22、数字通信中的UART技术详解

UART技术详解与应用

数字通信中的UART技术详解

1. 数字通信基础

1.1 数据编码类型

  • NRZI(Non-Return to Zero Inverted) :信号状态由前一个信号值决定。若连续数据位为逻辑1,则会反复出现低到高和高到低的转换;若为逻辑0,则电压保持前一水平。
  • RZI(Return to Zero Inverted) :是RZ的子集,为RZ类型的反向操作。当传输的数据位为逻辑0时,信号在时钟信号的前半部分为高电压,后半部分为低电压;若为逻辑1,则信号保持低电压。
  • 曼彻斯特编码(Manchester Coding) :数据位由边缘(低到高或高到低转换)表示。逻辑1对应高到低的电压转换,类似时钟信号;逻辑0对应低到高的电压转换,类似时钟信号的反向。这种编码可通过数据位与时钟信号进行逻辑异或得到。

以8位数据包10100111为例,不同编码类型的信号表现如下:
| 编码类型 | 101部分 | 00部分 | 111部分 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| NRZ | 高、低、高电压 | 低电压 | 高电压并保持 |
| NRZI | 高到低转换,低电压,低到高转换 | 高电压 | 高到低、低到高、高到低转换 |
| RZ | 时钟信号 | 低电压 | 时钟信号 |
| RZI | 低电压 | 时钟信号 | 低电压 |
| 曼彻斯特编码 | 高到低、低到高、高到低 | 低到高、低到高 | 高到低、高

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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