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YL2440A多模块测试程序:C语言项目实践教程

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4.29MB | 更新于2024-10-22 | 58 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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项目中包含的模块主要有LCD显示屏、USB接口、摄像头、按键扫描、MCP2510 CAN总线控制器、音频驱动以及CF卡接口。以下是关于YL2440A_Test项目的详细知识点汇总。" ### 知识点一:YL2440A测试程序概述 YL2440A是基于ARM9处理器的嵌入式开发板,通常用于教学和项目开发。YL2440A_Test是一个针对该开发板的测试项目,它涉及了硬件模块的控制与测试,是学习嵌入式系统开发和C语言实践的理想案例。 ### 知识点二:LCD显示模块 LCD(Liquid Crystal Display)即液晶显示屏,是嵌入式系统中常见的输出设备。项目中的LCD模块测试代码通常涉及初始化、基本的图形和文字显示功能。通过LCD模块的学习,可以了解到帧缓冲区操作、像素绘制等基础知识。 ### 知识点三:USB接口操作 USB(Universal Serial Bus)是广泛应用于计算机和嵌入式设备中的通用串行总线。在YL2440A_Test项目中,USB模块的测试涉及到USB设备的挂载、数据传输和识别。这个部分的学习可以帮助理解USB协议和设备驱动开发。 ### 知识点四:摄像头模块 摄像头模块在嵌入式系统中的应用非常广泛,用于图像采集和处理。在该项目中,摄像头的源码测试将覆盖摄像头初始化、图像捕获和简单的图像处理功能。这一部分的学习能够帮助开发者掌握图像采集和处理的基本知识。 ### 知识点五:按键扫描模块 按键扫描模块是嵌入式设备中的人机交互基础。在YL2440A_Test中,按键扫描模块的源码会展示如何检测和处理用户的按键输入。这包括了去抖动算法和按键映射等概念的学习。 ### 知识点六:MCP2510 CAN控制器测试 MCP2510是Microchip公司生产的一款CAN总线控制器。在YL2440A_Test项目中,开发者需要通过编程来测试CAN控制器与外部设备的通信能力。学习这部分内容,可以了解到CAN通信协议以及嵌入式设备中的网络通信技术。 ### 知识点七:音频驱动模块 音频驱动模块负责处理音频输入和输出。YL2440A_Test项目中的音频源码将演示如何通过编程控制扬声器发声、麦克风采集声音等。这一模块的学习有助于了解音频信号处理的基本原理。 ### 知识点八:CF卡接口操作 CF卡(Compact Flash Card)是一种便携式存储设备。YL2440A_Test项目中的CF卡模块代码测试将展示如何在嵌入式系统中进行文件系统操作和存储管理。这对于理解嵌入式系统的文件系统和存储解决方案至关重要。 ### 知识点九:C语言项目源码的作用 C语言项目源码作为本项目的重点,是学习C语言高级编程技能和嵌入式系统开发的宝贵资源。通过分析和运行这些源码,开发者不仅可以加深对C语言语法的理解,还能掌握嵌入式系统开发中的调试、性能优化、硬件抽象层设计等高级技能。 ### 知识点十:C语言项目实战案例的意义 实战案例对于学习C语言和嵌入式系统开发具有重要的意义。通过分析YL2440A_Test项目中的源码,学习者可以将理论知识与实际应用相结合,体验从项目需求分析、系统设计、编码实现到测试验证的完整开发流程。这种实践经历对于提高编程能力和解决实际问题的能力至关重要。 总结来说,YL2440A_Test项目不仅提供了C语言编程的实战案例,还覆盖了多个硬件模块的操作和嵌入式系统开发的相关知识点。通过学习该项目,开发者可以显著提升自己在嵌入式领域的理论知识和实践能力。

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已有PLS-SVD的matlab代码如下: clc; clear; data=load("D:\S.T.R\研究生\科研\课题\试验方案\数据\RI\BP\DataForML.txt"); % 步骤1:数据预处理 X=data(:,1:10); Y=data(:,11); % [X_train,X_test,Y_train,Y_test] = train_test_split(X,Y,0.3); % 70%训练集 train_ratio=0.8; train_size=round(train_ratio*size(data,1)); X_train=X(1:train_size,:); Y_train=Y(1:train_size); X_test=X(train_size+1:end,:); Y_test=Y(train_size+1:end); % X_train = zscore(X_train); % 标准化处理 % X_test = zscore(X_test); % 步骤2:PLS特征提取 ncomp = 10; % PLS成分数需通过交叉验证确定 [XL,YL,XS,YS,beta,PCTVAR] = plsregress(X_train,Y_train,ncomp); cum_var = cumsum(PCTVAR(2,:)); figure(1) plot(cum_var); % 选择拐点处成分数 % 步骤3:SVR模型训练 svr_model = fitrsvm(XS,Y_train,'KernelFunction','rbf',... 'KernelScale','auto','Standardize',true); params = hyperparameters('fitrsvm',XS,Y_train); params(1).Range = [1e-3,1e3]; % BoxConstraint params(2).Range = [1e-3,1e3]; % KernelScale optimized_svr = fitrsvm(XS,Y_train,'OptimizeHyperparameters',params); %% % 步骤4:测试集预测 XS_test = [ones(size(X_test,1),1), X_test]*XL; % 投影到PLS空间 Y_pred = predict(svr_model, XS_test); % 步骤5:模型评估 mse = mean((Y_pred - Y_test).^2); r2 = 1 - sum((Y_test - Y_pred).^2)/sum((Y_test - mean(Y_test)).^2); 现在在 XS_test = [ones(size(X_test,1),1), X_test]*XL; % 投影到PLS空间 这一步骤上报错,报错信息为: 错误使用 * 用于矩阵乘法的维度不正确。请检查并确保第一个 矩阵中的列数与第二个矩阵中的行数匹配。要单独 对矩阵的每个元素进行运算,请使用 TIMES (.*)执行按元素相乘。 请帮我分析报错原因并给出修改后的代码

