 2.读入数据

代码如下(示例):

data = pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

总结

提示:这里对文章进行总结: 例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。



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