uint8 GetMq2() { uint16 adc= 0; float vol=0.0; //adc采样电压 uint8 percent=0;//百分比的整数值 P0DIR &= ~0x40; // 设置P0.6为输入方式 //读MQ2浓度 adc= HalAdcRead(HAL_ADC_CHANNEL_6, HAL_ADC_RESOLUTION_14); // adc=(0x40 | HAL_ADC_DEC_064 | HAL_ADC_CHANNEL_6); //最大采样值8192(因为最高位是符号位) //2的13次方=8192 if(adc>=8192) { return 0; } //转化为百分比 vol=(float)((float)adc)/8192.0; //取百分比两位数字 percent=vol*100; return percent; }

这段代码是一个函数，用于读取 MQ2 烟雾传感器的浓度，返回的是百分比的整数值。具体来说，代码中的 `HalAdcRead` 函数是用于读取 ADC（模数转换器）模块的数据的，其中 `HAL_ADC_CHANNEL_6` 表示需要读取的 ADC 通道号，这里是第 6 个通道；`HAL_ADC_RESOLUTION_14` 表示 ADC 的精度为 14 位。函数的返回值 `adc` 是一个整型变量，表示读取到的 ADC 数据值，其取值范围为 0 到 16383。

接着，代码中将 ADC 数据 `adc` 转化为了百分比的整数值 `percent`，通过计算 ADC 数据 `adc` 除以最大采样值 8192，得到了采样电压 `vol`，然后将其乘以 100，得到了百分比的整数值 `percent`。如果读取到的 ADC 数据超过了最大采样值 8192，则函数返回值为 0。值得注意的是，代码中还将 P0.6 设置为输入方式，以便读取 MQ2 烟雾传感器的数据。

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void ozone_PWM_set(uint16_t frq,uint16_t duty) { uint32_t percent; uint16_t u16_temp; float f_percent,f_T2PR; if(duty>DUTY_RANGE)duty=DUTY_RANGE; //calc duty///////// u16_temp=1000000/frq-1; f_T2PR=4*(u16_temp+1)/100.0; f_percent=duty*f_T2PR; // if(T2PR_value==0) // { // delay(1); // } // else // { // delay(1); // } //f_percent=duty*7.68; /////////////////// percent=(uint32_t)f_percent; //half adjust if((percent%10)>=5) { percent+=10; } percent/=10; /* percent=duty; percent=768*percent/10; //half adjust if((percent%10)>=5) { percent+=10; } percent/=10; */ CCPR1L=percent & 0xff; CCPR1H=(percent>>8) &0x03; }

这段代码是一个函数定义，名为`ozone_PWM_set`，接受两个参数`frq`和`duty`，都是无符号16位整数类型。该函数用于设置PWM（脉宽调制）的频率和占空比。

首先，函数会检查`duty`是否超出了定义的范围`DUTY_RANGE`，如果超出，则将其限制在范围内。

然后，函数计算占空比的值。首先，根据给定的频率`frq`计算出一个临时值`u16_temp`，然后使用这个临时值计算出一个浮点数`f_T2PR`。接下来，将占空比乘以浮点数`f_T2PR`，得到一个浮点数`f_percent`。

然后，将浮点数`f_percent`转换成无符号32位整数类型`percent`。

接下来，对`percent`进行半调整（half adjust）处理。如果`percent`的个位数大于等于5，则十位数加1。最后，将`percent`除以10得到最终的占空比值。

最后，将占空比的低8位赋值给寄存器CCPR1L，将占空比的高2位赋值给寄存器CCPR1H。

注释部分的代码是对T2PR_value是否为0进行判断，并进行相应的延时操作，但是这部分代码被注释掉了。

image=np.array(grayImage/255,dtype=float) percent=0.01 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) mean=0 var=0.04 noise=np.random.normal(mean,var**0.5,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,1) gasuss_image=np.uint8(out*255) print(gasuss_image.shape) cv2.imshow("gasuss_image",gasuss_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码中的for循环

这段代码中的for循环可以使用numpy的随机索引来替代，可以提高代码的运行效率。优化后的代码如下：

image = np.array(grayImage / 255, dtype=float)
percent = 0.01
num = int(percent * image.shape[0] * image.shape[1])

rows, cols = np.random.randint(0, image.shape[0], num), np.random.randint(0, image.shape[1], num)

mean = 0
var = 0.04
noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num)

image[rows, cols] += noise

out = np.clip(image, 0, 1)
gasuss_image = np.uint8(out * 255)

cv2.imshow("gasuss_image", gasuss_image)
k = cv2.waitKey(0)

在优化后的代码中，首先使用numpy的random.randint函数生成随机的行列索引，然后直接使用这些索引来对图像进行高斯噪声添加，避免了使用for循环来逐一添加噪声的过程。同时，将np.clip函数的参数从两个if语句中提出来，避免了重复执行if语句的开销，也提高了运行效率。