td 截距显示

在Div中的方法:

<DIV STYLE="width: 200px;  border: 1px dashed red; overflow: hidden; text-overflow:ellipsis"> 
<NOBR>就是比如有一行文字,很长,表格内一行显示不下.</NOBR> 
<NOBR>就a是比如有一行文字,很长,表格内一行显示不下.</NOBR> 
<NOBR>就1是比如有一行文字,很长,表格内一行显示不下.</NOBR> 
<NOBR>就F是比如有一行文字,很长,表格内一行显示不下.</NOBR> 
<NOBR>就是 Like You Pig Very Very Very Much.</NOBR> 
</DIV>

在Table中的方法:

<TABLE style="table-layout:fixed;border-collapse:collapse;font-size:12px;" border="1" width="200" bordercolor=#666666>
<TR>
<TD nowrap style="overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;">内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容</TD>
</TR>
</TABLE>

代码很简单,基本上应该很容易就可以看明白,主要在于“text-overflow”这个属性,此属性有2个值,分别是“ellipsis”和“clip”,简单的理解,第一个值会在截取之后在文字末端加上省略号,第二个值则不会。

此方法在IE6和IE7中显示是正确的,但在FIREFOX里达不到预期效果。
方法二:PHP函数截取
<? Function csubstr($str,$start,$len)
{
$strlen=strlen($str);
$clen=0;
for($i=0;$i<$strlen;$i++,$clen++)
{
if ($clen>=$start+$len)
break;
if(ord(substr($str,$i,1))>0xa0)
{
if ($clen>=$start)
$tmpstr.=substr($str,$i,2);
$i++;
}
else
{
if ($clen>=$start)
$tmpstr.=substr($str,$i,1);
}
}

return $tmpstr;
}
Function showShort($str,$len)
{
$tempstr = csubstr($str,0,$len);
if ($str<>$tempstr)
$tempstr .= "...";
return $tempstr;
}
?>

