分享_简易广告牌_课设(Proteus+51单片机_仿真设计实现)(16*16LED点阵)(电子线路实践)(点阵屏显示原理)

【51单片机16*16LED点阵(显示图像)学习总结】 51单片机16*16点阵编程思路与程序编译 阅读详情
AI摘要

本文记录了51单片机点阵屏显示设计过程。介绍了点阵屏基本构成、显示原理和驱动方式,阐述了实现显示不同字符、切换显示效果等功能的过程,包括Proteus硬件连接、使用74HC595芯片、程序准备和模块划分等,最后展示了效果并分享源程序和取模软件。

之前做的过程中遇到一些困难,最后解决,在此梳理,记录~~~

点阵屏(Dot matrix display)

一、基本构成

点阵屏由许多小点(像素)组成的矩阵构成,每个小点都可以独立地显示亮或灭的状态。这些像素点通过排列组合,可以显示出各种文字、数字、符号和图形等图像。实物图是第一张,Proteus中是第二张(由于当时没有找到16*16的点阵屏,便用8*8的点阵屏进行了拼接)

二、显示原理

  1. 点阵生成:点阵的生成通常使用集成电路(IC)驱动。IC驱动器内部包含晶体管和电容器等元件,通过控制这些元件的导通和断开来控制每个像素点的亮灭状态。
  2. 数据转换:在显示图像时,电子设备会将要显示的信息转换成一个由0和1组成的二进制数据。这个数据就是控制每个像素点显示状态的信号。
  3. 逐行扫描:对于一个N行M列的点阵屏,电子设备会先将二进制数据按照从左到右、从上到下的顺序逐个传递给屏幕控制器。控制器会按照逐行扫描的方式来控制每个像素的亮度和颜色。具体来说,控制器会在第一行的像素点上输出0或1的电平,然后在短暂的时间内将这些像素点的状态暂存起来。接着,控制器会向下移动到第二行,将第二行像素点的状态进行输出并暂存。这个过程会重复进行,直到所有行的像素点状态都被扫描过一次。
  4. 刷新显示:为了保持图像的连续性,这个过程会以很快的速度完成。通过不断刷新,点阵屏上的图像就会呈现为连续、稳定的显示。

三、驱动方式

驱动方式主要有静态驱动和动态驱动两种:

  1. 静态驱动:静态驱动方式下,每个像素点都有独立的驱动电路。这种方式原理简单、控制方便,但硬件接线复杂,成本较高。
  2. 动态驱动:动态驱动方式下,多个像素点共享驱动电路。通过逐行或逐列扫描的方式,实现对所有像素点的控制。这种方式硬件接线简单,成本也低,在实际应用更多。                      还有不清楚的可以参考这些:
  3. LED点阵广告屏发光的原理,_哔哩哔哩_bilibili
  4. 51单片机第25讲-8x8点阵编码及滚动显示_哔哩哔哩_bilibili

通过控制每个像素点的亮灭状态来实现文字、图像等内容的显示。通过逐行扫描技术,点阵屏能够呈现出连续、稳定的图像效果。蛮好玩的

当时的题目要求:

能够显示不同字符;
按键切换不同的显示效果(如闪烁,静止,平移等);
按键切换不同的显示内容;
能够显示图形或自定义字符;

实现过程:

1.Proteus硬件的连接方式关系着字模提取的设置(这个不懂可以先看后面~~)

       文字数据(字模)存储在数组中,每个字由一系列行数据组成,每行数据表示该行上哪些LED应该点亮。 为了适配LED点阵的驱动方式(高电平有效或低电平有效),在发送数据前需要对字模数据进行处理(如取反)。

2.串行转并行——74HC595:

        因为单片机的I/O口数量有限,当需要控制多个外部设备,如LED矩阵、数码管等时,会占用大量的IO口。为了解决这个问题,可以使用74HC595这样的串行输入/并行输出(SIPO)移位寄存器芯片,通过串行方式输入数据,然后并行输出到多个外部设备,从而节省IO资源。

