stc12c5a60s2 adc+串口

时间: 2023-10-24 12:38:16 浏览: 50
STC12C5A60S2 是一款基于 8051 内核的单片机,它包含了一个 8 位的 ADC 和多个串口。 要使用 ADC,需要先配置 ADC 相关的寄存器,包括 ADC 采样时钟、采样精度、输入通道等。然后就可以通过 ADC 转换输入信号并获取转换结果。 串口方面,STC12C5A60S2 支持多个串口,每个串口都有自己的寄存器用于控制传输的参数。可以使用中断方式或轮询方式进行数据的收发。 具体的操作可以参考相关的数据手册和编程指南。
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stc12c5a60s2 adc采集电压电路图

STC12C5A60S2 是一款 8051 微控制器芯片,它内置了 10 位 ADC 模块,可以用于电压信号的采集。下面是一份简单的电路图,可以用于采集电压信号并输入到 STC12C5A60S2 的 ADC 模块中。 ![STC12C5A60S2 ADC 采集电压电路图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210610151322736.png) 其中,U1 是一个电压跟随器,它可以将输入的电压信号放大,并且隔离外部电路和 ADC 模块,提高采集精度和稳定性。R1 和 R2 是一个分压电阻,用于将输入电压信号降低到 ADC 模块的输入范围内。C1 和 C2 是滤波电容,用于滤除输入信号中的高频噪声,提高采集精度和稳定性。 在使用 ADC 模块采集信号时,需要注意以下几点: 1. ADC 模块的输入电压范围为 0~VCC,其中 VCC 为芯片供电电压,一般为 5V。 2. ADC 模块的分辨率为 10 位,即可以将输入电压信号分成 2^10=1024 个等级。 3. ADC 模块的采样速率可以通过设置定时器和预分频器来控制,一般可以达到几十 kHz 的速率。 4. 在使用 ADC 模块时,需要先对其进行初始化,并且在采集之前需要等待一段时间,以保证 ADC 模块的稳定性和准确性。

stc12c5a60s2 adc转换代码

根据引用\[1\]和引用\[2\],以下是STC12C5A60S2的ADC转换代码的示例: ```c void AD_change() { P1ASF = 0x10; // 将P1.4口设置为模拟功能A/D使用 ADC_CONTR = 0x00; // 关闭A/D转换器电源 AUXR1 = 0x00; ADC_CONTR = 0x80; // 打开A/D转换器电源 Delay_us(2); ADC_CONTR = 0x8c; // 打开A/D转换器电源,同时打开数模转换,并选择P1.4作为输入通道 Delay_us(2); while (ADC_CONTR == 0x8c); // 等待A/D转换完成 ADC_CONTR = 0; // 清零 } void ADC_one() { unsigned int resl; float num; AD_change(); resl = ADC_RES; resl = resl + ADC_RESL; num = resl / 1024.0 * 5; // num为A/D输入电压值 resl = 1024.0 * num / 5; } ``` 这段代码中,`AD_change()`函数用于初始化ADC转换器,将P1.4口设置为模拟功能,并打开A/D转换器电源。然后,`ADC_one()`函数用于进行一次ADC转换,将转换结果存储在`resl`变量中,并计算出对应的电压值`num`。最后,将电压值转换回ADC数值并存储在`resl`变量中。 请注意,这只是一个示例代码,具体的ADC转换代码可能会根据实际需求和硬件配置而有所不同。建议参考STC12C5A60S2的数据手册和开发工具包中的示例代码来编写适合您的应用的ADC转换代码。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [STC12C5A60S2自带A/D转换器的使用](https://blog.csdn.net/m0_57920090/article/details/127666918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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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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