使用8255控制步进电机源码解析

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资源摘要信息:"8255步进电机控制源码" 在现代电子工程和自动化技术中,步进电机是一种常用的位置控制电机,其特点是可以将电脉冲信号转换为角位移,这样通过控制电脉冲的数量、频率以及相序来精确控制电机轴的旋转角度。步进电机广泛应用于各种自动化控制场合,如数控机床、3D打印机、机器人等。 标题中提到的“8255步进电机”指的是使用了一种名为8255的可编程并行接口芯片来控制步进电机。8255是一种工业标准的并行输入/输出接口芯片,它被设计用来简化微处理器与外围设备之间的接口。它能够提供三个8位并行I/O端口(端口A、端口B和端口C),每个端口都可以独立地被配置为输入或输出。在步进电机的应用中,8255被用来提供控制信号,通过其输出端口来控制步进电机的驱动器,从而实现对步进电机的精确控制。 描述中提及的“步进电机的简单源码”,意味着文件中应该包含了用汇编语言编写的控制步进电机的代码。汇编语言是一种低级语言,与机器语言非常接近,它允许程序员直接使用处理器的指令集来编写程序。尽管汇编语言编写起来相对复杂,但由于其能够直接对硬件进行操作,因此在需要精细控制硬件的场合,如步进电机控制中,汇编语言仍具有其不可替代的优势。 此外,描述中提到“接合8255的PC口设置按键来控制电机的起停”,说明了该源码中还涉及了如何使用8255的某个端口(可能是端口C)来接收来自按键的信号,并根据按键的状态来控制步进电机的启动和停止。在这种应用场景中,按键通常会作为输入设备,当按下不同的按键时,可以向步进电机发送不同的控制指令,从而实现对电机的起停控制。 在【压缩包子文件的文件名称列表】中只提到了一个文件:“step.asm”。这表明提供的是一个单一的汇编语言源文件,该文件中应该包含了控制步进电机的完整程序代码。该代码可能涉及到对8255芯片的初始化配置,步进电机的驱动逻辑,以及按键输入信号的读取和处理等。 从这份文件中可以学习到的知识点包括: 1. 步进电机的工作原理与控制方法。 2. 8255可编程并行接口芯片的功能和编程方法。 3. 汇编语言编程的基础知识,特别是对硬件的操作和控制。 4. 如何设计一个简单的用户界面,例如通过按键来控制设备的起停。 5. 硬件接口编程中输入/输出端口的配置和使用。 6. 精确控制电子设备的编程实践。 综上所述,通过这份文件的深入学习,可以掌握到步进电机的控制技术、汇编语言编程技巧以及8255芯片在实际项目中的应用。这些知识在自动化控制系统的设计和实现中都是非常重要的。

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传