无线充电单片机控制源码解压缩指南

版权申诉
RAR格式 | 9.99MB | 更新于2024-10-22 | 73 浏览量 | 0 下载量 举报
收藏
文件标题和描述相同,均为'WirelessPowered',表明这个资源专注于无线电力传输(Wireless Power Transfer, WPT)技术与单片机编程的结合应用。这种技术允许电子设备在没有直接物理连接的情况下进行充电,这在现代电子设备设计中是一个非常热门且快速发展的领域。由于标签信息为空,无法从标签获取额外的信息。 从文件名称可以推断,该压缩包内包含的源码文件与无线充电技术的实现有关,且特别使用了单片机作为控制核心。单片机在嵌入式系统中扮演着至关重要的角色,因为它能够控制各种电子设备,并执行多种任务,例如通过无线充电模块来管理能量的传输。 无线充电技术通常涉及到几个关键组成部分: 1. 能量发射器(发送端):负责创建并传输电磁场。 2. 能量接收器(接收端):负责接收电磁场并转换成电能,为设备供电。 3. 控制电路:使用单片机来实现对无线充电过程的精确控制,包括能量的管理、状态检测、故障诊断等功能。 在这个资源中,我们可能会找到单片机的编程代码,这可能包括: - 初始化无线充电模块的代码,设置参数如频率、功率等。 - 通信协议代码,用于发送端与接收端之间的信息交互。 - 安全特性代码,确保在充电过程中设备的安全与稳定。 - 充电状态监测代码,实时监控充电进度和电池健康状况。 - 用户接口代码,如通过LED指示灯或LCD显示当前的充电状态。 在实际应用中,这些代码可能还会涉及到对特定硬件的编程,比如使用特定的无线充电芯片(如QI标准的无线充电模块)和相关的传感器。 需要指出的是,由于文件名中的'date'部分通常表示时间戳,但在这里没有具体日期信息,我们无法得知具体的版本时间或更新记录。 最后,由于文件扩展名是'.rar',这是一种广泛使用的压缩文件格式,通常用于在互联网上高效地传输和存储数据。鉴于文件名的格式,我们可以假定这是一个通过互联网分享的资源文件,可能需要特定的解压软件来访问其内部的源码文件。" 从上述信息中,我们可以推断出该资源是一个针对无线充电技术的单片机源码压缩包,聚焦于无线电力传输的应用场景,并且涉及到单片机编程的知识点。该文件可能包含多个与无线充电相关的源码文件,并使用特定的单片机控制技术来实现无线充电的功能。由于没有具体的标签信息,我们无法提供更精确的分类或标签描述,但可以确定的是,这些代码文件将对学习和研究无线充电技术与单片机编程结合的开发者来说,是非常宝贵的资料。

相关推荐

filetype

select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc 帮我把这段sql优化一下

138 浏览量
filetype

# 划分区间 dataset_test = off_test#dataset3的数据集范围即为要预测的7月份的线下测试集 feature_test = off_train[((off_train.date>='20160315')&(off_train.date<='20160630'))|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160315')&(off_train.date_received<='20160630'))] dataset_validate = off_train[(off_train.date_received>='20160515')&(off_train.date_received<='20160615')] feature_validate = off_train[(off_train.date>='20160201')&(off_train.date<='20160514')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160201')&(off_train.date_received<='20160514'))] dataset_train = off_train[(off_train.date_received>='20160414')&(off_train.date_received<='20160514')] feature_train = off_train[(off_train.date>='20160101')&(off_train.date<='20160413')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160101')&(off_train.date_received<='20160413'))]出现报错# 划分区间 dataset_test = off_test#dataset3的数据集范围即为要预测的7月份的线下测试集 feature_test = off_train[((off_train.date>='20160315')&(off_train.date<='20160630'))|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160315')&(off_train.date_received<='20160630'))] dataset_validate = off_train[(off_train.date_received>='20160515')&(off_train.date_received<='20160615')] feature_validate = off_train[(off_train.date>='20160201')&(off_train.date<='20160514')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160201')&(off_train.date_received<='20160514'))] dataset_train = off_train[(off_train.date_received>='20160414')&(off_train.date_received<='20160514')] feature_train = off_train[(off_train.date>='20160101')&(off_train.date<='20160413')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160101')&(off_train.date_received<='20160413'))]怎么解决

89 浏览量