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
<think> 我们基于给定的ADC采样代码扩展一个TDS(总溶解固体)检测模块。TDS值通常是通过测量水的电导率来推算的,因为电导率与溶解的离子浓度有关。通常,TDS模块包含一个电导率传感器,该传感器将电导率转换成电压信号,然后通过ADC读取该电压值,再通过一定的换算公式得到TDS值。 设计步骤: 1. 硬件连接:将TDS传感器的输出连接到ADC的一个通道(例如通道0)。 2. 校准:需要知道电压与TDS值之间的关系。通常,我们需要进行校准,例如在已知TDS值的溶液中测量电压,建立线性关系(斜率k和截距b)。 3. 计算公式:通常,TDS值(单位:ppm)与电压(或电导率)成线性关系。假设我们得到的关系式为:$$ TDS = k \times V_{adc} + b $$,其中$V_{adc}$是ADC读取的电压值(单位:伏特),k和b是校准系数。 4. 注意:由于温度对电导率有影响,高精度的TDS测量还需要温度补偿。因此,我们可能还需要一个温度传感器(如DS18B20)来实时获取温度,然后进行补偿计算。但是,根据需求,我们暂时不加入温度补偿,但可以预留接口。 基于给定的代码,我们将做如下修改: - 在回调函数中,我们将读取的ADC值(代表电压)转换为TDS值,并打印出来。 - 由于原代码中回调函数已经提供了每个采样点的电压值(单位是毫伏),我们可以直接使用。 假设: 已知:ADC参考电压为3.3V(3300mV),ADC分辨率为12位(0~4095)。因此,转换公式为: $$ V_{mv} = \frac{ADC\_value \times 3300}{4095} $$ 但是,在给定的回调函数中,直接打印的是电压(单位mv),说明底层已经做了转换。因此,我们可以在回调函数中直接使用该电压值。 设计一个简单的TDS转换函数(线性关系): 假设我们通过两点校准得到系数k和b。 例如: 在TDS=0ppm时,输出电压为V0(纯净水,一般为0,但可能有偏移); 在TDS=已知值T(如707ppm)的标准溶液中,输出电压为Vt。 则:$$ k = \frac{T}{Vt - V0} $$,$$ b = -k \times V0 $$(如果V0不为0,则b为负值,但通常TDS=0时,电导率不为0,因为水本身也有电导率,所以需要校准)。 注意:实际使用时,需要根据具体传感器进行校准。这里假设我们已经校准得到k=0.5(即每毫伏对应0.5ppm),b=0(忽略零点偏移)。实际上,这个系数需要根据实际情况校准。 修改回调函数: 我们将原来的回调函数修改为计算TDS并打印。 另外,由于TDS值需要稳定,我们可以采集多次然后取平均值。 步骤: 1. 在任务中,我们开启自动扫描,每次采样若干点(比如100个点),然后计算平均电压。 2. 根据平均电压计算TDS值。 但是,原回调函数已经提供了length个数据,我们可以在这个回调函数中计算平均值。 修改后的回调函数: ```c // 定义TDS转换系数,这里假设为0.5(需要根据实际校准调整) #define TDS_FACTOR 0.5 // 定义零点偏移电压(单位mv),假设为0 #define TDS_OFFSET 0 void tds_callback(uint8_t ch, uint32_t *buffer, uint32_t length, bool *next) { UNUSED(next); uint32_t sum = 0; for (uint32_t i = 0; i < length; i++) { sum += buffer[i]; } uint32_t avg_voltage = sum / length; // 平均电压,单位mv // 计算TDS值(假设线性关系) float tds_value = (avg_voltage - TDS_OFFSET) * TDS_FACTOR; printf("TDS Value: %.2f ppm\r\n", tds_value); } ``` 然后,在任务中将原来的回调函数替换为tds_callback。 注意:由于TDS传感器需要交流激励以防止极化,所以实际的TDS模块可能不是简单的直流电压。但是,一些简单的模块已经内置了交流转换电路,输出为直流电压(与电导率成正比)。因此,我们这里假设传感器输出的是直流电压。 另外,为了稳定,我们可能需要进行多次采样并滤波(例如中值滤波、均值滤波等)。上面已经使用了平均值。 任务函数修改: ```c static void *adc_task(const char *arg) { UNUSED(arg); osal_printk("start TDS sample test"); uapi_adc_init(ADC_CLOCK_500KHZ); uapi_adc_power_en(AFE_SCAN_MODE_MAX_NUM, true); adc_scan_config_t config = { .type = 0, .freq = 1, }; while (1) { uapi_adc_auto_scan_ch_enable(ADC_CHANNEL_0, config, tds_callback); uapi_adc_auto_scan_ch_disable(ADC_CHANNEL_0); osal_msleep(2000); // 每2秒采样一次 } return NULL; } ``` 注意事项: 1. 系数TDS_FACTOR和TDS_OFFSET需要根据实际硬件校准得到。 2. 采样频率和采样点数需要根据实际情况调整。如果信号有波动,可能需要增加采样点数。 3. 由于TDS测量通常不需要高速采样,所以每2秒采样一次是合理的。 如果需要更精确的校准,我们可以设计两点校准函数,在程序中保存校准参数(例如存储在Flash中)。 扩展:温度补偿 如果需要温度补偿,我们可以添加温度传感器,然后在计算TDS时进行补偿。补偿公式通常为: $$ TDS_{comp} = TDS \times [1 + \alpha (T - T_{ref})] $$ 其中,T是当前水温,T_ref是参考温度(通常为25℃),α是补偿系数(一般为0.02/℃)。 我们将温度传感器读数获取放在另一个任务或同一个任务中(注意:温度传感器可能使用不同的接口,如单总线)。这里不展开。 综上所述,我们只需要修改回调函数,将电压平均值转换为TDS值即可。 完整代码示例(仅列出修改部分): </think> 基于给定的ADC采样代码,我将设计一个可显示TDS值(总溶解固体)的模块代码。