oid TIM5_IRQHandler(void) { if (TIM_GetITStatus(TIM5, TIM_IT_CC1) != RESET&&i==0)//捕获1发生捕获事件 { TIM5CH1_CAPTURE_VAL=TIM_GetCapture1(TIM5); temp=TIM5CH1_CAPTURE_VAL; i=1; TIM_OC1PolarityConfig(TIM5,TIM_ICPolarity_Rising); //CC1P=0 设置为上升沿捕获 } else if(TIM_GetITStatus(TIM5, TIM_IT_CC1) != RESET&&i==1) //捕获到一个shan沿 { TIM5CH1_CAPTURE_duty=TIM_GetCapture1(TIM5); i=2; TIM_OC1PolarityConfig(TIM5,TIM_ICPolarity_Rising); //CC1P=0 设置为上升沿捕获 } else //还未开始,第一次捕获上升沿 { TIM5CH1_CAPTURE_VAL=0; TIM_SetCounter(TIM5,0); i=0; TIM_OC1PolarityConfig(TIM5,TIM_ICPolarity_Falling); //CC1P=1 设置为下降沿捕获 } TIM_ClearITPendingBit(TIM5, TIM_IT_CC1|TIM_IT_Update); //清除中断标志位 }

时间: 2024-04-09 17:31:26 浏览: 93
这段代码是关于 STM32 的定时器中断处理函数 TIM5_IRQHandler。根据代码逻辑,可以分为三种情况: . 当捕获事件发生,并且变量 i 的值为 0 时,执行第一个 if 语句块。在这个语句块中,获取 TIM5 的捕获值,并将其赋值给 TIM5CH1_CAPTURE_VAL 和 temp 变量。然后,将变量 i 的值设置为 1,并配置 TIM5 的 CC1Polarity 为上升沿捕获。 2. 当捕获事件发生,并且变量 i 的值为 1 时,执行第二个 else if 语句块。在这个语句块中,获取 TIM5 的捕获值,并将其赋值给 TIM5CH1_CAPTURE_duty 变量。然后,将变量 i 的值设置为 2,并配置 TIM5 的 CC1Polarity 为上升沿捕获。 3. 如果以上两个条件都不满足,则执行最后一个 else 语句块。在这个语句块中,将 TIM5CH1_CAPTURE_VAL 和 i 的值重新初始化为 0,并将 TIM5 的计数器清零。然后,配置 TIM5 的 CC1Polarity 为下降沿捕获。 最后,使用 TIM_ClearITPendingBit 函数清除 TIM5 的中断标志位。
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oid TIM3_IRQHandler(void) //TIM3中断 { static int t=0; float w,vol; static float pi=3.141596; t=++t; w=pi/512; if(t>512) t=0; OLED_ShowNum(48,40,t,3,12); vol=sin(t*w)*1.5; vol+=1.5; Dac1_Set_Vol(vol); TIM_ClearITPendingBit(TIM3, TIM_IT_Update );

这是一个关于 C 语言中断处理函数的问题,我可以回答。该函数是处理 TIM3 中断的,其中使用了静态变量 t 和 pi,以及浮点数变量 w 和 vol。在函数中,t 的值会不断增加,当 t 大于 512 时,会将 t 重置为 。然后,根据 sin 函数计算出 vol 的值,并将其设置为 DAC1 的输出电压。最后,清除 TIM3 的中断标志位。

oid HAL_UART_IRQHandler(UART_HandleTypeDef *huart)

这是一个在STM32芯片上使用的UART中断处理函数,用于处理UART通信中的中断事件。当UART接收到数据或者发送数据完成时,会触发相应的中断事件,此时该函数会被调用来处理这些事件。在函数中,会根据不同的中断事件执行相应的操作,比如读取接收到的数据或者发送下一段数据。该函数是由HAL库提供的,可以根据需要进行修改。
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import tkinter as tk import test2 import test3 oid_list=[] def get(a, b, c): text = a.get() v_page = int(b.get()) p = int(c.get()) p1 = test2.pa_qu(text=text, vedio_page=v_page, message_page=p) global oid_list oid_list=p1.do_network() p1.thread_work(oid_list=oid_list) def draw(b): v_page=int(b.get()) global oid_list test3.main(vedio_page=v_page, oid_list=oid_list) def tk_creat(): root = tk.Tk() # label控件 lb1 = tk.Label(root, text='关键字 :') lb1.place(x=50, y=50, relwidth=0.2, relheight=0.1) lb2 = tk.Label(root, text='视频页数 :') lb2.place(x=50, y=100, relwidth=0.2, relheight=0.1) lb3 = tk.Label(root, text='评论页数 :') lb3.place(x=50, y=150, relwidth=0.2, relheight=0.1) # text m_str_var1 = tk.StringVar() m_entry1 = tk.Entry(root, textvariable=m_str_var1) m_str_var1.set('输入关键字') m_entry1.place(x=120, y=55) m_str_var2 = tk.StringVar() m_entry2 = tk.Entry(root, textvariable=m_str_var2) m_str_var2.set('视频页') m_entry2.place(x=120, y=105) m_str_var3 = tk.StringVar() m_entry3 = tk.Entry(root, textvariable=m_str_var3) m_str_var3.set('页数') m_entry3.place(x=120, y=155) but1 = tk.Button(root, text="爬取", command=lambda: get(m_entry1, m_entry2, m_entry3)) but1.place(x=50, y=200, relwidth=0.2, relheight=0.1) but2 = tk.Button(root, text='分析', command=lambda: draw(m_entry2)) but2.place(x=250, y=200, relheight=0.1, relwidth=0.2) root.title('演示窗口') root.geometry("400x300+1000+300") root.mainloop() if __name__ == '__main__': tk_creat() def title(): table = Table() table.add(headers=["基于Pyecharts的微博评论数据大屏"], rows=[], attributes={ "align": "center", "padding": "2px", "style": "background:#2B3541; width:1350px; height:50px; font-size:25px; color:#C0C0C0;" }) table.render('大标题.html') print('生成完毕:大标题.html') return table

