基于51单片机写一个DS18B20的驱动代码

时间: 2024-01-25 11:02:20 浏览: 21
以下是基于51单片机的DS18B20驱动代码,其中使用了延时函数。 ```c #include <reg51.h> #define DQ P1_0 // 定义DS18B20的数据引脚 void delay_us(unsigned int t) // 微秒级延时函数 { while(t--); } void delay_ms(unsigned int t) // 毫秒级延时函数 { unsigned int i, j; for(i = 0; i < t; i++) for(j = 0; j < 112; j++); } unsigned char DS18B20_init() // 初始化DS18B20 { unsigned char i; DQ = 1; // 先将数据线拉高 delay_us(1); // 延时1微秒 DQ = 0; // 将数据线拉低 delay_us(500); // 延时500微秒 DQ = 1; // 将数据线拉高 delay_us(60); // 延时60微秒 i = DQ; // 读取DS18B20的应答信号 delay_us(240); // 延时240微秒 return i; // 返回DS18B20的应答信号 } void DS18B20_write_byte(unsigned char dat) // 向DS18B20写入一个字节 { unsigned char i; for(i = 0; i < 8; i++) { DQ = 0; // 将数据线拉低 delay_us(2); // 延时2微秒 DQ = dat & 0x01; // 写入最低位 delay_us(60); // 延时60微秒 DQ = 1; // 将数据线拉高 dat >>= 1; // 右移一位 } } unsigned char DS18B20_read_byte() // 从DS18B20读取一个字节 { unsigned char i, dat = 0; for(i = 0; i < 8; i++) { DQ = 0; // 将数据线拉低 delay_us(2); // 延时2微秒 DQ = 1; // 将数据线拉高 delay_us(2); // 延时2微秒 dat >>= 1; // 右移一位 if(DQ) dat |= 0x80; // 如果数据线为高,则将最高位设为1 delay_us(60); // 延时60微秒 } return dat; } void DS18B20_start() // 启动DS18B20的温度转换 { DS18B20_init(); // 初始化DS18B20 DS18B20_write_byte(0xCC); // 跳过ROM操作 DS18B20_write_byte(0x44); // 启动温度转换 } unsigned int DS18B20_read_temp() // 读取DS18B20的温度值 { unsigned char TL, TH; unsigned int temp; DS18B20_init(); // 初始化DS18B20 DS18B20_write_byte(0xCC); // 跳过ROM操作 DS18B20_write_byte(0xBE); // 读取温度值 TL = DS18B20_read_byte(); // 读取温度值低字节 TH = DS18B20_read_byte(); // 读取温度值高字节 temp = TH; temp <<= 8; // 将高字节左移8位 temp |= TL; // 将低字节与高字节合并 return temp; // 返回温度值 } void main() { unsigned int temp; while(1) { DS18B20_start(); // 启动温度转换 delay_ms(750); // 延时750毫秒,保证转换完成 temp = DS18B20_read_temp(); // 读取温度值 // 将温度值显示在数码管上 // ... } } ``` 需要注意的是,DS18B20的数据引脚需要使用外部上拉电阻,一般使用4.7kΩ的电阻即可。另外,DS18B20的数据引脚也可以直接连接到单片机的IO口,不需要使用中间件。

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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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