LetAllLinesOfCodeSpeak

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*Author:JYW

*Time:2019_04_26

*Describe:LetAllLinesOfCodeSpeak

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*Auther:JYW
*Time:2019_04_26
*Describe:代码练习DS18B20等驱动练习
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#define DS18B20IO P0_7

unsigned char Ds18b20Init()
{
  unsigned char Status = 0x00;
  unsigned int CON_T = 0;
  unsigned char Flag_1 = 1;
  P0DIR |= 0x80;
  DS18B20IO = 1;
  Delay_us(250);
  DS18B20IO = 0;
  Delay_us(750);
  DS18B20IO = 1;
  P0DIR &=0x7F;
  while((DS18B20IO != 0)&&(Flag_1 == 1))
  {
    CONT_1++;
    Delay_us(10);
    if(CONT_1 > 8000)Flag_1 = 0
     Status = DS18B20IO;
  }
  P0DIR |= 0x80;
  DS18B20IO = 1;
  Delay_us(100);
  return Status;
}

void Ds18b20Write(unsigned char infor)
{
  unsigned int i;
  P0DIR |=0x80; 
  for(i=0;i<8;i++)
  {
    if((infor & 0x01))
    {
      DS18B20IO = 0;
      Delay_us(6);
      DS18B20IO = 1;
      Delay_us(50);
    }
    else 
    {
       DS18B20IO = 0;
       Delay_us(50);
       DS18B20IO = 1;
       Delay_us(6);
    }
    infor >>=1;
  }
}

unsigned char Ds18b20Read(void)
{
  unsigned char Value = 0x00;
  unsigned int i;
  P0DIR |=0x80;
  DS18B20IO = 1;
  Delay_us(10);
  for(i=0;i<8;i++)
  {
     Value >>=1;
     P0DIR |=0x80;
     DS18B20IO = 0;
     Delay_us(3);
     DS18B20IO = 1;
     Delay_us(3);
     P0DIR &= 0x7F;
     if(1== DS18B20IO) Value |=0x80;
     Delay_us(15);
  }
  return Value;
}

unsigned char ReadDs18b20()
{
  unsigned char V1,V2;
  unsigned char temp;
  
  Ds18b20Init();
  Ds18b20Write(0xcc);
  Ds18b20Write(0x44);
  
   Ds18b20Initial();
    Ds18b20Write(0xcc);   
    Ds18b20Write(0xbe); 
    
    V1 = Ds18b20Read();    //低位0110 0000
    V2 = Ds18b20Read();    //高位0010 0011
    temp = ((V1 >> 4)+((V2 & 0x07)*16)); //转换数据 
//     0 011 0110
    return temp;
}


 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为&ldquo;frft&rdquo;的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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