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#include "YL38.h" void YL38_Init(void) { #if MODE { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; RCC_APB2PeriphClockCmd (YL38_AO_GPIO_CLK, ENABLE ); // 打开 ADC IO端口时钟 GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = YL38_AO_GPIO_PIN; // 配置 ADC IO 引脚模式 GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AIN; // 设置为模拟输入 GPIO_Init(YL38_AO_GPIO_PORT, &GPIO_InitStructure); // 初始化 ADC IO ADCx_Init(); } #else { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; RCC_APB2PeriphClockCmd (YL38_DO_GPIO_CLK, ENABLE ); // 打开连接 传感器DO 的单片机引脚端口时钟 GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = YL38_DO_GPIO_PIN; // 配置连接 传感器DO 的单片机引脚模式 GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IPU; // 设置为上拉输入 GPIO_Init(YL38_DO_GPIO_PORT, &GPIO_InitStructure); // 初始化 } #endif } #if MODE uint16_t YL38_ADC_Read(void) { //设置指定ADC的规则组通道,采样时间 return ADC_GetValue(ADC_CHANNEL, ADC_SampleTime_55Cycles5); } #endif uint16_t YL38_GetData(void) { #if MODE uint32_t tempData = 0; for (uint8_t i = 0; i < YL38_READ_TIMES; i++) { tempData += YL38_ADC_Read(); delay_ms(5); } tempData /= YL38_READ_TIMES; return tempData; #else uint16_t tempData; tempData = !GPIO_ReadInputDataBit(YL38_DO_GPIO_PORT, YL38_DO_GPIO_PIN); return tempData; #endif } //float YL38_GetData_PPM(void) //{ // #if MODE // float tempData = 0; // // for (uint8_t i = 0; i < YL38_READ_TIMES; i++) // { // tempData += YL38_ADC_Read(); // delay_ms(5); // } // tempData /= YL38_READ_TIMES; // // float Vol = (tempData*5/4096); // float RS = (5-Vol)/(Vol*0.5); // float R0=6.64; // // float ppm = pow(11.5428*R0/RS, 0.6549f); // // return ppm; // #endif //}

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warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('整理2.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 trainnum=8000; P_train = res(1: trainnum, 1: 9)'; T_train = res(13: trainnum+12, 9)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(trainnum+1: end-12, 1: 9)'; T_test = res(trainnum+13: end, 9)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; for PCAnum=1:9 %利用"PLS_num.m"确定PLS因子的数目后输入数字。 %% PLS建模 [XL,yl,XS,YS,beta,PCTVAR,MSE,stats] = plsregress(p_train,t_train,PCAnum);%PLS回归模型建立 %% plsregress解释 %XL为自变量的载荷矩阵,大小为p*PCAnum维,每行为PLS主成分对原始自变量近似的线性组合系数。 %YL为因变量的载荷矩阵,大小为m*PCAnum维,每行为PLS主成分对原始因变量近似的线性组合系数。 %XS PCAnum维正交矩阵,自变量得分矩阵(X中的原始变量对PLS主成分的线性组合),行向量为样本,列向量为主成分。 %YS PCAnum维矩阵,因变量得分矩阵(与XS的主成分具有最大协方差的因变量的线性组合),行向量为样本,列向量为主成分。YS既不是正交也不是规范化的。 %BETA返回PLS回归系数。 %PCTVAR包含了模型可解释的方差百分比。PCRVAR第一行为每个PLS解释X的方差百分比;第二行为Y的方差百分比。 %MSE矩阵,包含了PLS模型:PCAnum主成分的预测均方根误差。第一行包含了X中的预测均方根误差;第二行为Y中的均方误差。 %% 训练集数据的模型预测输出 t_sim1 = [ones(size(p_train,1),1) p_train] * beta; t_sim2 = [ones(size(p_test,1),1) p_test] * beta; %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output); % R2 决定系数 R1(PCAnum,:) = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2; R2(PCAnum,:) = 1 - norm(T_test - T_sim2')^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2; % MAE 平均绝对误差 MAE1(PCAnum,:) = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ; MAE2(PCAnum,:) = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ; % RMSE 均方根误差 RMSE1(PCAnum,:) = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2)./M); RMSE2(PCAnum,:) = sqrt(sum((T_test' - T_sim2).^2)./N); %MAPE 平均绝对百分比误差 MAPE1(PCAnum,:) = mean(abs((T_train - T_sim1')./T_train)); MAPE2(PCAnum,:) = mean(abs((T_test - T_sim2')./T_test)); end [a0,b0]=find(R2==max(max(R2))); R2_best = max(R2); % 使用 PLS 回归模型 ncomp = a0; % 选择 PLS 成分的数量 [XL,yl,XS,YS,beta,PCTVAR,MSE,stats] = plsregress(p_train,t_train,ncomp); 修改上述代码,将选择主成分的个数及贡献率输出成图,将结果可视化

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