基于51单片机的DS18B20,编写程序,调试完成测温实验,要求用LED1602显示。第一行显示503,第二行显示温度

时间: 2023-12-07 19:04:31 浏览: 23
好的,您需要进行以下步骤: 1. 将DS18B20温度传感器连接到51单片机上,并编写相应的读取温度数据的程序。 2. 将LED1602液晶屏连接到51单片机上,并编写相应的显示程序。 下面是一个简单的示例程序,供您参考: ``` #include <reg52.h> #include <intrins.h> #define LCD_RW P2_1 #define LCD_RS P2_0 #define LCD_E P2_2 sbit DQ = P3^7; unsigned char temp[5]; void delay(unsigned int t) { while(t--); } void InitLCD() { delay(200); LCD_RS = 0; LCD_RW = 0; LCD_E = 0; delay(200); LCD_RS = 0; LCD_RW = 0; LCD_E = 1; P0 = 0x38; // function set: 8-bit, 2-line, 5x8 dots LCD_E = 0; delay(200); LCD_RS = 0; LCD_RW = 0; LCD_E = 1; P0 = 0x0c; // display control: display on, cursor off, blink off LCD_E = 0; delay(200); LCD_RS = 0; LCD_RW = 0; LCD_E = 1; P0 = 0x01; // clear display LCD_E = 0; delay(200); LCD_RS = 0; LCD_RW = 0; LCD_E = 1; P0 = 0x06; // entry mode set: increment, no shift LCD_E = 0; } void WriteLCD(unsigned char dat, unsigned char cmd) { LCD_RS = cmd; LCD_RW = 0; LCD_E = 1; P0 = dat; LCD_E = 0; } void WriteTemp() { unsigned char i; WriteLCD(0x80, 0); // set cursor to first line for(i=0; i<3; i++) { WriteLCD(temp[i], 1); // write temperature value } WriteLCD('C', 1); // write temperature unit } unsigned char ReadTemp() { unsigned char i, j; unsigned char temp_l, temp_h; unsigned char flag; DQ = 1; _nop_(); _nop_(); DQ = 0; _nop_(); _nop_(); _nop_(); _nop_(); DQ = 1; _nop_(); _nop_(); flag = DQ; _nop_(); _nop_(); _nop_(); _nop_(); for(i=0; i<8; i++) { DQ = 0; _nop_(); _nop_(); _nop_(); temp_l >>= 1; if(DQ) temp_l |= 0x80; DQ = 1; _nop_(); _nop_(); _nop_(); temp_h >>= 1; if(DQ) temp_h |= 0x80; _nop_(); } if(flag) { temp_h = ~temp_h; temp_l = ~temp_l; } j = temp_h >> 4; temp[0] = j / 10 + '0'; temp[1] = j % 10 + '0'; temp[2] = '.'; j = temp_h & 0x0f; temp[3] = j * 625 / 1000 + '0'; temp[4] = '\0'; return temp_h; } void main() { unsigned char t; InitLCD(); while(1) { t = ReadTemp(); WriteTemp(); delay(1000); } } ``` 需要注意的是,该程序仅供参考,您需要根据实际情况进行修改。此外,您还需要在程序中加入对DS18B20传感器的初始化和读取温度数据的代码。

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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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