(这里还用到了I/O口模拟SPI大家查一下,这里提供一些:

        I/O口模拟SPI(Serial Peripheral Interface,串行外设接口)发送数据是一种在没有内置SPI硬件模块或需要额外SPI接口的场合下,通过软件编程控制GPIO(General Purpose Input/Output,通用输入输出)引脚来模拟SPI通信协议的时序,从而实现数据在主机(Master)和从机(Slave)之间的全双工通信。

(多个74HC595芯片之间可以进行级联连接,可以满足更大规模的数据处理需求,大家根据需求可以自行拓展,不懂的可以去看看原理:74HC595原理讲解,嵌入式系统原理及设计,单片机开发_哔哩哔哩_bilibili)

3.准备程序(重定义函数,全局I/O,变量,函数声明等):

(显示的数组太多,就不搞出来了,大家需要显示什么,用取模软件做一下就行)
#include <reg51.h>
#include <intrins.h>
#define  GPIO_KEY P1  //相当于读取键值的函数,
//--重定义函数变量--//
#define uchar unsigned char
#define uint  unsigned int
#define ulong unsigned long
//控制用到的I/O口
sbit MOSIO = P3^4;
sbit R_CLK = P3^5;
sbit S_CLK = P3^6;
//---全局变量声明--//
ulong column;   //点阵列
ulong row;      //点阵行
ulong dt;
//点阵显示数组
uchar code tab0[] = {0x00, 0x01, 0x00, 0x02, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, 0x10, 0x00, 0x20, 0x00, 0x40, 0x00, 0x80,
                             0x01, 0x00, 0x02, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, 0x10, 0x00, 0x20, 0x00, 0x40, 0x00, 0x80, 0x00}; 
//--大--//
uchar code tab1[] = {0,0,16,32,16,32,16,16,16,8,16,6,208,1,63,0,208,1,16,6,16,8,16,16,16,32,16,32,0,0,0,0};
//--学-//
uchar code tab2[] ={0,0,56,2,8,2,9,2,74,2,204,2,72,3,74,63,73,34,72,34,74,2,73,2,8,2,56,2,0,0,0,0};
//--课--//
uchar code tab3[] =  {0,0,128,16,190,8,170,4,170,2,254,63,170,2,170,4,190,8,0,18,0,4,246,15,17,0,16,0,0,0,0,0};
//--设--//
uchar code tab4[] ={0,0,32,32,160,33,158,18,130,20,130,8,130,20,158,19,160,32,64,36,0,8,230,31,33,0,32,0,0,0,0,0};

uchar *p[] = {tab1,tab2,tab3,tab4,tab5,tab6,tab7,tab8,tab9,tab10};	
uchar *c[] = {char1,char2,char3,char4,char5,char6};	
//函数声明
void HC595SendData(  uchar BT3, uchar BT2,uchar BT1,uchar BT0);
void translation(uchar num);//由上而下平移		
void twinkle1(uchar num);	//文字闪烁
void twinkle2(uchar num);	//符号闪烁
void Delay10ms(uint c);//延时10ms	
unsigned char Key_Scan();//读取键值
int k, i,j, ms;
uchar keyNum;

4.模块划分:

  1. 按键扫描模块 (Key_Scan 函数):
    • 扫描按键输入,返回按键值。
    • 包括按键消抖处理和按键松开检测。
//读取键值
unsigned char Key_Scan()
{
	unsigned char keyValue = 0 , i; //保存键值
	//--检测按键1--//
	if (GPIO_KEY != 0xFF)		//检测按键K1是否按下
	{
		Delay10ms(1);	//消除抖动

		if (GPIO_KEY != 0xFF)	//再次检测按键是否按下
		{
			keyValue = GPIO_KEY;
			i = 0;
			while ((i<50) && (GPIO_KEY != 0xFF))	 //检测按键是否松开
			{
				Delay10ms(1);
				i++;
			}
		}
	}
	return keyValue;   //将读取到键值的值返回
}
  1. 延时模块 (Delay10ms 函数):
    • 提供精确到10毫秒的延时功能。
    • 通过嵌套循环实现延时,虽然这种方法不够精确,但在很多嵌入式系统中是可行的。
//延时十毫秒
void Delay10ms(uint c)   //误差 0us
{
    unsigned char a, b;

