单片机实验:LCD1602显示矩阵键盘键值和DHT11温湿度传感器温度和湿度数据

时间: 2023-11-27 21:55:03 浏览: 40
好的,这个实验需要使用到以下硬件和软件: 硬件: - LCD1602液晶屏 - 矩阵键盘 - DHT11温湿度传感器 - Arduino单片机开发板 软件: - Arduino IDE开发环境 接下来,我们按照以下步骤进行实验: 1. 接线 将LCD1602、矩阵键盘和DHT11传感器按照如下图所示连接到Arduino开发板上: LCD1602: - VSS — GND - VDD — 5V - V0 — 10K电位器中间引脚 - RS — 数字口2 - RW — GND - E — 数字口3 - D4 — 数字口4 - D5 — 数字口5 - D6 — 数字口6 - D7 — 数字口7 - A — 5V - K — GND 矩阵键盘: - K1 — 数字口8 - K2 — 数字口9 - K3 — 数字口10 - K4 — 数字口11 - K5 — 数字口12 - K6 — 数字口13 - K7 — 数字口A0 - K8 — 数字口A1 DHT11: - VCC — 5V - GND — GND - DATA — 数字口A2 2. 编写代码 打开Arduino IDE开发环境,编写以下代码: ``` #include <LiquidCrystal.h> // 导入LCD1602库 #include <DHT.h> // 导入DHT11库 #define DHTPIN A2 // 设置DHT11数据引脚连接到Arduino的A2口 #define DHTTYPE DHT11 // 设置使用DHT11传感器 DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE); // 初始化DHT11 const int ROWS = 4; // 设置矩阵键盘的行数和列数 const int COLS = 2; char keys[ROWS][COLS] = { // 设置矩阵键盘的键值 {'1', '2'}, {'3', '4'}, {'5', '6'}, {'7', '8'} }; byte rowPins[ROWS] = {8, 9, 10, 11}; // 设置矩阵键盘的行引脚和列引脚 byte colPins[COLS] = {12, 13}; LiquidCrystal lcd(2, 3, 4, 5, 6, 7); // 初始化LCD1602 void setup() { lcd.begin(16, 2); // 初始化LCD1602的行数和列数 dht.begin(); // 初始化DHT11 } void loop() { readMatrixKeypad(); // 读取矩阵键盘的键值 readDHT11(); // 读取DHT11传感器的温湿度数据 delay(500); } void readMatrixKeypad() { char key = 0; for (int r = 0; r < ROWS; r++) { // 检测按下的行 digitalWrite(rowPins[r], LOW); for (int c = 0; c < COLS; c++) { // 检测按下的列 if (digitalRead(colPins[c]) == LOW) { key = keys[r][c]; lcd.clear(); lcd.setCursor(0, 0); lcd.print("Key Pressed:"); lcd.setCursor(0, 1); lcd.print(key); while (digitalRead(colPins[c]) == LOW) {} } } digitalWrite(rowPins[r], HIGH); } } void readDHT11() { float temp = dht.readTemperature(); // 读取温度数据 float hum = dht.readHumidity(); // 读取湿度数据 lcd.setCursor(0, 2); lcd.print("Temp:"); lcd.print(temp); lcd.print("C "); lcd.setCursor(0, 3); lcd.print("Humidity:"); lcd.print(hum); lcd.print("% "); } ``` 3. 上传代码 将编写好的代码上传到Arduino开发板中。 4. 实验验证 按下矩阵键盘上的键后,LCD1602将会显示出对应的键值。同时,DHT11传感器将会读取当前的温湿度数据,并在LCD1602上显示出来。 至此,LCD1602显示矩阵键盘键值和DHT11温湿度传感器温度和湿度数据的实验完成。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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