int tuple_graval_index(int index)//提高ADC采集的精度 { uint16_t grayval[N]; // uint16_t ADC_value; //AD转换值 // float Real_value; //实际电压值 int i, j; int temp=0; HAL_ADC_Start_IT(&hadc1);//打开ADC for (int m = 0; m <N; m++) { grayval[m]+= HAL_ADC_GetValue(&hadc1); } for (i=0; i < (N) ;i++) { for (j=0; j <(N-1) ;j++) { if( grayval[i]>grayval[i+1] ) { temp = grayval[i]; grayval[i]=grayval[i+1]; grayval[i+1]= temp ; } } } return grayval[3] ; }
时间: 2024-04-09 08:31:44 浏览: 17
这段代码是一个函数`tuple_graval_index`,它接受一个整数参数`index`。函数的目的是提高ADC采集的精度,并返回排序后的灰度数组中指定位置的灰度值。
函数的实现包括以下步骤:
1. 声明一个长度为`N`的`uint16_t`类型数组`grayval`,用于存储灰度值。
2. 调用`HAL_ADC_Start_IT`函数启动ADC转换。
3. 使用循环遍历`grayval`数组,并通过调用`HAL_ADC_GetValue`函数获取ADC转换的值,并将其累加到对应的数组元素中。
4. 使用嵌套的循环对`grayval`数组进行排序,排序方式为冒泡排序。
5. 返回排序后的`grayval`数组中索引为3的元素作为结果。
这个函数的作用是获取排序后的灰度数组中索引为3的灰度值,从而提高ADC采集的精度。
相关问题
int tuple_graval_index(int index) { //[1]建立统计灰度情况的数组 uint16_t grayval[N]; // uint16_t ADC_value; //AD转换值 // float Real_value; //实际电压值 int i, j; int temp=0; HAL_ADC_Start_IT(&hadc1);//打开ADC //[2]统计灰度情况 for (int m = 0; m <N; m++) { grayval[m]+= HAL_ADC_GetValue(&hadc1); } for (i=0; i < (N) ;i++) { for (j=0; j <(N-1) ;j++) { if( grayval[i]>grayval[i+1] ) { temp = grayval[i]; grayval[i]=grayval[i+1]; grayval[i+1]= temp ; } } } return grayval[3] ; }
这是一个函数,名为`tuple_graval_index`,它接受一个整数参数`index`。函数的目的是统计灰度情况并返回指定位置的灰度值。
函数的实现包括以下步骤:
1. 声明一个长度为`N`的`uint16_t`类型数组`grayval`,用于统计灰度情况。
2. 调用`HAL_ADC_Start_IT`函数启动ADC转换。
3. 使用循环遍历`grayval`数组,并通过调用`HAL_ADC_GetValue`函数获取ADC转换的值,并将其累加到对应的数组元素中。
4. 使用嵌套的循环对`grayval`数组进行排序,排序方式为冒泡排序。
5. 返回排序后的`grayval`数组中索引为3的元素作为结果。
这个函数的作用是获取灰度情况数组中排序后第4个灰度值。
to_append should be a Series or list/tuple of Series, got DataFrame
这个错误通常是因为你在使用 pandas 的 DataFrame 的 `append()` 方法时,传递了一个 DataFrame 对象而不是 Series 或者由多个 Series 构成的 list/tuple。
如果你想要将一个 DataFrame 添加到另一个 DataFrame 中,可以使用 `concat()` 方法。例如:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
result = pd.concat([df1, df2])
```
如果你想要将一个 Series 或者多个 Series 添加到一个 DataFrame 中,可以使用 `append()` 方法。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
s = pd.Series([5, 6], name='C')
result = df.append(s)
```
如果你想要将多个 Series 添加到一个 DataFrame 中,可以将它们放到一个 list/tuple 中。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
s1 = pd.Series([5, 6], name='C')
s2 = pd.Series([7, 8], name='D')
result = df.append([s1, s2])
```