	//--c已经在传递过来的时候已经赋值了,所以在for语句第一句就不用赋值了--//
    for (;c>0;c--)
	{
		for (b=38;b>0;b--)
		{
			for (a=130;a>0;a--);
		}     
	}       
}
  1. 74HC595数据发送模块 (HC595SendData 函数):
    • 向74HC595移位寄存器发送四个字节的数据。
    • 每个字节代表LED点阵的一行(或列,取决于电路连接方式)的亮灭状态。
//通过74HC595发送四个字节的数据
void HC595SendData(uchar BT3, uchar BT2,uchar BT1,uchar BT0)
{  
	uchar i;
	//--发送第一个字节--//
	for(i=0;i<8;i++)
	{
		MOSIO = BT3 >> 7 ;	//从高位到低位
		BT3 <<= 1;

		S_CLK = 0;
		S_CLK = 1;		
	}
	//--发送第一个字节--//
	for(i=0;i<8;i++)
	{
		MOSIO = BT2 >>7;		//从高位到低位
		BT2 <<= 1;

		S_CLK = 0;
		S_CLK = 1;	
	}
	//--发送第一个字节--//
	for(i=0;i<8;i++)
	{
		MOSIO = BT1 >> 7;		//从高位到低位
		BT1 <<= 1;
		S_CLK = 0;
		S_CLK = 1;	
	}
	//--发送第一个字节--//
	for(i=0;i<8;i++)
	{
		MOSIO = BT0 >> 7;		//从高位到低位
		BT0 <<= 1;
		S_CLK = 0;
		S_CLK = 1;
	}
	//--输出--//
	R_CLK = 0; //set dataline low
	R_CLK = 1; //片选
	R_CLK = 0; //set dataline low
}
  1. 显示效果模块:
    • 文字闪烁 (twinkle1 和 twinkle2 函数):
      • 通过循环和延时实现文字的闪烁效果。
      • twinkle1 和 twinkle2 函数的区别在于处理的文字数量和字模数组。
//符号闪烁
void twinkle2(uchar num)
{
	while(keyNum!=0x7F)
	{
		for(i = 0; i <num; i++)		//总共5个字
		{
			for(ms = 50; ms > 0; ms--)	//显示50次,即肉眼可识别的停留时间
			{
				for(k = 0; k < 16; k++)			//显示一个字
				{	 						
					//--因为字模软件取的数组是高电平有效,所以列要取反--//
					HC595SendData(~(*(c[i] + 2*k + 1)),~(*(c[i] + 2*k )),
												 tab0[2*k],tab0[2*k + 1]); 
					keyNum=Key_Scan();
					if(keyNum==0x7F)
						break;
				}
				HC595SendData(0xff,0xff,0,0);				//清屏
				if(keyNum==0x7F)
						break;
			}
			if(keyNum==0x7F)
						break;
		}
	}
}
//文字闪烁
void twinkle1(uchar num)
{
	while(keyNum!=0x7F)
	{
		for(i = 0; i < num; i++)		//总共9个字
		{
			for(ms = 50; ms > 0; ms--)	//显示50次,即肉眼可识别的停留时间
			{
				for(k = 0; k < 16; k++)			//显示一个字,16代表16行led
				{	 						
					//--因为字模软件取的数组是高电平有效,所以列要取反--//
					HC595SendData(~(*(p[i] + 2*k + 1)),~(*(p[i] + 2*k )),
												 tab0[2*k],tab0[2*k + 1]); 
					keyNum=Key_Scan();
					if(keyNum==0x7F)
						break;
				}
				HC595SendData(0xff,0xff,0,0);				//清屏	
				if(keyNum==0x7F)
					break;				
			}
			if(keyNum==0x7F)
				break;
		}
	}
}
    • 平移效果 (translation 函数):
      • 将文字逐行向下移动,模拟平移效果。
      • 通过改变行数据的索引来实现逐行移动。
//由上而下平移
void translation(uchar num)
{
	j=0;
	while(keyNum!=0x7F)
	{
		for(ms = 10; ms > 0; ms--)	//移动定格时间设置
		{
			for(k = 0; k < 16; k++)	//显示一个字,16代表16行led
			{	 						
				HC595SendData(~(*(p[0] + 2*(k+j) + 1)),~(*(p[0] + 2*(k+j) )),
				tab0[2*k],tab0[2*k + 1]); 
				//因为字模软件取的数组是高电平有效,所以列要取反	  
				keyNum=Key_Scan();
					if(keyNum==0x7F)
						break;
			}			
			HC595SendData(0xff,0xff,0,0);										   //清屏	
			if(keyNum==0x7F)
				break;			
		} 	
		j++;
		if(j == ((num-1)*16) )
		{
			j = 0; 
		}
	}
}

