/********************** SN8P2501B 4M __interrupt IntIn() StartOneTImeSample(void) **********************/ typedef struct { unsigned char u8WihtchIOCharge; unsigned long u16ChargeTimeIo; // unsigned long u16ChargeTimeHumi; // }ChargeTyPe; #define CHARGE_HUMIDITY_IO_HIGH() FP21 = 1 #define CHARGE_HUNIDITY_IO_LOW() FP21 = 0 #define CHARGE_IO_HIGH() FP20 = 1 #define CHARGE_IO_LOW() FP20 = 0 #define CHARGE_IO_HI() P2M = 0X00 #define F_data 20 __interrupt IntIn() { WDTR = 0X5A; // T0C = F_data; m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge++; if(m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge&0x80) // { if(m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge >= 0x84) // 3:1 { CHARGE_HUNIDITY_IO_LOW(); m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge = 0x80; } else if(m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge >= 0x81) { CHARGE_HUMIDITY_IO_HIGH(); } } else { if(m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge == 0x01)// { CHARGE_IO_HIGH(); } else if(m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge == 0x04)// 3:1 { CHARGE_IO_LOW(); m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge = 0x00; } } m_st_ChargeType.u16ChargeTimeIo++; FT0IRQ = 0; //clear t0 irq flag } void StartOneTImeSample(void) { CHARGE_IO_HI(); //P1 m_st_ChargeType.u16ChargeTimeIo = 0; // if(m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge&0x80) { FP21M = 1; // CHARGE_HUNIDITY_IO_LOW(); } else { FP20M = 1; // CHARGE_IO_LOW(); } delay1N(2); // T0C = F_data; // FT0ENB = 1;// // while(1) { if(FP22) // { FT0ENB = 0;// , if(m_st_ChargeType.u8WihtchIOCharge&0x80)// { m_st_ChargeType.u16ChargeTimeHumi = m_st_ChargeType.u16ChargeTimeIo; } break; } } P2M = 0X23; P2 = 0X00;// FP22M = 1; FP22 = 0; delay1N(100); FP22M = 0; }

这段代码是使用 SN8P2501B 微控制器来实现对 HGL12A 的驱动程序。代码中定义了一个 ChargeType 结构体，包含了用于充电时间的变量。接下来定义了一些宏，用于控制充电引脚的高低电平状态。在 IntIn() 中断函数中，根据 u8WihtchIOCharge 的值来控制充电引脚的状态和切换。在 StartOneTImeSample() 函数中，首先配置充电引脚的模式和初始状态，然后通过延时和定时器来进行充电时间的测量，并将结果存储在 u16ChargeTimeIo 和 u16ChargeTimeHumi 变量中。
请注意，这段代码仅提供了部分片段，并且缺少一些关键的信息，如函数定义、相关引脚配置等。如果你需要完整的驱动程序，请提供更完整的代码或详细的需求描述，以便我能够更好地帮助你。

相关问题

一台单相变压器，SN=5000kVA，额定电压为U1N/U2N=127/11kV, 50Hz。损耗值为P0=60kW,PkN=200kW。分析该变压器对应不同cosφ2且I_2^∗=0-1.2变化时的效率变化规律。matlab

为了分析单相变压器在不同负载电流和功率因数下的效率变化规律，我们可以使用MATLAB进行模拟计算。以下是一个MATLAB脚本示例，用于计算和绘制变压器的效率随负载电流和功率因数变化的曲线。
% 单相变压器参数
SN = 5000e3; % 额定容量 (VA)
U1N = 127e3; % 一次侧额定电压 (V)
U2N = 11e3; % 二次侧额定电压 (V)
P0 = 60e3; % 空载损耗 (W)
PkN = 200e3; % 额定负载损耗 (W)

% 负载电流变化范围
I2_star = 0:0.01:1.2; % 负载电流标幺值

% 功率因数变化范围
cos_phi2 = 0.2:0.1:1.0; % 功率因数

% 计算效率
efficiency = zeros(length(cos_phi2), length(I2_star));
for i = 1:length(cos_phi2)
for j = 1:length(I2_star)
I2 = I2_star(j) * SN / U2N;
P_loss = P0 + (I2_star(j))^2 * PkN;
P_out = I2_star(j) * SN * cos_phi2(i);
efficiency(i, j) = P_out / (P_out + P_loss);
end
end

% 绘制效率曲线
figure;
hold on;
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k'];
for i = 1:length(cos_phi2)
plot(I2_star, efficiency(i, :), 'Color', colors(mod(i-1, length(colors))+1), 'DisplayName', ['cosφ2 = ' num2str(cos_phi2(i))]);
end
xlabel('负载电流标幺值 (I_2^*)');
ylabel('效率 (η)');
title('变压器效率随负载电流和功率因数变化曲线');
legend;
grid on;
hold off;

