创客电路箱ARDUNIO程序分析

本文详细解析了一段涉及多种传感器和模块的电路箱控制代码,包括温湿度传感器、超声波模块、舵机等,阐述了代码的工作原理及各部分功能。

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一共1013行的代码分析。由于各种原因这里不会直接上整体代码,仅仅进行分析与流程分析。

本代码包括该电路箱的各个模块,包括舵机、风扇、摇杆、温湿度传感器、滑动变阻器、语音模块、指纹模块、超声波模块、OLED屏、按键模块、蓝牙模块、还有视觉处理模块,串口显示屏。
如下图所示:
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接下来是代码分析:

  1. 首先引入库文件,

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2.预定义部分
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其中
DHT dht39(39,11)是定义引脚,39是引脚号,11是温湿度传感器的型号。DHT11型号的温湿度传感器
3.接下来定义变量
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不全部进行显示,以此为例。
4.接下来进行真正的代码块部分

  • 超声波部分

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首先进行定义超声波距离的函数,超声波工作原理
超声波模块的需要一个高低电平脉冲进行触发。
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float checkdistance_12_11()                          //净距离超声波函数
    {
        digitalWrite(12, LOW);                       //先给一个低电平
        delayMicroseconds(2);                        //持续时间2毫秒 
        digitalWrite(12, HIGH);                      //再给一个高电平
        delayMicroseconds(10);                       //持续时间10毫秒 
        digitalWrite(12, LOW);                       //再产生一个低电平
//前四句是产生10us的TTL信号
        float distance = pulseIn(11, HIGH) /58;     
 //pulseIn()单位为微秒bai,声速340m/s,单片机的晶du振频率约为14MHZ, 所以距zhi离cm=340*100/(1000000-14000)*pulseIn()/2,及化简dao为pulseIn()/[(1000000-14000)*2/(340*100)]等于pulseIn()/58.0.
                                                               
                                                    
        delay(10);
          return distance;
     }

TTL电平
TTL电平信号规定,+5V等价于逻辑“1”,0V等价于逻辑“0”(采用二进制来表示数据时)。这样的数据通信及电平规定方式,被称做TTL(晶体管-晶体管逻辑电平)信号系统。

  • · void setup()函数部分

初始化变量,管脚模式,调用库函数等

其中我认为关键的我不太容易直接看出来的摘录分析,比较简单的启动温湿度传感器的等省略。
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其中定义这几个变量储存字符串,具体功能随后分析。

  1. void loop()

连续执行函数内的语句
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目的:所有收到的数据全部存放在data中,先将所有传感器数据收集起来,组成一个字符串,到Python再拆开。
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当串口是闲置,item的值为读取串口的字符串,当读到字符串是=时,item1是item的第i个字符,item2接收了item的所有字符
String.charAt() 方法返回指定索引处的char值。索引范围是从0到length() - 1。对于du数组索zhi引,序列的第一个char值是在索引为dao0,索引1,依此类推。
这一串代码的目的主要是进行RGB灯亮度调节,等号后面跟的数字就是亮度。
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void U8G2::drawXBM(u8g2_uint_t x, u8g2_uint_t y, u8g2_uint_t w, u8g2_uint_t h, const uint8_t *bitmap)
void U8G2::drawXBMP(u8g2_uint_t x, u8g2_uint_t y, u8g2_uint_t w, u8g2_uint_t h, const uint8_t *bitmap)

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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