基于单片机的汇编语言函数信号发生器设计

版权申诉
0 下载量 136 浏览量 更新于2024-11-04 收藏 56KB RAR 举报
资源摘要信息:"信号发生器是一种能够产生各种波形的电子设备,广泛应用于电子实验、电路测试、声学研究等领域。函数信号发生器作为信号发生器的一个重要分支,能够产生正弦波、方波、三角波等多种形式的电信号。该资源介绍的‘函数发生汇编’是一个由汇编语言编写的函数信号发生器示例,旨在通过汇编程序控制单片机产生特定的波形信号。汇编语言是一种低级语言,与硬件结合紧密,因此能够实现高效的信号处理和输出控制。通过该示例,我们可以学习如何利用汇编语言编程来控制单片机的I/O端口,实现对电信号频率、相位和幅度的精确控制。在深入理解汇编指令集及单片机工作原理的基础上,用户可以扩展或修改该程序,满足特定的实验和测试需求。" 详细知识点如下: 1. 单片机基础知识:单片机(Microcontroller Unit, MCU)是一种集成电路芯片,它将CPU、内存、输入/输出端口和其他功能模块集成在单一的芯片上。单片机在嵌入式系统中扮演核心角色,广泛应用于自动化控制、智能仪器等领域。学习单片机的关键在于了解其内部结构、工作原理以及如何编程实现特定功能。 2. 汇编语言编程:汇编语言是一种低级编程语言,它与机器语言非常接近,但使用助记符代替了二进制代码,因而更易于编写和理解。汇编语言与硬件平台紧密相关,能够实现非常高效的程序执行。编写汇编语言程序需要对处理器的指令集、寄存器和内存管理有深入的认识。 3. 信号发生器工作原理:信号发生器是一种能够产生标准电信号的设备,用于电子测量、设备调试和通信系统测试等。函数信号发生器是其中一种,它能够生成连续变化的模拟信号,如正弦波、方波、三角波和锯齿波等。信号发生器通常由振荡器、波形发生电路、调制电路、输出控制和显示系统组成。 4. 控制单片机输出信号:单片机通过编程可以控制其输出端口,从而生成所需的波形信号。编写控制程序时,需要精确设置输出端口的电平状态、定时器中断、以及相关的硬件寄存器,以实现对信号频率、相位和幅度的调整。 5. 示例程序分析:‘函数发生汇编’示例程序为用户展示如何使用汇编语言编写函数信号发生器。程序中可能包含了初始化单片机配置、设置定时器中断、编写波形生成算法和输出控制逻辑等关键部分。通过学习该示例,用户可以掌握单片机编程的基本方法,并了解如何根据实际需求进行程序的修改和优化。 6. 实际应用拓展:用户在掌握单片机和汇编语言的基础上,可以根据自身的项目需求对‘函数发生汇编’进行功能的扩展和优化。例如,可以增加用户界面以便于设置输出信号参数,或者通过I/O端口接收外部控制信号以实现更复杂的控制逻辑。 综上所述,该资源涉及了单片机编程、汇编语言开发、信号发生器设计等多个层面的IT知识。通过深入学习该资源,可以提高对电子设备编程的理解,并在实际应用中发挥重要作用。

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)

147 浏览量