代码解释：

参数定义：定义变压器的额定容量、额定电压、空载损耗和额定负载损耗。
负载电流和功率因数变化范围：定义负载电流标幺值和功率因数的范围。
效率计算：使用嵌套循环计算不同负载电流和功率因数下的效率。
绘制效率曲线：使用MATLAB的绘图功能绘制效率随负载电流和功率因数变化的曲线。

结果分析：
通过运行上述MATLAB脚本，可以得到变压器效率随负载电流和功率因数变化的曲线图。从图中可以观察到，效率在某一特定负载电流下达到最大值，并且功率因数越高，效率越高。

%% 参数优化图 %% 选择策略 strategysn = 3; strategyname_cell = { 'breakH' 'breakL' 'MAcross1' 'MAcross2' 'CL' 'crossB' '...' '...' '...' }; strategyname = strategyname_cell{ strategysn }; %% 选择时间段 begintime = 20100104; % YYYYMMDD or YYYYMMDDHHMM endtime = 20210531; % YYYYMMDD or YYYYMMDDHHMM %% 读取数据；确定开始时间与结束时间对应坐标 % 选择交易品种 sn = 1; % 选择品种序列号 Codescell = { '000001'; '000016'; '000300'; '000905'; '399005'; '399006'; 'RB'; 'HC'; 'J'; 'JM'; 'I'; 'ZC'; 'RU'; 'SP'; 'FG'; 'CU'; 'NI'; 'AL'; 'ZN'; 'FU'; 'BU'; 'SC'; 'AU'; 'AG'; 'AP'; 'SR'; 'CF'; 'JD'; 'P'; 'M'; 'RM'; 'Y'; 'OI'; 'MA'; 'PP'; 'L'; 'V'; 'TA'; 'EG' }; % 品种代码表 pname = Codescell{sn,:} % 根据序列号查表得到品种代码 % 读取数据文件 filename = [ 'Data\Daily\' pname '.csv' ]; TOHLCV = csvread( filename , 1 ); % 核对时间轴，找到给定开始时间与结束时间对应的坐标 beginidx = find( TOHLCV(:,1) == begintime ); endidx = find( TOHLCV(:,1) == endtime ); %% 回测策略 % 显示品种 disp( [ '交易品种: ' pname ] ); % 根据开始与结束时间的对应坐标截取矩阵 TOHLCV = TOHLCV( beginidx : endidx , : ); innan = find( ~isnan(TOHLCV(:,5)) ,1 ); TOHLCV = TOHLCV( innan : end , : ); begintime = TOHLCV(1,1); % 更新begintime % 模拟交易 inicash = 10^7; SI = TOHLCV(:,5) / TOHLCV(1,5); N1 = 10:10:60; % 进场信号探测窗口周期 N2 = 0.5:0.05:1.2; % 出场信号探测窗口周期 b_a = 1; % 信号探测使用高低点 (取值1)或收盘价 (取值2) AR = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 年化回报率矩阵 Sharpe = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 夏普比矩阵 Calmar = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 卡玛比矩阵 for i = 1 : numel(N1) for j = 1 : numel(N2) paramcell = { [N1(i) N2(j) b_a] [N1(i) N2(j) b_a] }; [ Capital , H ] = feval( [ 'Strategy_' strategyname ] , TOHLCV , paramcell , inicash ); Eqty = Capital / inicash; % 净值曲线 equitypfm = performmetrics( Eqty , 1 , SI' ); AR(i,j) = equitypfm(1); Sharpe(i,j) = equitypfm(1) / equitypfm(5); Calmar(i,j) = equitypfm(1) / equitypfm(2); end end [ X , Y ] = meshgrid( N1 , N2 ) ; Z = AR; % Z = (AR+Sharpe+Calmar) / 3; surf(X',Y',Z) xlabel('N1') ylabel('N2')解释代码

这段代码是一个基于MATLAB的回测策略，可以用于对不同交易品种和交易策略进行参数优化。具体来说，该代码通过读取CSV文件中的历史交易数据（OHLCV数据），并根据给定的开始时间和结束时间筛选出相应的时间段数据。然后，根据选择的交易品种和交易策略，使用不同的参数组合进行回测，并计算出每个参数组合对应的年化回报率、夏普比和卡玛比。最后，使用Meshgrid函数将这些结果可视化为一个三维图形，其中横轴和纵轴分别代表不同的参数组合，而Z轴则代表相应的回报率。该代码的主要用途是帮助交易者找到最优的参数组合，从而提高交易策略的效果。