%Matlab程序读取sst数据: close all clear all oid='sst.mnmean.nc' sst=double(ncread(oid,'sst')); nlat=double(ncread(oid,'lat')); nlon=double(ncread(oid,'lon')); mv=ncreadatt(oid,'/sst','missing_value'); sst(find(sst==mv))=NaN; [Nlt,Nlg]=meshgrid(nlat,nlon); %Plot the SST data without using the MATLAB Mapping Toolbox figure pcolor(Nlg,Nlt,sst(:,:,1));shading interp; load coast;hold on;plot(long,lat);plot(long+360,lat);hold off colorbar %Plot the SST data using the MATLAB Mapping Toolbox figure axesm('eqdcylin','maplatlimit',[-80 80],'maplonlimit',[0 360]); % Create a cylindrical equidistant map pcolorm(Nlt,Nlg,sst(:,:,1)) % pseudocolor plot "stretched" to the grid load coast % add continental outlines plotm(lat,long) colorbar % sst数据格式 % Variables: % lat % Size: 89x1 % Dimensions: lat % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_north' % long_name = 'Latitude' % actual_range = [88 -88] % standard_name = 'latitude_north' % axis = 'y' % coordinate_defines = 'center' % % lon % Size: 180x1 % Dimensions: lon % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_east' % long_name = 'Longitude' % actual_range = [0 358] % standard_name = 'longitude_east' % axis = 'x' % coordinate_defines = 'center' % % time % Size: 1787x1 % Dimensions: time % Datatype: double % Attributes: % units = 'days since 1800-1-1 00:00:00' % long_name = 'Time' % actual_range = [19723 74083] % delta_t = '0000-01-00 00:00:00' % avg_period = '0000-01-00 00:00:00' % prev_avg_period = '0000-00-07 00:00:00' % standard_name = 'time' % axis = 't' % % time_bnds % Size: 2x1787 % Dimensions: nbnds,time % Datatype: double % Attributes: % long_name = 'Time Boundaries' % % sst % Size: 180x89x1787 % Dimensions: lon,lat,time % Datatype: int16 % Attributes: % long_name = 'Monthly Means of Sea Surface Temperature' % valid_range = [-5 40] % actual_range = [-1.8 36.08] % units = 'degC' % add_offset = 0 % scale_factor = 0.01 % missing_value = 32767 % precision = 2 % least_significant_digit = 1 % var_desc = 'Sea Surface Temperature' % dataset = 'NOAA Extended Reconstructed SST' % level_desc = 'Surface' % statistic = 'Mean' % parent_stat = 'Mean' 解释这个代码的意思,并将其转换为python代码

-- coding: utf-8 -- import arcpy import os import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def check_feature_class_fields(workspace, output_file): def write_warning_to_file(warning_message): with open(output_file, 'a') as f: f.write(warning_message + '\n') arcpy.env.workspace = workspace feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses() unqualified_count = 0 field_count = {} for feature_class in feature_classes: feature_class_path = os.path.join(workspace, feature_class) fields = arcpy.ListFields(feature_class_path) field_names = [field.name for field in fields] with arcpy.da.SearchCursor(feature_class_path, ["OID@"] + field_names) as cursor: for row in cursor: oid = row[0] for i, value in enumerate(row[1:], start=1): if value is None or value == "": field_name = field_names[i - 1] warning_message = "Unqualified Feature Class: {} | Field Name: {} | Feature OID: {}".format( feature_class, field_name, oid ) arcpy.AddWarning(warning_message) write_warning_to_file(warning_message) unqualified_count += 1 if field_name in field_count: field_count[field_name] += 1 else: field_count[field_name] = 1 # Write the total count of unqualified cases to the output file. with open(output_file, 'a') as f: f.write("Total Unqualified Cases Found: {}\n".format(unqualified_count)) f.write("Field-wise Unqualified Case Count:\n") for field_name, count in field_count.items(): f.write("Field: {} | Count: {}\n".format(field_name, count)) workspace = arcpy.GetParameterAsText(0) output_file_path_txt = "unqualified_data.txt" check_feature_class_fields(workspace, output_file_path_txt) 检查上述代码是否使用Python 2语言

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