51单片机3个三八译码器的流水灯代码

时间: 2023-09-24 10:03:10 浏览: 69
以下是一个基于51单片机的三个三八译码器控制流水灯的示例代码: ``` #include <reg51.h> // 定义三八译码器的输出端口 sbit Q0 = P1^0; sbit Q1 = P1^1; sbit Q2 = P1^2; sbit Q3 = P1^3; sbit Q4 = P1^4; sbit Q5 = P1^5; sbit Q6 = P1^6; sbit Q7 = P1^7; // 定义LED灯的端口 sbit LED0 = P2^0; sbit LED1 = P2^1; sbit LED2 = P2^2; sbit LED3 = P2^3; sbit LED4 = P2^4; sbit LED5 = P2^5; sbit LED6 = P2^6; sbit LED7 = P2^7; void main() { int inputSignal = 0; // 初始化三八译码器的输出端口 Q0 = 0; Q1 = 0; Q2 = 0; Q3 = 0; Q4 = 0; Q5 = 0; Q6 = 0; Q7 = 0; // 初始化LED灯的端口并关闭所有LED灯 LED0 = 0; LED1 = 0; LED2 = 0; LED3 = 0; LED4 = 0; LED5 = 0; LED6 = 0; LED7 = 0; while (1) { // 通过三个三八译码器控制流水灯 for (int i = 0; i < 8; i++) { Q0 = ((i & 1) == 1); Q1 = (((i >> 1) & 1) == 1); Q2 = (((i >> 2) & 1) == 1); Q3 = 0; Q4 = 0; Q5 = 0; Q6 = 0; Q7 = 0; // 控制LED灯的亮灭 LED0 = ((i & 1) == 1); LED1 = (((i >> 1) & 1) == 1); LED2 = (((i >> 2) & 1) == 1); LED3 = 0; LED4 = 0; LED5 = 0; LED6 = 0; LED7 = 0; // 等待一段时间 for (int j = 0; j < 500; j++); } for (int i = 0; i < 8; i++) { Q0 = 0; Q1 = 0; Q2 = 0; Q3 = ((i & 1) == 1); Q4 = (((i >> 1) & 1) == 1); Q5 = (((i >> 2) & 1) == 1); Q6 = 0; Q7 = 0; // 控制LED灯的亮灭 LED0 = 0; LED1 = 0; LED2 = 0; LED3 = ((i & 1) == 1); LED4 = (((i >> 1) & 1) == 1); LED5 = (((i >> 2) & 1) == 1); LED6 = 0; LED7 = 0; // 等待一段时间 for (int j = 0; j < 500; j++); } for (int i = 0; i < 8; i++) { Q0 = 0; Q1 = 0; Q2 = 0; Q3 = 0; Q4 = 0; Q5 = 0; Q6 = ((i & 1) == 1); Q7 = (((i >> 1) & 1) == 1); // 控制LED灯的亮灭 LED0 = 0; LED1 = 0; LED2 = 0; LED3 = 0; LED4 = 0; LED5 = 0; LED6 = ((i & 1) == 1); LED7 = (((i >> 1) & 1) == 1); // 等待一段时间 for (int j = 0; j < 500; j++); } } } ``` 以上代码中,我们定义了八个三八译码器的输出端口和八个LED灯的端口。在`main`函数中,我们初始化了这些端口,并关闭了所有LED灯。然后,在一个无限循环中,我们使用三个循环来控制流水灯。在每个循环中,我们将输入信号转换为三个三八译码器的输出信号,并控制LED灯的亮灭。最后,我们使用一个简单的计时器来等待一段时间,以控制流水灯的移动速度。需要注意的是,在51单片机中,需要使用`for`循环来实现简单的计时器功能,因为其没有提供专门的计时器模块。

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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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