void Plot_Wave(uint16_t *Data,uint16_t MAX,uint16_t x,uint16_t y,uint16_t Start) { // uint16_t Data_Max;//存放数组中的最大值 // uint16_t Ymax,Ymin; uint16_t TemData[200]; uint16_t i; float Ratio;//用来对数据进行归一化显示 if(MAX>200) { Ratio = (float)(200/MAX); } else {Ratio = 1;} for(i=0:i<200;i++) { if((uint16_t)(Ratio*Data[Start+i])>100) { TemData[i] = (uint16_t)(Ratio*Data[Start+i]); } else { TemData[i] = -(uint16_t)(Ratio*Data[Start+i]); } } LCD_SetBackColor(WHITE); ILI9341_Clear(0,0,360,240); Plot_Graph(MAX,x,y); LCD_SetTextColor(RED); for(i=0;i<199;i++) { ILI9341_DrawLine(x+100+i,y+TemData[i],x+101+i,y+TemData[i+1]); } }

时间: 2024-04-12 15:33:01 浏览: 20
这是一个绘制波形的函数,使用了ILI9341液晶屏和一个存储波形数据的数组。函数的输入参数包括Data数组、数组的最大值MAX、绘制波形的起始坐标(x, y)以及Start参数用于指定从Data数组的哪个位置开始绘制波形。 首先,函数会根据MAX值计算一个归一化比例Ratio。如果MAX大于200,Ratio将等于200/MAX,否则Ratio为1。 然后,函数会遍历长度为200的临时数组TemData,在每个位置上计算归一化后的数据,并存储到TemData数组中。如果归一化后的数据大于100,将存储正值,否则存储负值。 接下来,函数会使用LCD_SetBackColor函数设置背景颜色为白色,并清除整个屏幕。 然后,函数会调用Plot_Graph函数绘制一个坐标轴。 最后,函数会使用ILI9341_DrawLine函数在屏幕上绘制波形,通过连接相邻的点来实现。 请注意,该代码中有一些被注释掉的代码段,可能是之前的尝试或者备用代码。
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#include "arduinoFFT.h" arduinoFFT FFT = arduinoFFT(); const uint16_t samples = 64; const double signalFrequency = 1000; const double samplingFrequency = 5000; const uint8_t amplitude = 100; double vReal[samples]; double vImag[samples]; #define SCL_INDEX 0x00 #define SCL_TIME 0x01 #define SCL_FREQUENCY 0x02 #define SCL_PLOT 0x03 void setup() { Serial.begin(115200); while(!Serial); Serial.println("Ready"); } void loop() { double cycles = (((samples-1) * signalFrequency) / samplingFrequency); for (uint16_t i = 0; i < samples; i++) { vReal[i] = int8_t((amplitude * (sin((i * (twoPi * cycles)) / samples))) / 2.0); vImag[i] = 0.0; } Serial.println("Data:"); PrintVector(vReal, samples, SCL_TIME); FFT.Windowing(vReal, samples, FFT_WIN_TYP_HAMMING, FFT_FORWARD); /* Weigh data */ Serial.println("Weighed data:"); PrintVector(vReal, samples, SCL_TIME); FFT.Compute(vReal, vImag, samples, FFT_FORWARD); /* Compute FFT */ Serial.println("Computed Real values:"); PrintVector(vReal, samples, SCL_INDEX); Serial.println("Computed Imaginary values:"); PrintVector(vImag, samples, SCL_INDEX); FFT.ComplexToMagnitude(vReal, vImag, samples); /* Compute magnitudes */ Serial.println("Computed magnitudes:"); PrintVector(vReal, (samples >> 1), SCL_FREQUENCY); double x; double v; FFT.MajorPeak(vReal, samples, samplingFrequency, &x, &v); Serial.print(x, 6); Serial.print(", "); Serial.println(v, 6); while(1); } void PrintVector(double *vData, uint16_t bufferSize, uint8_t scaleType) { for (uint16_t i = 0; i < bufferSize; i++) { double abscissa; switch (scaleType) { case SCL_INDEX: abscissa = (i * 1.0); break; case SCL_TIME: abscissa = ((i * 1.0) / samplingFrequency); break; case SCL_FREQUENCY: abscissa = ((i * 1.0 * samplingFrequency) / samples); break; } Serial.print(abscissa, 6); if(scaleType==SCL_FREQUENCY) Serial.print("Hz"); Serial.print(" "); Serial.println(vData[i], 4); } Serial.println(); } 根据此历程中fft转换的方法修改oled代码

