void HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(void) { uchar i,k,disp_data1; HT1621_CS=0; HT1621_CLK=0; HT1621_DATA=1; //WRITE MODE ID '101' _nop_(); HT1621_CLK=1; _nop_(); HT1621_CLK=0; HT1621_DATA=0; _nop_(); HT1621_CLK=1; _nop_(); HT1621_CLK=0; HT1621_DATA=1; _nop_(); HT1621_CLK=1; _nop_(); HT1621_CLK=0; for(i=0;i<6;i++) //SENDING START MEMORY ADDRESS [0x00] FOR SELECTING SEGMENT { HT1621_DATA=0; _nop_(); HT1621_CLK=1; _nop_(); HT1621_CLK=0; _nop_(); } for(i=0;i<7;i++) //SENDING SUCCESSIVE MEMORY CONTENT FOR DECIDING COMMENT'S STATE { disp_data1=Display_num_buffer[i]; for(k=0;k<8;k++) { if(disp_data1&0x01) HT1621_DATA=1; else HT1621_DATA=0; HT1621_CLK=1; _nop_(); _nop_(); HT1621_CLK=0; disp_data1>>=1; _nop_(); } } HT1621_CS=1; }

时间: 2024-04-12 22:33:56 浏览: 67
这段代码是一个名为`HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY`的函数,用于在HT1621 LCD上连续显示数据。 在函数内部,进行了一系列的操作来实现数据的连续显示: 1. 将片选引脚`HT1621_CS`置低表示选中HT1621 LCD。 2. 将时钟引脚`HT1621_CLK`置低。 3. 将数据引脚`HT1621_DATA`置为1,表示写模式ID '101'。 4. 进行一系列的时钟操作,以发送写模式ID '101'。 5. 循环6次,发送起始内存地址0x00,用于选择段。 6. 循环7次,发送连续的内存内容,用于决定显示的状态。 - 获取待显示的数据`disp_data1`。 - 循环8次,根据`disp_data1`的每一位,将数据写入HT1621 LCD。 7. 将片选引脚`HT1621_CS`置高,表示结束数据传输。 通过这些操作,可以将数据连续显示在HT1621 LCD上。 请注意,在这段代码中,涉及到了一些宏定义的引脚变量(如`HT1621_CS`、`HT1621_CLK`、`HT1621_DATA`),这些变量在之前的代码中有对应的管脚声明。 希望对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题

void DELAY_TIMES(uchar time1); void SYSTEM_INITIAL(void); void HT1621_SEND_COMMAND(uchar command); void HT1621_WRITE_DATA(uchar write_addr,uchar write_data); void HT1621_CLEAR_MEMORY(void); void HT1621_SHOW_MEMORY(void); void HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(void); void HT1621_INITIAL(void); void HT93LC46_EWEN(void) ; void HT93LC46_EWDS(void); void HT93LC46_WRITE_ONE_BYTE(uchar ht93lc46_addr,uchar ht93lc46_data); uchar HT93LC46_READ_ONE_BYTE(uchar ht93lc46_addr1);

这段代码是函数的声明部分,用来声明一些函数的原型。函数原型告诉编译器函数的名称、参数类型和返回类型,但没有具体的函数实现。 下面是对这些函数声明的简要说明: - `DELAY_TIMES(uchar time1)`: 延时函数,用于延时一定的时间,参数`time1`表示延时的时间(可能是以某种单位表示)。 - `SYSTEM_INITIAL(void)`: 系统初始化函数,用于初始化系统的各个组件和变量。 - `HT1621_SEND_COMMAND(uchar command)`: HT1621发送指令函数,用于向HT1621驱动芯片发送特定的指令,参数`command`表示要发送的指令。 - `HT1621_WRITE_DATA(uchar write_addr,uchar write_data)`: HT1621写入数据函数,用于向HT1621驱动芯片的特定地址写入数据,参数`write_addr`表示写入的地址,参数`write_data`表示要写入的数据。 - `HT1621_CLEAR_MEMORY(void)`: HT1621清除存储器函数,用于清除HT1621驱动芯片的存储器中的数据。 - `HT1621_SHOW_MEMORY(void)`: HT1621显示存储器函数,用于显示HT1621驱动芯片存储器中的数据。 - `HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(void)`: HT1621连续显示函数,用于在HT1621驱动芯片上进行连续显示。 - `HT1621_INITIAL(void)`: HT1621初始化函数,用于初始化HT1621驱动芯片的各个寄存器和设置。 - `HT93LC46_EWEN(void)`: HT93LC46使能写入函数,用于使HT93LC46 EEPROM芯片进入写入模式。 - `HT93LC46_EWDS(void)`: HT93LC46禁止写入函数,用于禁止HT93LC46 EEPROM芯片的写入模式。 - `HT93LC46_WRITE_ONE_BYTE(uchar ht93lc46_addr,uchar ht93lc46_data)`: HT93LC46写入一个字节函数,用于向HT93LC46 EEPROM芯片的特定地址写入一个字节的数据。 - `HT93LC46_READ_ONE_BYTE(uchar ht93lc46_addr1)`: HT93LC46读取一个字节函数,用于从HT93LC46 EEPROM芯片的特定地址读取一个字节的数据。 这些函数的具体实现代码需要在其他地方查找。希望对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

if(Percentindex==1) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=0x00; Display_num_buffer[2]=0x00; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[5]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/50; } if(Percentindex==2) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=0x00; Display_num_buffer[2]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[1]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/100; } if(Percentindex==3) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=0x00; Display_num_buffer[2]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[2]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/200; } if(Percentindex==4) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=0x00; Display_num_buffer[2]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[5]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/500; } if(Percentindex==5) { Display_num_buffer[0]=0x00; Display_num_buffer[1]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[2]=Display_num_data[0]; Display_num_buffer[3]=Display_num_data[1]; Display_num_buffer[4]=0x00; Display_num_buffer[5]=0x80; Display_num_buffer[6]=0x00; HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY(); DELAY_TIMES(0xFF); DELAY_TIMES(0xFF); Scalevalue.float_one_4byte=finaldata.One_4byte-Mindata.One_4byte; Scalevalue.float_one_4byte=Scalevalue.float_one_4byte/1000; Percentindex=0; }

根据你提供的代码,有几个条件语句用于处理 `Percentindex` 的不同值。每个条件都会执行不同的操作来更新 `Display_num_buffer` 数组和计算 `Scalevalue.float_one_4byte` 的值。 当 `Percentindex` 的值为1、2、3、4和5时,分别会执行相应的代码块来更新 `Display_num_buffer` 数组的元素,并调用 `HT1621_SUCCESSIVE_DISPLAY()` 函数来显示更新后的数据。然后,会延迟一段时间,并计算 `Scalevalue.float_one_4byte` 的值。 在 `Percentindex` 的值为5的代码块中,还会将 `Percentindex` 的值重置为0。 以上是根据你提供的代码推断出的解释。如果还有其他细节或问题,请告诉我。
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逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

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