单片机入门指南:十天学会单片机完整版

需积分: 14 10 下载量 166 浏览量 更新于2024-07-12 收藏 4.13MB PPT 举报
直通工作方式-十天学会单片机完整版 本资源主要介绍了直通工作方式的原理和应用,以及单片机的基本概念和应用领域。下面是从标题、描述、标签和部分内容中提炼出的知识点: 1. 直通工作方式:当DAC0832芯片的片选信号、写信号、及传送控制信号的引脚全部接地,允许输入锁存信号ILE引脚接+5V时,DAC0832芯片就处于直通工作方式,数字量一旦输入,就直接进入DAC寄存器,进行D/A转换。 2. 单片机基本概念:单片机是将CPU芯片、存储器芯片、I/O接口芯片和简单的I/O设备装配在一块印刷电路板上,再配上监控程序(固化在ROM中),就构成了单板微型计算机(简称单板机)。单片机是在一片集成电路芯片上集成微处理器、存储器、I/O接口电路,从而构成了单芯片微型计算机。 3. 单片机的应用领域:单片机可以应用于工业自动化、智能仪器仪表、消费类电子产品、通讯方面、武器装备等领域。 4. 单片机的特点:单片机具有小巧、灵活、低成本、低功耗、可靠性高等特点,广泛应用于各种电子设备中。 5. 学习单片机需要什么基础?学习单片机需要掌握基本的数电模电知识,如二进制、十进制、十六进制之间的转换,与、或、非逻辑关系等,对各种器件的概念基本上是从0开始的。 6. KEIL软件使用方法:KEIL软件是单片机开发中常用的集成开发环境,通过KEIL软件可以实现单片机程序的编写、编译、调试和下载。 7. TX-1C单片机学习板系统结构:TX-1C单片机学习板是一种常用的单片机学习平台,通过该平台可以快速掌握单片机的编程和应用。 8. 单片机的发展历史:单片机的发展可以追溯到20世纪60年代, Intel公司推出了MCS-51系列单片机,从而开启了单片机的时代。 9. 单片机的分类:单片机可以根据不同的标准进行分类,如根据微处理器的位数可以分为8位、16位、32位等;根据存储器的类型可以分为ROM、RAM、EPROM等。 10. 单片机的应用实例:单片机可以应用于各种电子设备中,如手持粮库温度寻检设备、毕设答辩打分器、电话台灯、自动感应水龙头等。

void QtWidgetsApplication2::pt_clicked(QString data1, QString data2) { pcl::console::TicToc time; // --------------------------------读取点云------------------------------------ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("opened_cloud.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Cloudn't read file!"); } //cout << "滤波前点的个数为:" << cloud->size() << endl; // --------------------------------直通滤波------------------------------------ float a = data1.toFloat(); float b = data2.toFloat(); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); std::string fv = "z"; // 滤波字段 filtered = pcl_filter_passthrough(cloud, a, b, fv); //cout << "直通滤波用时:" << time.toc() << " ms" << endl; pcl::io::savePCDFileASCII("opened_cloud.pcd", *filtered); ui.textBrowser->clear(); QString Pointsize = QString("%1").arg(cloud->points.size()); ui.textBrowser->insertPlainText(QStringLiteral("点云数量:") + Pointsize); QString Pointsize1 = QString("%1").arg(filtered->points.size()); ui.textBrowser->insertPlainText(QStringLiteral("\n滤波后点云数量:") + Pointsize1); auto renderer2 = vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New(); auto renderWindow2 = vtkSmartPointer<vtkGenericOpenGLRenderWindow>::New(); renderWindow2->AddRenderer(renderer2); viewer.reset(new pcl::visualization::PCLVisualizer(renderer2, renderWindow2, "viewer", false)); ui.openGLWidget->setRenderWindow(viewer->getRenderWindow()); viewer->setupInteractor(ui.openGLWidget->interactor(), ui.openGLWidget->renderWindow()); viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); //设置背景 pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField<pcl::PointXYZ> fildColor(filtered, "z"); viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(filtered, fildColor, "sample cloud"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "sample cloud"); viewer->resetCamera(); update(); };这段代码存在内存泄漏的问题

2023-05-26 上传

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云(下采样或滤波后) pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应,求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口,设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

2023-06-10 上传