51单片机音乐代码卡农

时间: 2023-11-12 16:03:29 浏览: 315
这段代码是用于控制51单片机上的蜂鸣器播放卡农乐曲的。具体来说,代码中的SPK EQU P3.7定义了蜂鸣器所在的端口,ORG 0000H将程序的起始地址设置为0,JMP START跳转到START标签处开始执行程序。程序中使用了一个名为TABLE的表格,其中存储了卡农乐曲的音符信息。程序通过循环遍历TABLE中的音符信息,将其转换为相应的频率并输出到蜂鸣器上,从而实现了播放卡农乐曲的功能。
相关问题

51单片机音乐代码晴天

51单片机是一种常用的微控制器,可以用于嵌入系统的开发。下面是一个简单的51单片机音乐代码示例,实现了播放《晴天》这首歌曲的功能: ```c #include <reg51.h> // 定义音符频率 #define C4 262 #define D4 294 #define E4 330 #define F4 349 #define G4 392 #define A4 440 #define B4 494 // 定义音符时长 #define W 1000 // 全音符 #define H 500 // 二分音符 #define Q 250 // 四分音符 #define E 125 // 八分音符 // 延时函数 void delay(unsigned int t) { unsigned int i, j; for (i = t; i > 0; i--) for (j = 110; j > 0; j--); } // 发声函数 void beep(unsigned int freq, unsigned int duration) { unsigned int i, t; t = 1000000 / freq; t = t / 2; for (i = duration / t; i > 0; i--) { P1 = ~P1; // P1口取反,产生方波 delay(t); } } void main() { while (1) { // 晴天-周杰伦 beep(E4, Q); beep(E4, Q); beep(F4, E); beep(G4, Q); beep(G4, Q); beep(F4, E); beep(E4, Q); beep(D4, Q); beep(C4, H); beep(E4, Q); beep(E4, Q); beep(F4, E); beep(G4, Q); beep(G4, Q); beep(F4, E); beep(E4, Q); beep(D4, Q); beep(C4, H); beep(C4, Q); beep(D4, Q); beep(E4, Q); beep(C4, Q); beep(A4, Q); beep(G4, E); beep(E4, Q); beep(E4, Q); beep(F4, E); beep(G4, Q); beep(G4, Q); beep(F4, E); beep(E4, Q); beep(D4, Q); beep(C4, H); delay(2000); // 延时2秒 } } ``` 这段代码使用了51单片机的GPIO口产生方波来发声,通过调用`beep`函数来播放不同的音符。你可以将这段代码下载到51单片机开发板上运行,即可听到《晴天》这首歌曲。

stc51单片机音乐盒代码

很抱歉,根据提供的引用内容,无法提供完整的STC51单片机音乐盒代码。但是,我可以为您提供一些基本的思路和步骤,以帮助您开始编写自己的代码。 1. 确定硬件组件:您需要确定使用哪些硬件组件,例如AT89C51单片机、键盘、扬声器等。 2. 连接硬件组件:将硬件组件连接到单片机上,并确保它们正确连接。 3. 编写初始化代码:编写初始化代码以设置单片机的端口和其他参数。 4. 编写扫描键盘代码:编写代码以扫描键盘,并检测按下的按键。 5. 编写播放音乐代码:编写代码以播放音乐。您可以使用单片机的PWM输出来控制扬声器。 6. 编写主循环代码:编写主循环代码以不断扫描键盘并播放音乐。 7. 调试代码:在编写完代码后,进行调试以确保它可以正常工作。 下面是一个简单的示例代码,它可以帮助您开始编写自己的STC51单片机音乐盒代码: ```c #include <reg51.h> sbit SPEAKER = P1^0; // 扬声器连接到P1.0 void delay(unsigned int t) // 延时函数 { unsigned int i, j; for(i = 0; i < t; i++) for(j = 0; j < 125; j++); } void main() { unsigned char key; while(1) { key = scan_key(); // 扫描键盘 switch(key) { case 0x01: // 播放音乐1 play_music(1); break; case 0x02: // 播放音乐2 play_music(2); break; // 其他按键处理 } } } unsigned char scan_key() // 扫描键盘 { unsigned char key = 0; // 扫描键盘代码 return key; } void play_music(unsigned char music) // 播放音乐 { unsigned int freq; switch(music) { case 1: // 音乐1 freq = 1000; break; case 2: // 音乐2 freq = 2000; break; // 其他音乐处理 } while(1) { SPEAKER = 1; // 扬声器输出高电平 delay(freq); // 延时 SPEAKER = 0; // 扬声器输出低电平 delay(freq); // 延时 } } ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

