【电子技术实验】555定时器秒脉冲时钟电路

本文介绍了如何利用555定时器和RC组件创建秒信号发生电路。这种多谐振荡器电路对于数字钟的精度至关重要,其频率稳定性和计算公式f=1.43/[(R1+2R2)C]密切相关。选择555定时器是因为其在构建电子振荡器时的灵活性和可靠性。

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555定时器秒脉冲时钟电路

秒信号发生电路由集成电路555定时器与RC组成的多谐振荡器构成。需要的芯片有集成电路555定时器,还有电阻和电容
计算公式:
f=1.43/[(R1+2R2)C] (3-1)
其中振荡电路是数字钟的部分,它的频率和稳定性直接关系到表的。
因此选择555定时器构成的多谐振荡器
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摘要:定时器确实是一项了不起的发明,使相当多需要人控制时间的工作变得简单了许多。人们甚至将定时器用在了军事方面,制成了定时炸弹,定时雷管。现在的不少家用电器都安装了定时器来控制开关或工作时间。 关键词:电子定时器,555定时器 一 引言 人类最早使用的定时工具是沙漏或水漏,但在钟表诞生发展成熟之后,人们开始尝试使用这种全新的计时工具来改进定时器,达到准确控制时间的目的。 1876年,英国外科医生索加取得一项定时装置的专利,用来控制煤气街灯的开关。它利用机械钟带动开关来控制煤气阀门。起初每周上一次发条,1918年使用电钟计时后,就不用上发条了。 定时器一个多任务定时提醒软件,它全面支持WINDOWS 9X/ME/NT/2K/XP按时执行程序、播放声音、关机、待机、拨号、断开连接、关闭显示器等等操作。具有多种设定任务的方法。支持SKIN,可以随意更换界面。 工业用定时器是指输入信号进入后, 按预先设定的时间发送输出信号的控制设备。 数字钟是一种用数字电路技术实现时、分、秒计时的装置,与机械式时钟相比具有更高的准确性和直观性,且无机械装置,具有更更长的使用寿命,因此得到了广泛的使用。 数字钟从原理上讲是一种典型的数字电路,其中包括了组合逻辑电路和时序电路。目前,数字钟的功能越来越强,并且有多种专门的大规模集成电路可供选择。 本次设计一个数字钟,基本要求为数字钟的时间周期为24小时,数字钟显示时、分、秒,数字钟的时间基准一秒对应现实生活中的时钟的一秒。供扩展的方面涉及到定时自动报警、按时自动打铃、定时广播、定时启闭路灯等。 二 方案论证 2.1方案一:基于模拟技术的传统产品 这种定时器功能简单,尽管曾被广泛应用过,但已进入淘汰之列。 2.2方案二:基于数字技术的新一代产品 这种产品功能强,是前者的换代之物。然而,此类产品大
### 关于胃镜相关的医学内窥镜数据集 对于医疗领域中的胃镜研究,获取高质量的数据集至关重要。这些数据集不仅有助于算法开发和模型训练,还能够促进不同技术之间的比较和发展。 #### 公开可用的胃镜数据集资源: 1. **Kvasir-Capsule 数据集** Kvasir-Capsule 是一个公开的小肠胶囊内镜图像数据集,虽然主要针对小肠区域,但也包含了部分上消化道(包括食管、胃部)的病变样本[^5]。该数据集中含有经过标注的不同病理状态下的图片资料,适合用于机器学习项目的研究工作。 2. **EndoMapper 数据库** EndoMapper 提供了一个专门面向结直肠癌筛查任务的大规模视频序列集合;然而,在其扩展版本中也涵盖了来自其他部位如胃肠道的信息。此数据库由多个医疗机构合作建立,并且每一段录像都配有详细的临床描述以及专家级的手动分割结果[^6]。 3. **Gastric Polyps Dataset** Gastric Polyps Dataset 收录了一系列有关胃息肉检测的任务所需素材——即正常黏膜与异常生长组织间的对比影像。这类特定主题聚焦型的数据源非常适合开展针对性强的应用探索活动,比如计算机辅助诊断系统的性能评估实验等[^7]。 4. **CVC-ColonDB 和 CVC-ClinicDB** 尽管这两个数据集最初设计是为了支持大肠疾病分析而创建,但它们同样可以作为参考来理解整个消化系统内部结构特征及其变化规律。特别是当涉及到多器官关联性探讨或者跨域迁移学习方法验证的时候,上述两个资源可能会带来意想不到的帮助价值[^8]。 为了更精确地找到适用于具体应用场景的理想选项,建议查阅最新的学术论文和技术报告,了解当前最前沿的工作所采用的标准测试平台有哪些。此外,还可以关注各大国际会议发布的挑战赛信息,因为这往往是新一批优质公共数据首次亮相的地方之一。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_datasets(query): url = f"https://www.kaggle.com/datasets?search={query}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') datasets = [] for item in soup.select('.sc-kgoBCf'): title = item.find('h2').text.strip() link = "https://www.kaggle.com" + item['href'] description = item.find('p', class_='shortened-text').text.strip()[:100]+'...' datasets.append({ 'title': title, 'link': link, 'description': description }) return datasets datasets = search_datasets('stomach endoscopy') for ds in datasets: print(f"{ds['title']}\n{ds['description']}\nMore info at: {ds['link']}\n") ```
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