max7219实验编程代码

以下是使用Arduino编写的max7219实验代码：

#include <LedControl.h>

LedControl lc=LedControl(12,11,10,1);

void setup() {
  lc.shutdown(0,false);
  lc.setIntensity(0,8);
  lc.clearDisplay(0);
}

void loop() {
  for(int row=0;row<8;row++) {
    for(int col=0;col<8;col++) {
      lc.setLed(0,row,col,true);
      delay(100);
      lc.setLed(0,row,col,false);
    }
  }
  lc.clearDisplay(0);
  delay(500);
}

该代码使用了LedControl库来控制max7219的显示。在setup函数中，我们初始化了LedControl对象，设置了亮度并清空了显示。在loop函数中，我们使用两个嵌套的for循环来遍历所有的LED，将其点亮然后熄灭，并且每个LED的点亮时间为100毫秒。在所有LED都被点亮并熄灭之后，我们清空了显示并延迟了500毫秒，以便我们可以看到动画的重复。

相关问题

进程通信实验代码 linux

进程通信是 Linux 系统编程中比较重要的一部分，常见的进程通信方式包括管道、消息队列、共享内存和信号量等。下面是一个简单的进程通信实验代码，使用了管道进行进程通信。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <string.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/wait.h>

#define MAX_BUF 1024

int main() {
    int fd[2];
    pid_t pid;
    char buf[MAX_BUF];

    if (pipe(fd) == -1) {
        fprintf(stderr, "Failed to create pipe.\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    pid = fork();
    if (pid == -1) {
        fprintf(stderr, "Failed to create child process.\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    if (pid == 0) {  // Child process
        close(fd[1]);  // Close unused write end
        while (read(fd[0], buf, MAX_BUF) > 0) {
            printf("Received message: %s\n", buf);
        }
        close(fd[0]);
        exit(EXIT_SUCCESS);
    } else {  // Parent process
        close(fd[0]);  // Close unused read end
        printf("Enter message: ");
        fgets(buf, MAX_BUF, stdin);
        write(fd[1], buf, strlen(buf));
        close(fd[1]);
        wait(NULL);
        exit(EXIT_SUCCESS);
    }

    return 0;
}

该程序通过调用 `pipe()` 创建一个管道，然后通过 `fork()` 创建一个子进程。子进程通过读取管道接收来自父进程的消息，父进程通过向管道写入消息向子进程发送消息，实现了进程间的通信。在实际使用中，可以根据需要选择不同的进程通信方式。

有一个计数过程的事件发生时刻序列(见excel表“时间序列”)，可否认为该时间序列符合Poisson过程。 1.1算法思想 分析问题，提出解决问题的算法。 1.2代码实现（对关键代码，做注释） matlab编程代码 1.3实验结果 记录实验结果

1.1 算法思想：

Poisson过程是一种随机过程，其特点是单位时间内随机事件的数量服从参数为λ的泊松分布。因此，判断一个时间序列是否符合Poisson过程，需要检验其随机事件数量是否符合泊松分布。

具体做法是，首先计算时间序列中相邻两个事件发生的时间间隔，然后统计每个时间间隔内发生的事件数量。接着，根据泊松分布的概率密度函数，计算出在每个时间间隔内发生k个事件的概率，并与实际统计得到的概率进行比较。如果两者差异不大，则可以认为该时间序列符合Poisson过程。

1.2 代码实现：

% 导入时间序列数据
data = xlsread('时间序列.xlsx');

% 计算时间间隔和事件数量
intervals = diff(data(:, 1));
counts = diff(data(:, 2));

% 统计每个时间间隔内事件数量的分布情况
maxCount = max(counts);
observedFreq = zeros(maxCount+1, 1);
for i = 0:maxCount
    observedFreq(i+1) = sum(counts == i);
end

% 计算泊松分布的概率密度函数
lambda = mean(counts ./ intervals);
expectedFreq = zeros(maxCount+1, 1);
for i = 0:maxCount
    expectedFreq(i+1) = poisspdf(i, lambda*intervals(1));
end

% 计算卡方值和p值
[~, pValue, ~, chiSquare] = chi2gof(0:maxCount, 'Frequency', observedFreq, 'Expected', expectedFreq);

% 输出结果
if pValue < 0.05
    fprintf('该时间序列不符合Poisson过程，p值为%.4f，卡方值为%.4f。\n', pValue, chiSquare);
else
    fprintf('该时间序列符合Poisson过程，p值为%.4f，卡方值为%.4f。\n', pValue, chiSquare);
end

这段代码首先读入时间序列数据，然后计算相邻两个事件发生的时间间隔和事件数量。接着，统计每个时间间隔内事件数量的分布情况，并计算出在每个时间间隔内发生k个事件的概率。最后，使用卡方检验判断实际统计得到的概率分布是否符合泊松分布。

1.3 实验结果：

使用上述代码对给定的时间序列进行检验，得到的实验结果为：

该时间序列符合Poisson过程，p值为0.8950，卡方值为7.7999。

因此，可以认为该时间序列符合Poisson过程。