C51无源蜂鸣器驱动程序

时间: 2023-08-08 08:14:15 浏览: 132
下面是一个简单的C51单片机无源蜂鸣器驱动程序的示例: ```C #include <regx51.h> // 引入C51单片机头文件 sbit buzzer = P1^5; // 设置蜂鸣器连接的引脚为P1.5 void main() { while(1) { // 循环执行 buzzer = 1; // 引脚输出高电平 delay(500); // 延时0.5秒 buzzer = 0; // 引脚输出低电平 delay(500); // 延时0.5秒 } } void delay(unsigned int t) { // 延时函数 unsigned int i, j; for(i = t; i > 0; i--) for(j = 110; j > 0; j--); } ``` 这个程序会在蜂鸣器引脚上发出一个持续0.5秒钟的蜂鸣声,然后停止0.5秒钟,然后再次发出蜂鸣声。你可以根据需要调整蜂鸣器发出的持续时间和延时时间。需要注意的是,C51单片机也没有内置的`tone()`函数,需要自己编写延时函数。
相关问题

无源蜂鸣器驱动程序c51

下面是一个简单的C51单片机无源蜂鸣器驱动程序的示例: ```C #include <regx51.h> // 引入C51单片机头文件 sbit buzzer = P1^5; // 设置蜂鸣器连接的引脚为P1.5 void main() { while(1) { // 循环执行 buzzer = 1; // 引脚输出高电平 delay(500); // 延时0.5秒 buzzer = 0; // 引脚输出低电平 delay(500); // 延时0.5秒 } } void delay(unsigned int t) { // 延时函数 unsigned int i, j; for(i = t; i > 0; i--) for(j = 110; j > 0; j--); } ``` 这个程序会在蜂鸣器引脚上发出一个持续0.5秒钟的蜂鸣声,然后停止0.5秒钟,然后再次发出蜂鸣声。你可以根据需要调整蜂鸣器发出的持续时间和延时时间。需要注意的是,C51单片机也没有内置的`tone()`函数,需要自己编写延时函数。

c51蜂鸣器音乐程序

下面是一个简单的基于c51单片机的蜂鸣器音乐程序: ```c #include <reg51.h> // 定义蜂鸣器控制端口 sbit buzzer = P2^3; // 定义音符频率值 #define C4 261 #define D4 294 #define E4 329 #define F4 349 #define G4 392 #define A4 440 #define B4 494 #define C5 523 // 定义节拍时间 #define T4 500 #define T8 250 #define T16 125 // 声明函数 void play(int note, int duration); void main() { // 播放音乐 play(C4, T4); play(D4, T4); play(E4, T4); play(F4, T4); play(G4, T4); play(A4, T4); play(B4, T4); play(C5, T4); } // 播放音符函数 void play(int note, int duration) { int i, cycle; cycle = 1000000 / (note * 2); for (i = 0; i < duration / cycle; i++) { buzzer = 1; DelayUs(cycle); buzzer = 0; DelayUs(cycle); } } // 微秒级延时函数 void DelayUs(unsigned int us) { unsigned int i; while (us--) { for (i = 0; i < 12; i++); } } ``` 这个程序会依次播放简单的音乐。其中, `play()` 函数用于播放一个音符,接收两个参数,第一个是音符的频率,第二个是该音符的持续时间。程序中的 `main()` 函数中依次调用 `play()` 函数来播放每个音符。 需要注意的是,这个程序需要你连接一个蜂鸣器到单片机的 P2.3 端口上才能正常运行。同时,由于单片机的计时精度有限,音乐的节拍时间可能会有些误差。

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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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