基于单片机的红外发射C语言程序单片机

51单片机红外遥控发送程序
本文介绍了一个基于51单片机的红外遥控数据发送程序实现,通过定时器控制红外信号的发送,实现了特定十六位地址及数据的编码发送。

 

#include <reg52.h>

sbit   P3_4 = P2^1;

static bit OP;        //红外发射管的亮灭

static unsigned int count;       //延时计数器

static unsigned int endcount; //终止延时计数

static unsigned char flag;      //红外发送标志

char iraddr1;  //十六位地址的第一个字节

char iraddr2;  //十六位地址的第二个字节

void SendIRdata(char p_irdata);

void delay();

void main(void)

{

    count = 0;

    flag = 0;

    OP = 0;

    P3_4 = 0;

    EA = 1; //允许CPU中断

    TMOD = 0x11; //设定时器0和1为16位模式1

    ET0 = 1; //定时器0中断允许

    TH0 = 0xFF;

    TL0 = 0xE8; //设定时值0为38K 也就是每隔26us中断一次 

    TR0 = 1;//开始计数

    iraddr1=3;

    iraddr2=252;

    do{

        unsigned char i;

        delay();

        SendIRdata(12);

    }while(1);

}

//定时器0中断处理

void timeint(void) interrupt 1

{

    TH0=0xFF;

    TL0=0xE8; //设定时值为38K 也就是每隔26us中断一次

    count++;

    if (flag==1)

    {

        OP=~OP;

    }

    else

    {

        OP = 0;

    }

    P3_4 = OP;

}

void SendIRdata(char p_irdata)

{

    int i;

    char irdata=p_irdata;

    //发送9ms的起始码

    endcount=223;

    flag=1;

    count=0;

    do{}while(count<endcount);

    //发送4.5ms的结果码

    endcount=117;

    flag=0;

    count=0;

    do{}while(count<endcount);

    //发送十六位地址的前八位

    irdata=iraddr1;

    for(i=0;i<8;i++)

    {

        //先发送0.56ms的38KHZ红外波(即编码中0.56ms的低电平)

        endcount=10;

        flag=1;

        count=0;

        do{}while(count<endcount);

        //停止发送红外信号(即编码中的高电平)

        if(irdata-(irdata/2)*2)  //判断二进制数个位为1还是0

        {

            endcount=41;  //1为宽的高电平

        }

        else

        {

            endcount=15;   //0为窄的高电平

        }

        flag=0;

        count=0;

        do{}while(count<endcount);

        irdata=irdata>>1;

    }

    //发送十六位地址的后八位

    irdata=iraddr2;

    for(i=0;i<8;i++)

    {

        endcount=10;

        flag=1;

        count=0;

        do{}while(count<endcount);

        if(irdata-(irdata/2)*2)

        {

            endcount=41;

        }

        else

        {

            endcount=15;

        }

        flag=0;

        count=0;

        do{}while(count<endcount);

        irdata=irdata>>1;

    }

    //发送八位数据

    irdata=p_irdata;

    for(i=0;i<8;i++)

    {

        endcount=10;

        flag=1;

        count=0;

        do{}while(count<endcount);

        if(irdata-(irdata/2)*2)

        {

            endcount=41;

        }

        else

        {

            endcount=15;

        }

        flag=0;

        count=0;

        do{}while(count<endcount);

        irdata=irdata>>1;

    }

    //发送八位数据的反码

    irdata=~p_irdata;

    for(i=0;i<8;i++)

    {

        endcount=10;

        flag=1;

        count=0;

        do{}while(count<endcount);

        if(irdata-(irdata/2)*2)

        {

            endcount=41;

        }

        else

        {

            endcount=15;

        }

        flag=0;

        count=0;

        do{}while(count<endcount);

        irdata=irdata>>1;

    }

    endcount=10;

    flag=1;

    count=0;

    do{}while(count<endcount);

    flag=0;

}

void delay()

{

    int i,j;

    for(i = 0; i < 400; i++){

        for(j = 0; j < 200; j++){

        }

    }

}

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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