帮我优化这段代码int Intensity=A5;//定义A5为模拟量读取引脚 int buzzer=8;//将D8定义为蜂鸣器信号输出引脚 int Intensity=0;//定义一个变量 void setup() {  pinMode(buzzer,OUTPUT);//将蜂鸣器的D8设置为输出 pinMode(Intensity,INPUT);//将电阻的A5设置为输入 Serial.begin(9600);//设置与电脑通讯的波特率 } void loop() {   Intensity=analogRead(Intensity);//读取光敏电阻的变量数据 Serial.println(Intensity);//将变量数据发送到电脑 if(Intensity>=660){//R (0-14340)(R在日常光照中的阻值范围) } else (Intensity<=680) { digitalWrite(buzzer,LOW);//蜂鸣器不报警 } else { digitalWrite(buzzer,HIGH);//蜂鸣器报警 } }

时间: 2023-12-17 13:02:54 浏览: 203
以下是优化后的代码: ```cpp const int intensityPin A5; // 定义A5为模拟量读取引脚 const int buzzerPin = 8; //D8定义为蜂鸣器信号输出引脚 void setup() { pinMode(buzzerPin, OUTPUT); // 将蜂鸣器的D8设置为输出 pinMode(intensityPin, INPUT); // 将电阻的A5设置为输入 Serial.begin(9600); // 设置与电脑通讯的波特率 } void loop() { int intensity = analogRead(intensityPin); // 读取光敏电阻的变量数据 Serial.println(intensity); // 将变量数据发送到电脑 if (intensity >= 660) { // R (0-14340)(R在日常光照中的阻值范围) digitalWrite(buzzerPin, HIGH); // 蜂鸣器报警 } else if (intensity <= 680) { digitalWrite(buzzerPin, LOW); // 蜂鸣器不报警 } } ``` 这里主要进行了以下几个优化: 1. 修改变量名:将`Intensity`修改为`intensity`,以符合命名规范。 2. 使用常量替代硬编码的引脚号:将`A5`和`8`替换为具有描述性的常量`intensityPin`和`buzzerPin`。 3. 修改变量定义位置:将`int Intensity=0;`移动到`loop()`函数中的局部变量位置,避免重复定义。 4. 修复`else`语句的语法错误:将`else (Intensity<=680)`改为`else if (intensity <= 680)`。 这些改动可以提高代码的可读性和可维护性。
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讲解一下下面这段代码: byte[] fingerprint = new byte[0]; Resampler resampler = new Resampler(); int sourceRate = wave.getWaveHeader().getSampleRate(); int targetRate = this.fingerprintProperties.getSampleRate(); byte[] resampledWaveData = resampler.reSample(wave.getBytes(), wave.getWaveHeader().getBitsPerSample(), sourceRate, targetRate); WaveHeader resampledWaveHeader = wave.getWaveHeader(); resampledWaveHeader.setSampleRate(targetRate); Wave resampledWave = new Wave(resampledWaveHeader, resampledWaveData); Spectrogram spectrogram = resampledWave.getSpectrogram(this.sampleSizePerFrame, this.overlapFactor); double[][] spectorgramData = spectrogram.getNormalizedSpectrogramData(); List[] pointsLists = this.getRobustPointList(spectorgramData); int numFrames = pointsLists.length; int[][] coordinates = new int[numFrames][this.numRobustPointsPerFrame]; int i; int j; Iterator byteListIterator; for(int x = 0; x < numFrames; ++x) { if (pointsLists[x].size() == this.numRobustPointsPerFrame) { byteListIterator = pointsLists[x].iterator(); for(j = 0; j < this.numRobustPointsPerFrame; ++j) { coordinates[x][j] = (Integer)byteListIterator.next(); } } else { for(i = 0; i < this.numRobustPointsPerFrame; ++i) { coordinates[x][i] = -1; } } } List<Byte> byteList = new LinkedList(); for(i = 0; i < numFrames; ++i) { for(j = 0; j < this.numRobustPointsPerFrame; ++j) { if (coordinates[i][j] != -1) { byteList.add((byte)(i >> 8)); byteList.add((byte)i); int y = coordinates[i][j]; byteList.add((byte)(y >> 8)); byteList.add((byte)y); int intensity = (int)(spectorgramData[i][y] * 2.147483647E9); byteList.add((byte)(intensity >> 24)); byteList.add((byte)(intensity >> 16)); byteList.add((byte)(intensity >> 8)); byteList.add((byte)intensity); } } } fingerprint = new byte[byteList.size()]; byteListIterator = byteList.iterator(); for(j = 0; byteListIterator.hasNext(); fingerprint[j++] = (Byte)byteListIterator.next()) { } return fingerprint;