根据你提供的代码,你想要修改 OLED 显示代码来显示 FFT 转换的结果。我已经修改了代码,添加了 OLED 显示的相关部分。请注意,这里假设你已经连接了 OLED 显示屏并正确配置了 Arduino 板。 ```c++ #include <Wire.h> #include <Adafruit_GFX.h> #include <Adafruit_SSD1306.h> #include "arduinoFFT.h" #define OLED_RESET 4 Adafruit_SSD1306 display(OLED_RESET); arduinoFFT FFT = arduinoFFT(); const uint16_t samples = 64; const double signalFrequency = 1000; const double samplingFrequency = 5000; const uint8_t amplitude = 100; double vReal[samples]; double vImag[samples]; void setup() { Serial.begin(115200); while (!Serial) ; Serial.println("Ready"); display.begin(SSD1306_SWITCHCAPVCC, 0x3C); display.clearDisplay(); display.setTextColor(WHITE); display.setTextSize(1); } void loop() { double cycles = (((samples - 1) * signalFrequency) / samplingFrequency); for (uint16_t i = 0; i < samples; i++) { vReal[i] = int8_t((amplitude * (sin((i * (twoPi * cycles)) / samples))) / 2.0); vImag[i] = 0.0; } display.clearDisplay(); Serial.println("Data:"); PrintVector(vReal, samples, SCL_TIME); FFT.Windowing(vReal, samples, FFT_WIN_TYP_HAMMING, FFT_FORWARD); Serial.println("Weighed data:"); PrintVector(vReal, samples, SCL_TIME); FFT.Compute(vReal, vImag, samples, FFT_FORWARD); Serial.println("Computed Real values:"); PrintVector(vReal, samples, SCL_INDEX); Serial.println("Computed Imaginary values:"); PrintVector(vImag, samples, SCL_INDEX); FFT.ComplexToMagnitude(vReal, vImag, samples); Serial.println("Computed magnitudes:"); PrintVector(vReal, (samples >> 1), SCL_FREQUENCY); double x; double v; FFT.MajorPeak(vReal, samples, samplingFrequency, &x, &v); Serial.print(x, 6); Serial.print(", "); Serial.println(v, 6); // 显示 FFT 转换的结果 display.setCursor(0, 0); display.print("Frequency: "); display.println(x, 6); display.print("Magnitude: "); display.println(v, 6); display.display(); while (1) ; } void PrintVector(double *vData, uint16_t bufferSize, uint8_t scaleType) { for (uint16_t i = 0; i < bufferSize; i++) { double abscissa; switch (scaleType) { case SCL_INDEX: abscissa = (i * 1.0); break; case SCL_TIME: abscissa = ((i * 1.0) / samplingFrequency); break; case SCL_FREQUENCY: abscissa = ((i * 1.0 * samplingFrequency) / samples); break; } Serial.print(abscissa, 6); if (scaleType == SCL_FREQUENCY) Serial.print("Hz"); Serial.print(" "); Serial.println(vData[i], 4); } Serial.println(); } ``` 在这个修改后的代码中,我添加了 OLED 显示的相关部分。在 `loop` 函数中,我们在每次进行 FFT 转换后,通过 `display` 对象显示频率和幅值的结果。 请确保你已经连接了 OLED 显示屏,并将其引脚与 Arduino 板正确连接。如果需要,你可以根据 OLED 显示屏的具体型号和引脚配置进行相应的修改。 希望这个修改后的代码能够满足你的需求!如果你还有其他问题,请随时提问。

错误使用 imwrite DATA 应为以下类型之一: double, single, uint8, uint16, uint32, uint64, int8, int16, int32, int64, logical 但其类型是 matlab.graphics.primitive.Image。

这个错误说明imwrite函数的第一个输入参数类型不符合要求。imwrite函数只接受一些特定的数据类型作为输入,包括:double、single、uint8、uint16、uint32、uint64、int8、int16、int32、int64和logical。而该错误提示中显示的是matlab.graphics.primitive.Image类型,这表明输入的是一个图形对象而非图像矩阵。 可能的原因是,您在调用imwrite函数时,第一个输入参数不是一个图像矩阵,而是一个图形对象(例如Matlab中的图形窗口或坐标系对象)。在调用imwrite函数之前,您需要将图形对象转换为图像矩阵。例如,可以使用getframe函数获取图形对象的截图,并将其转换为图像矩阵,然后再进行保存。 以下是一个示例代码,演示如何将图形对象转换为图像矩阵并保存为PNG格式: ``` % 创建一个图形对象 figure; plot(x, y); % 获取图形对象的截图 frame = getframe(gcf); im = frame.cdata; % 保存图像矩阵为PNG格式 imwrite(im, 'filename.png'); ``` 这个代码中,我们首先创建了一个图形对象并进行绘制,然后使用getframe函数获取图形对象的截图,将截图转换为图像矩阵im,最后使用imwrite函数将图像矩阵保存为PNG格式的图像。

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翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

[filename,pathname,flag] = uigetfile('.jpg','请导入图像文件'); pic = imread([pathname,filename]); figure; imshow(pic); %% 确定训练集 TrainData_background = zeros(20,3,'double'); TrainData_foreground = ones(20,3,'double'); % 背景采样 msgbox('请选择20个背景样本点','Background Samples','help'); pause; for run = 1:20 [x,y] = ginput(1); %ginput函数直接提取像素点,返回这个点的坐标 hold on; plot(x,y,'r*'); x = uint8(x); y = uint8(y); TrainData_background(run,1) = pic(x,y,1); TrainData_background(run,2) = pic(x,y,2); TrainData_background(run,3) = pic(x,y,3); end % 待分割出来的前景采样 msgbox('请选择20个前景样本点','Foreground Samples','help'); pause; for run = 1:20 [x,y] = ginput(1); hold on; plot(x,y,'ro'); x = uint8(x); y = uint8(y); TrainData_foreground(run,1) = pic(x,y,1); TrainData_foreground(run,2) = pic(x,y,2); TrainData_foreground(run,3) = pic(x,y,3); end % let background be 0 & foreground 1 TrainLabel = [zeros(length(TrainData_background),1); ... ones(length(TrainData_foreground),1)]; %% 建立支持向量机 基于libsvm TrainData = [TrainData_background;TrainData_foreground]; model = svmtrain(TrainLabel, TrainData, '-t 1 -d 3'); %% 进行预测 i.e.进行图像分割 基于libsvm preTrainLabel = svmpredict(TrainLabel, TrainData, model); [m,n,k] = size(pic); TestData = double(reshape(pic,m*n,k)); TestLabal = svmpredict(zeros(length(TestData),1), TestData, model); %% ind = reshape([TestLabal,TestLabal,TestLabal],m,n,k); ind = logical(ind); pic_seg = pic; pic_seg(~ind) = 255; figure; imshow(pic_seg); figure; subplot(1,2,1); imshow(pic); subplot(1,2,2); imshow(pic_seg); %% toc将这些代码转换成python语言

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