4X4键盘驱动与扫描技术在80C51系统中的实现

版权申诉
0 下载量 24 浏览量 更新于2024-11-11 收藏 3KB RAR 举报
资源摘要信息: "80C51键盘驱动代码.rar_4*4_4X4_51键盘_80c51 8155_键扫描" 本文将详细解读标题和描述中所涉及的知识点,涵盖4X4键盘的行&列扫描方法、获取扫描码的程序设计、符合键、串键的概念以及软件去抖技术,并解析如何在80C51微控制器上实现这些功能。 一、4X4键盘的行&列扫描 在电子工程和嵌入式系统设计中,4X4键盘是一种常见的输入设备,它由4行和4列共16个按键组成。行&列扫描是一种通过行列交叉的方式来检测按键状态的技术。具体实施方法为,将所有列线置为高电平,然后逐行扫描,读取列线状态,从而确定哪一个键被按下。 二、获取扫描码的程序设计 扫描码是指键盘在被按下或释放时,发送给计算机系统的信号代码。获取扫描码的程序通常需要编写代码来实现键盘扫描,识别哪个按键被激活,并将这个信息转换成扫描码,发送给中央处理单元(CPU)或其他控制设备。 三、符合键与串键 符合键指的是在键盘操作中同时按下两个或两个以上的键。对于某些键盘来说,符合键的识别较为复杂,因为需要检测多个按键的组合情况。串键则是指按键按下后,由于机械或电气特性,产生的连续触发现象,这通常需要通过去抖技术来解决。 四、软件去抖技术 去抖(Debouncing)是指消除按键在按下或释放时产生的多次连续信号的技术。在硬件层面,通常会有去抖电路来处理这个问题。然而,在软件层面,也可以通过编写代码来实现去抖功能,常见的方式是延时检测,即当检测到按键状态改变时,程序暂停一段极短的时间,然后再进行一次检测,确认按键状态是否稳定,从而有效过滤掉因按键接触不良或机械弹性所引起的连续信号。 五、80C51微控制器与8155接口芯片 80C51是一款经典的8位微控制器,广泛应用于嵌入式系统的开发。它拥有较为简单的架构和较低的生产成本,非常适合于学习和小规模的项目。8155是一款可编程并行输入输出接口芯片,通常用作微控制器的外围设备,以增强系统的I/O能力。在本资源中,8155可能是作为键盘扫描模块与80C51微控制器的接口使用。 六、文件资源解析 - key.c 文件包含键盘扫描和处理的主要代码。 - C51.h 文件可能包含与80C51微控制器相关的宏定义、函数声明等。 ***.txt 文件名暗示这是一个存放下载链接或文档信息的文本文件,可能包含资源的获取途径或使用说明。 以上内容提供了标题和描述中所涉及的关键知识概览,对于深入理解4X4键盘在80C51微控制器上的驱动实现具有重要指导意义。

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

171 浏览量