将下面这段代码改用python写出来: clear all; close all; fdir = '../dataset/iso/saii/'; %Reconstruction parameters depth_start = 710; depth_end = 720; depth_step = 1; pitch = 12; sensor_sizex = 24; focal_length = 8; lens_x = 4; lens_y = 4; %% import elemental image infile=[fdir '11.bmp']; outfile=[fdir, 'EIRC/']; mkdir(outfile); original_ei=uint8(imread(infile)); [v,h,d]=size(original_ei); %eny = v/lens_y; enx = h/lens_x; % Calculate real focal length %f_ratio=36/sensor_sizex; sensor_sizey = sensor_sizex * (v/h); %focal_length = focal_length*f_ratio; EI = zeros(v, h, d, lens_x * lens_y,'uint8'); for y = 1:lens_y for x = 1:lens_x temp=imread([fdir num2str(y),num2str(x),'.bmp']); EI(:, :, :, x + (y-1) * lens_y) = temp; end end %Reconstruction [EIy, EIx, Color] = size(EI(:,:,:,1)); %% EI_VCR time=[]; for Zr = depth_start:depth_step:depth_end tic; Shx = 8*round((EIx*pitch*focal_length)/(sensor_sizex*Zr)); Shy = 8*round((EIy*pitch*focal_length)/(sensor_sizey*Zr)); Img = (double(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); Intensity = (uint16(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); for y=1:lens_y for x=1:lens_x Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + im2double(EI(:,:,:,x+(y-1)*lens_y)); Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + uint16(ones(EIy,EIx,Color)); end end elapse=toc time=[time elapse]; display(['--------------- Z = ', num2str(Zr), ' is processed ---------------']); Fname = sprintf('EIRC/%dmm.png',Zr); imwrite(Img./double(Intensity), [fdir Fname]); end csvwrite([fdir 'EIRC/time.csv'],time);

traceH = hilbert(trace); clear trace traceH = traceH.*conj(traceH(:,1)); GAPL = 0.4; moveN = round(8/GAPL); [output] = moveVectorMean2(traceH,moveN); traceH=output; clear output amp = abs(traceH); [M,N] = size(amp); gapD = round(4/GAPL); [output] = spacephsed(traceH,gapD); clear traceH phaOutput = angle(output); clear output phaseUnw(:,:) = unwrap(squeeze(phaOutput(:,:))')'; clear phaOutput [~,axisTp,outputtp] = denoiseFunc(5,500,phaseUnw,fd,fs,GAPL); % 慢轴,快轴 clear phaseUnw [~,axisT,outputint] = denoiseFunc(5,490,amp,fd,fs,GAPL); % 慢轴,快轴 clear amp for i=1:1:floor(length(outputtp(:,1))/10) phase(i,:)=mean(outputtp((i-1)*10+1:i*10,:)); end clear outputtp for i=1:1:floor(length(outputint(:,1))/10) intensity(i,:)=mean(outputint((i-1)*10+1:i*10,:)); end clear outputint figure for i=1:1:22 plot(axisTp,phase(i,:)/10*10+i*4); hold on end hold off figure for i=1:1:22 plot(axisT,intensity(i,:)/10*10+i*4); hold on end hold off % for i=1:1:floor(length(intensity(1,:))/4000) % stdp(:,i)=var(phase(:,(i-1)*4000+1:i*4000),0,2); % stdt(:,i)=var(intensity(:,(i-1)*4000+1:i*4000),0,2); % end % for i=1:1:29 % positionp(i)=find(stdp(:,i)==max(stdp(:,i))); % positioni(i)=find(stdt(:,i)==max(stdt(:,i))); % end %%将数据切为不同帧 for i=1:1:10 trandatap(:,:,i)=phase(1:8,(i-1)*4000+1:(i)*4000); trandatai(:,:,i)=intensity(1:8,(i-1)*4000+1:(i)*4000); end %%删除信噪比较差的数据。(先把数据图像画图,然后筛选) trainphase=trandatap; traintensity=trandatai; trainphase(:,:,27:29)=[]; trainphase(:,:,1:2)=[]; trainphase(:,:,16)=[]; trainphase(:,:,14)=[]; trainphase(:,:,10)=[]; trainphase(:,:,7:8)=[]; trainphase(:,:,4)=[]; trainphase(:,:,1)=[]; traintensity(:,:,27:29)=[]; traintensity(:,:,1:2)=[]; traintensity(:,:,16)=[]; traintensity(:,:,14)=[]; traintensity(:,:,10)=[]; traintensity(:,:,7:8)=[]; traintensity(:,:,4)=[]; traintensity(:,:,1)=[];

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