nginx-1.24.0.tar

Nginx 1.24.0 是 Nginx 开源项目发布的一个重要更新版本,该版本在性能优化、功能增强以及安全性提升方面带来了诸多改进。当您下载 Nginx 1.24.0 的压缩包时,您将获得一个包含 Nginx 源代码的压缩文件,通常命名为 nginx-1.24.0.tar.gz(对于 GNU/Linux 和 macOS 系统)或类似的格式,具体取决于发布平台。 这个压缩包包含了编译 Nginx 服务器所需的所有源代码文件、配置文件模板(如 nginx.conf)、模块源码以及构建和安装说明。通过解压这个压缩包,您可以在支持 C 语言编译器的操作系统上编译并安装 Nginx 1.24.0。 Nginx 1.24.0 引入了一系列新特性和优化,可能包括但不限于对 HTTP/2 和 HTTP/3 协议的进一步支持、性能提升、新的模块或模块更新,以及对已知安全漏洞的修复。这使得 Nginx 能够在保持其作为高性能 HTTP 和反向代理服务器的声誉的同时,继续满足不断发展的网络需求。
recommend-type

智能化病虫害标注系统前端.zip

图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。
recommend-type

Python 小游戏 (贪吃蛇、五子棋、扫雷、俄罗斯方块)

python
recommend-type

MATLAB/simulink 电力系统之变压器仿真-变压器空载运行仿真,磁通饱和+励磁电流

MATLAB/simulink 电力系统之变压器仿真- 变压器空载运行仿真,磁通饱和+励磁电流
recommend-type

超级好的电赛习题分享.zip

电赛习题.zip
recommend-type

计算机人脸表情动画技术发展综述

"这篇论文是关于计算机人脸表情动画技术的综述,主要探讨了近几十年来该领域的进展,包括基于几何学和基于图像的两种主要方法。作者姚俊峰和陈琪分别来自厦门大学软件学院,他们的研究方向涉及计算机图形学、虚拟现实等。论文深入分析了各种技术的优缺点,并对未来的发展趋势进行了展望。" 计算机人脸表情动画技术是计算机图形学的一个关键分支,其目标是创建逼真的面部表情动态效果。这一技术在电影、游戏、虚拟现实、人机交互等领域有着广泛的应用潜力,因此受到学术界和产业界的广泛关注。 基于几何学的方法主要依赖于对人体面部肌肉运动的精确建模。这种技术通常需要详细的人脸解剖学知识,通过数学模型来模拟肌肉的收缩和舒张,进而驱动3D人脸模型的表情变化。优点在于可以实现高度精确的表情控制,但缺点是建模过程复杂,对初始数据的需求高,且难以适应个体间的面部差异。 另一方面,基于图像的方法则侧重于利用实际的面部图像或视频来生成动画。这种方法通常包括面部特征检测、表情识别和实时追踪等步骤。通过机器学习和图像处理技术,可以从输入的图像中提取面部特征点,然后将这些点的变化映射到3D模型上,以实现表情的动态生成。这种方法更灵活,能较好地处理个体差异,但可能受光照、角度和遮挡等因素影响,导致动画质量不稳定。 论文中还可能详细介绍了各种代表性的算法和技术,如线性形状模型(LBS)、主动形状模型(ASM)、主动外观模型(AAM)以及最近的深度学习方法,如卷积神经网络(CNN)在表情识别和生成上的应用。同时,作者可能也讨论了如何解决实时性和逼真度之间的平衡问题,以及如何提升面部表情的自然过渡和细节表现。 未来,人脸表情动画技术的发展趋势可能包括更加智能的自动化建模工具,更高精度的面部捕捉技术,以及深度学习等人工智能技术在表情生成中的进一步应用。此外,跨学科的合作,如神经科学、心理学与计算机科学的结合,有望推动这一领域取得更大的突破。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实时处理中的数据流管理:高效流动与网络延迟优化