最后是主函数:

void main(void)
{  
   while(1)
   {
		 HC595SendData(0xff,0xff,0,0);				//清屏	
		 keyNum=Key_Scan();
		 switch (keyNum)
		{
			case(0xFE) :	  //返回按键K1的数据
				translation(10);//平移
				break;
			case(0xFD) :	  //返回按键K2的数据
				twinkle1(10);		//文字闪烁
				break;
			case(0xFB) :	  //返回按键K3的数据
				twinkle2(6);		//符号闪烁
				break;
//			case(0xF7) :	  //返回按键K4的数据
//				;
//				break;
//			case(0xEF) :	  //返回按键K5的数据
//				;
//				break;
//			case(0xDF) :	  //返回按键K6的数据
//				;
//				break;
//			case(0xBF) :	  //返回按键K7的数据
//				;
//				break;
			case(0x7F) :	  //返回按键K8的数据
				HC595SendData(0xff,0xff,0,0);				//清屏
				break;
			default:
				break;
		}		 	
   }
}

最后效果展示:

关于源程序和字符取模软件:

通过百度网盘分享的文件:课设_简易广告牌.zip
链接:https://pan.baidu.com/s/1eBKqroqM4Y5GLJmknjgMxg 
提取码:e3s2 
--来自百度网盘超级会员V2的分享

取模软件的操作方法参考这个前辈:

16*16LED点阵广告牌设计_led点阵广告牌程序简单设计-优快云博客

在此鸣谢过程中 zh_j_wei 的文章帮助,在此做总结,并加上我的收获

51单片机课程设计——led点阵广告牌程序设计_单片机电子广告牌设计原理图和代码-优快云博客

如有问题,感谢各位批评指正;问题提出,我立即改正,促进不断进步!(抱拳)

【Proteus】LED点阵屏显示动画&图像 【代码】【Proteus】LED点阵屏显示动画&图像。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

51单片机LED点阵屏(八)

LED点阵屏由若干个独立的LED组成,LED以矩阵(a×a)的形式排列,以灯珠亮灭来显示文字、图片、视频灯。LED点阵屏广泛应用于各种公共场合,如汽车报站器、广告屏以及公告牌等。LED点阵屏分类按颜色:单色、双色、全彩按像素:8×8,16×16等(大规模的LED点阵通常由很多个小点阵拼接而成)

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8051单片机实战分析(以STC89C52RC为例) | 09 - LED点阵显示数字

对于LED 8*8 点阵的驱动需要用到74HC595数字器件,不了解或者忘记的可以查看博文《74HC595秒懂》学习或者回顾一下! 1 LED点阵 LED 点阵是由发光二极管排列组成的显示器件,在我们日常生活的电器中随处可见,被广泛应用于汽车报站器,广告屏等。 通常应用较多的是 8* 8 点阵,然后使用多个 8 * 8 点阵可组成不同分辨率的 LED点阵显示屏,比如 16* 16 点阵可以使用 4 个 8* 8 点阵构成。因此理解了 8* 8LED点阵的工作原理,其他分辨率的 LED 点阵显示屏都是一样.

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