煮男日记2 DI

在控制系统中最简单也是存在变化的就有现在要谈到的DI,作为一个很简单逻辑量输入卡件,DI只有两个输入,一个为0,一个为1,当然在现场我们说0v就是0,3.3-5v就是1了。

在现实电路中,1的存在有多种样式,比如在485中,只要两个线的压差过了一个界限,就是0,反之就是1,在rs232中,存在基准地,和地线进行比较出现“1" or  "0"。

DI有多个功能性卡件,我在后面会讲到。

DI就是一个电压输入口,本来想用TI的msp430做几个例子给大家,不过最近是煮男状态,太懒了,就说说原理了。

如果输入IO口采集到电压,芯片的内部程序就是认为是1,否则就是0。是不是很简单,弄个单片机,分分钟就可以写出一个DI输入程序来。

有变化的。

首先是硬件上,同时要进行4路、8路、16路或者32路的DI输入,怎么办?芯片怎么选,芯片内的程序用轮询还是用中断?

其次,隔离和非隔离,各有什么好处。

再有就是对高电压DI输入怎么处理?

还有就是常见的干结点问题,基本属于一个纯sb的问题,就是无源结点了,有干就有湿,湿结点就是有源结点,就是Dry Contact和Wet Contact,很多工程人员都知道干了,一说湿,就鄙视开发人员,其实就是自己不知道了。这个问题涉及到有源接入还是无源接入。

当然还有很多七七八八的零碎问题。但是作为自动控制系统的4个基本卡件,DI可以用在信号状态的采集,比如说,红绿灯中的,状态,只需要3个DI输入,我们就知道当前的显示状态,从而可以判定是不是有故障。

我们可以对电路进行监视,对输出的信号进行反馈监视,这些操作都需要DI或者AI的参与,在后面要谈到的脉冲输入卡件等都是以DI为基础的,甚至我认为如果电路做的足够nice,你可以用一个DI 程序,通过跳线把所有功能卡件的功能进行集成。


PS:最近是闲赋在家状态,手头的开发板只有MSP430的基础开发板和一个DSP的开发板,如果要通过这两个进行全部讲解肯定似是而非,只有想起多少写多少,后续的硬件设计和嵌入式也会慢慢补上,全部自己了。上位机代码在完成原型后,考虑是开源了,主要是架构要设计好才可以,要不拿出手太寒碜了。自动控制领域是很好玩的,而且如果有好的框架,比纯软件有意思的多。我原来做纯软件,后来做嵌入式和FPGA,再后来就参与自动控制系统整个软硬件研发,最后做的是自动仿真软件。做仿真现在都是纯软件,后来做的自己都很无趣了。所以就放了自己的大假。

如果大家有问题可以email给我了。



内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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