单片机控制LED灯效教程:实现多样闪烁模式及亮度调节

版权申诉
0 下载量 4 浏览量 更新于2024-11-26 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"本文档主要讲述了使用单片机开发实现LED灯的多种显示效果,包括LED灯的闪烁、流水、跑马以及占空比控制灯的亮度等功能。这些功能广泛应用于嵌入式系统和微控制器编程的教学和实践中。文档中特别提到了使用占空比调节技术改变LED灯的亮度,这是通过控制LED导通和截止的时间比例(即占空比)来实现的。通过改变占空比,可以在一定范围内控制LED的亮度,实现从微光到全亮的各种显示效果。此外,文档还包含了实现流水灯效果的C语言源代码文件,名为'流水灯.c'。" 知识点详细说明: 1. 单片机开发基础: 单片机是一种集成电路芯片,它可以完成某些特定的控制任务。在单片机开发中,开发者需要具备硬件知识、编程技能,并熟悉相应的开发环境和工具链。单片机的应用非常广泛,比如家用电器、工业控制、汽车电子、医疗仪器等领域。 2. LED控制技术: LED(发光二极管)是一种可以将电能转换成光能的半导体器件。在单片机开发中,控制LED的基本方式包括控制其亮与灭,以及通过改变电流大小来调节亮度。LED的闪烁通常通过定时器中断来控制,而流水灯效果则是通过顺序点亮和熄灭一组LED来实现。 3. 闪烁与流水灯: LED的闪烁是指使LED周期性地亮和灭,通常用于指示灯或信号灯。实现LED闪烁的程序中,开发者需要编写相应的代码来控制LED的点亮和熄灭时间。流水灯则是一种较为复杂的显示效果,需要多个LED以一定顺序依次点亮,形成类似水流的视觉效果。 4. 跑马灯效果: 跑马灯是流水灯的一种变种,它通过控制LED灯的点亮顺序和时间间隔来形成动态效果,类似于跑马灯广告牌上的灯串。 5. 占空比改变控制灯的亮度: 占空比是指在一个周期内,输出功率(如电流)处于开启状态的时间占整个周期的比例。通过改变占空比,可以控制LED的平均亮度。占空比越低,LED点亮的时间越短,亮度越暗;占空比越高,点亮时间越长,亮度越亮。这种技术常用于PWM(脉冲宽度调制)控制。 6. 编程实现: 实现上述LED控制效果需要编写C语言程序。通常,在程序中会使用单片机的定时器来生成定时中断,然后在中断服务程序中改变LED的状态。对于占空比控制亮度,开发者会设置一个周期性中断,在中断中改变LED的导通和截止状态,以实现亮度的调整。 7. 单片机编程环境和工具链: 为了开发单片机程序,需要了解并掌握相关的开发环境和工具链,如集成开发环境(IDE)、编译器、烧录工具等。这其中包括了对微控制器进行编程、调试和测试的相关步骤。 8. 单片机与编程语言: 在单片机开发中,常用的编程语言有C语言、汇编语言等。C语言因其执行效率高和可移植性好而被广泛使用。为了实现上述LED控制功能,开发者需要利用C语言进行硬件级别的编程。 总结,通过使用单片机开发技术,可以实现LED灯多种多样的显示效果,这些技能对于从事嵌入式系统设计和开发的专业人士来说非常有用。通过调整占空比来控制LED亮度是其中一项高级功能,它需要对单片机的定时器和PWM模块有深入的理解。此外,本文档中提到的"流水灯.c"文件,是实现流水灯效果的源代码文件,对学习和应用单片机编程具有实际价值。
2023-07-13 上传

以下代码有错误修改:from bs4 import BeautifulSoup import requests import openpyxl def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=[] h=img["title"] lsauthors.append(h) def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: #print(tag) bfl=[] bfl=tag.get_text() bfl=bfl.strip() lsbfl.append(bfl) return lsbfl if __name__ == "__main__": url= "https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_population_sex_ratio_at_birth/2020.html" text=getHTMLText(url) soup=BeautifulSoup(text,'html.parser') find2(soup) lsbfl=find3(soup) workbook=openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.create_sheet('排名',index=0) project=['排名','国家/地区','所在洲','出生人口性别比'] rank=[] a=2 b=3 c=1 for i in range(1,201,1): rank.append(i) for i in range(len(project)): worksheet.cell(row=1, column=i + 1).value = project[i] for i in range(len(rank)): worksheet.cell(row=i + 2, column=1).value = rank[i] for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=2).value = lsbfl[c] c=c+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=3).value = lsbfl[a] a=a+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=4).value = lsbfl[b] b=b+4 wb=workbook wb.save('D:\世界各国出生人口性别比.xlsx') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib labels = ['United States','China','Ukraine','Japan','Russia','Others'] values = np.array([11,69,9,23,20,68]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, explode=[0,0,0,0,0,0.05], autopct='(%.1f)%%', shadow = True, wedgeprops = dict( edgecolor='k', width=0.85)) sub.legend() fig.tight_layout() labels2=['0-100','100-200','>200'] people_means=[140,43,17] x=np.arange(len(labels2)) width=0.50 fig,ax=plt.subplots() rects=ax.bar(x,people_means,width,label='Number of matches') ax.set_ylabel('sum') ax.set_title('People compare') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels2) ax.legend() plt.show()

2023-04-19 上传