![实时处理中的数据流管理:高效流动与网络延迟优化](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-admin/70e650adbeb09a7fd67bf8deda877189.png) # 1. 数据流管理的理论基础 数据流管理是现代IT系统中处理大量实时数据的核心环节。在本章中,我们将探讨数据流管理的基本概念、重要性以及它如何在企业级应用中发挥作用。我们首先会介绍数据流的定义、它的生命周期以及如何在不同的应用场景中传递信息。接下来,本章会分析数据流管理的不同层面,包括数据的捕获、存储、处理和分析。此外,我们也会讨论数据流的特性,比如它的速度
recommend-type

如何确认skopt库是否已成功安装?

skopt库,全称为Scikit-Optimize,是一个用于贝叶斯优化的库。要确认skopt库是否已成功安装,可以按照以下步骤操作: 1. 打开命令行工具,例如在Windows系统中可以使用CMD或PowerShell,在Unix-like系统中可以使用Terminal。 2. 输入命令 `python -m skopt` 并执行。如果安装成功,该命令将会显示skopt库的版本信息以及一些帮助信息。如果出现 `ModuleNotFoundError` 错误,则表示库未正确安装。 3. 你也可以在Python环境中导入skopt库来测试,运行如下代码: ```python i
recommend-type

关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势

本文档深入探讨了"基于关键字的数据库搜索研究综述"这一主题,重点关注于关系数据库领域的关键技术。首先,作者从数据建模的角度出发,概述了关键字搜索在关系数据库中的应用,包括如何设计和构建有效的数据模型,以便更好地支持关键字作为查询条件进行高效检索。这些模型可能涉及索引优化、数据分区和规范化等,以提升查询性能和查询结果的相关性。 在体系结构方面,文章对比了不同的系统架构,如全文搜索引擎与传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)的融合,以及基于云计算或分布式计算环境下的关键字搜索解决方案。这些架构的选择和设计对于系统的扩展性、响应时间和查询复杂度有重大影响。 关键算法部分是研究的核心,文章详细分析了诸如倒排索引、布尔逻辑运算、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率)等算法在关键字搜索中的作用。同时,也讨论了近似匹配、模糊查询以及动态调整权重等技术,这些都是为了提高搜索的准确性和用户体验。 然而,论文并未忽视现有技术存在的问题,比如查询效率低下、对自然语言理解的局限、数据隐私保护等。针对这些问题,作者提出了未来研究的方向,包括但不限于改进算法以提升搜索速度,增强对用户查询意图的理解,以及开发更安全的隐私保护策略。 此外,本文还提及了关键词搜索的关键术语,如"top-k查询",这是一种返回最相关结果前k个的查询方式,常用于信息检索和推荐系统中。而"数据库模式"则涵盖了数据结构和组织方式,是实现关键字搜索的基础。 这篇综述论文旨在为研究人员和开发者提供一个全面的视角,以便他们能够理解基于关键字的数据库搜索技术的现状,识别挑战,并推动该领域未来的发展。通过阅读这篇论文,读者可以了解到如何设计更智能、更高效的数据库搜索系统,以满足日益增长的数据处理需求。