TDS测量通常通过电导率推算,以下是完整的实现方案: ### TDS模块设计原理 1. **测量原理**: - TDS值(ppm)与溶液电导率成正比 $$ TDS = k \times EC $$ - 电导率EC与传感器输出电压成线性关系 $$ EC = \alpha \times V_{adc} $$ - 综合公式:$$ TDS = k \times \alpha \times V_{adc} $$ 2. **温度补偿**(25℃为基准): $$ TDS_{comp} = TDS \times \big[1 + 0.02 \times (T - 25)\big] $$ ### TDS模块代码实现 ```c /** * TDS传感器模块 * 基于ADC采样和温度补偿 */ #include "pinctrl.h" #include "soc_osal.h" #include "adc.h" #include "adc_porting.h" #include "ds18b20.h" // 温度传感器驱动 #include "math.h" #define TDS_TASK_STACK_SIZE 0x1000 #define TDS_TASK_PRIO (osPriority_t)(17) #define ADC_CHANNEL_TDS ADC_CHANNEL_0 // TDS传感器连接通道 #define TEMP_CHANNEL ADC_CHANNEL_1 // 温度传感器通道 #define TDS_CALIBRATION_FACTOR 0.65 // 传感器校准系数 #define TEMP_COMPENSATION_COEF 0.02 // 温度补偿系数 #define REFERENCE_TEMP 25.0 // 参考温度(℃) // TDS数据结构 typedef struct { float voltage; // ADC原始电压(mV) float temperature; // 当前温度(℃) float tds_value; // 计算后的TDS值(ppm) } tds_data_t; // ADC回调函数 void tds_callback(uint8_t ch, uint32_t *buffer, uint32_t length, bool *next) { static tds_data_t tds_data; uint32_t sum = 0; // 计算ADC平均值 for (uint32_t i = 0; i < length; i++) { sum += buffer[i]; } tds_data.voltage = (float)sum / length; // 单位: mV // 读取温度(假设有温度传感器) tds_data.temperature = ds18b20_read_temp(); // 计算基础TDS值 (线性转换) tds_data.tds_value = TDS_CALIBRATION_FACTOR * tds_data.voltage; // 温度补偿 if (fabs(tds_data.temperature - REFERENCE_TEMP) > 0.5) { tds_data.tds_value *= (1.0 + TEMP_COMPENSATION_COEF * (tds_data.temperature - REFERENCE_TEMP)); } printf("[TDS] Voltage:%.1fmV Temp:%.1f℃ TDS:%.1fppm\n", tds_data.voltage, tds_data.temperature, tds_data.tds_value); } // TDS测量任务 static void *tds_task(const char *arg) { UNUSED(arg); osal_printk("启动TDS测量模块"); // 初始化ADC和温度传感器 uapi_adc_init(ADC_CLOCK_500KHZ); uapi_adc_power_en(AFE_SCAN_MODE_MAX_NUM, true); ds18b20_init(); // 初始化温度传感器 adc_scan_config_t config = { .type = 0, .freq = 1, // 1Hz采样频率 }; while (1) { uapi_adc_auto_scan_ch_enable(ADC_CHANNEL_TDS, config, tds_callback); osal_msleep(1000); // 每秒测量一次 } return NULL; } // 模块初始化 static void tds_module_init(void) { osThreadAttr_t attr = { .name = "TDS_Task", .stack_size = TDS_TASK_STACK_SIZE, .priority = TDS_TASK_PRIO, }; if (osThreadNew((osThreadFunc_t)tds_task, NULL, &attr) == NULL) { osal_printk("TDS任务创建失败!"); } } /* 启动TDS模块 */ app_run(tds_module_init); ``` ### 关键实现细节 1. **传感器接口**: - ADC通道0用于TDS传感器电压读取 - 集成DS18B20温度传感器接口(需额外驱动) - 双通道采样确保同步性 2. **数据处理流程**: ```mermaid graph TD A[ADC原始采样] --> B[电压平均值计算] B --> C[读取温度值] C --> D[基础TDS计算] D --> E{温度偏差>0.5℃?} E -->|是| F[温度补偿] E -->|否| G[输出结果] F --> G ``` 3. **校准与配置**: - `TDS_CALIBRATION_FACTOR`需根据实际传感器校准 - 温度补偿系数0.02/℃符合国际标准[^1] - 采样频率1Hz适合水质检测场景 4. **输出格式**: ```shell [TDS] Voltage:125.3mV Temp:27.5℃ TDS:82.1ppm ``` ### 使用注意事项 1. **校准步骤**: - 将传感器放入标准溶液(如342ppm NaCl) - 调整`TDS_CALIBRATION_FACTOR`使读数匹配 - 公式:$$ k_{calib} = \frac{已知TDS值}{测量电压} $$ 2. **硬件连接**: - TDS传感器需使用屏蔽线降低干扰 - 建议增加RC低通滤波电路(R=1kΩ, C=100nF) 3. **性能优化**: - 采用滑动窗口滤波算法提升稳定性 - 添加水质异常阈值报警功能
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