请基于51单片机和ds18b20设计一款数显温度计

时间: 2023-09-14 14:00:50 浏览: 48
要设计一款基于51单片机和ds18b20的数显温度计,具体步骤如下: 首先,准备好51单片机和ds18b20温度传感器。 接下来,将ds18b20温度传感器连接到51单片机的相应引脚上。通常,ds18b20传感器的引脚连接到单片机的P2口。 然后,编写单片机的代码。首先需要初始化ds18b20传感器,然后通过读取传感器输出的温度值,在数码管上显示出来。可以通过数码管的数码显示模块来实现温度显示。代码中需要包括相关的库函数以及温度转换公式。 在代码编写完毕后,将代码下载到51单片机上。这可以通过单片机编程器连接到开发板进行下载。 最后,将温度传感器与51单片机组装在一起,并将数码管连接到单片机的输出引脚上,用于显示温度。可以选择合适的外部电源供电,同时将单片机和数码管电源连接在一起。 经过以上步骤,就可以完成基于51单片机和ds18b20的数显温度计的设计。用户可以通过数码管上的数字显示,实时查看环境温度。
相关问题

基于51单片机的DS18B20温度控制加热降温系统设计

一、硬件设计 本系统主要由51单片机、DS18B20温度传感器、继电器、LCD1602液晶显示屏、按键和电源等组成。 1.1 51单片机 本系统采用STC89C52RC单片机,它是一种高性能、低功耗、具有8位数据总线的单片机,具有丰富的外设资源,可满足本系统各种功能的需求。 1.2 DS18B20温度传感器 DS18B20是一种数字温度传感器,它能够直接输出数字信号,具有高精度、低功耗、体积小等特点,非常适合温度控制系统。 1.3 继电器 本系统采用5V继电器,用于控制加热和降温。 1.4 LCD1602液晶显示屏 LCD1602液晶显示屏是一种常用的显示设备,它能够显示温度、加热/降温状态等信息。 1.5 按键 本系统采用4个按键,用于设置温度、控制加热/降温等功能。 1.6 电源 本系统采用12V直流电源,通过7805稳压芯片转换为5V直流电源供给单片机、LCD1602液晶显示屏和DS18B20温度传感器等模块使用。 二、软件设计 本系统采用C语言编程,主要实现以下功能: 2.1 初始化 系统上电后,初始化各个模块,包括单片机、DS18B20温度传感器、LCD1602液晶显示屏和按键等。 2.2 温度检测 系统会定时读取DS18B20温度传感器的温度值,并将其显示在LCD1602液晶显示屏上。 2.3 温度控制 当检测到温度低于设定温度时,系统会控制继电器进行加热;当检测到温度高于设定温度时,系统会控制继电器进行降温。用户可以通过按键设置温度值。 2.4 加热/降温状态显示 系统会通过LCD1602液晶显示屏显示当前的加热/降温状态。 2.5 按键操作 用户可以通过按键设置温度值、切换加热/降温状态等操作。 三、总结 本系统实现了基于51单片机的DS18B20温度控制加热降温系统设计,具有温度检测、温度控制、加热/降温状态显示、按键操作等功能。该系统可以应用于各种需要控制温度的场合,如恒温箱、温室等。

基于51单片机ds18b20温度传感器设计的温控系统

基于51单片机和DS18B20温度传感器设计的温控系统主要是用于测量和控制温度的系统。DS18B20温度传感器是一款数字温度传感器,基于单总线协议,可直接与51单片机进行通信。 首先,系统通过DS18B20温度传感器实时测量环境温度。该传感器使用3引脚结构(VCC、GND和DATA),其中DATA引脚与51单片机的IO口相连,通过总线控制器将数据发送给单片机。传感器输出的数字信号可以转换成温度值,使用51单片机的ADC模块进行模数转换,得到实际温度。 其次,系统根据测得的温度值进行控制。根据设定的温度范围,在单片机程序中设定一个目标温度值。当实际温度高于该目标温度值时,单片机可以通过控制继电器或开关来开启降温装置,如风扇或空调。当实际温度低于目标温度时,则关闭降温装置。以此实现对温度的控制。 此外,系统还可以加入一些功能以增强可调节性和稳定性。例如,可以设置上下限警报温度,当温度超过上限或低于下限时,系统可以通过蜂鸣器或显示屏发出警报,提醒操作人员。另外,还可以利用51单片机的定时功能,定时监测温度并记录,以便分析温度变化趋势。 综上所述,基于51单片机DS18B20温度传感器设计的温控系统,通过实时测量温度值,并根据设定的目标温度值进行温度控制,不仅可以稳定环境温度,还可以发出警报和记录温度变化。这样的系统在实验室、温室和家庭等环境中都有广泛应用前景。

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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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