C8051F020单片机POE测试程序开发

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0 下载量 164 浏览量 更新于2024-10-22 1 收藏 21KB RAR 举报
资源摘要信息:"本文档提供了一个名为POE的项目,该项目是一个POE测试程序的示例,主要是针对C8051F020单片机而设计的。虽然该程序尚未完成,但可以作为参考使用。" 知识点概述: 1. POE技术基础: - POE(Power over Ethernet)技术指的是通过以太网线缆同时传输数据和电力的技术。这种技术允许网络设备通过以太网接收电力,从而省去了为每个设备独立布线的需要,特别适用于无线接入点、IP电话、网络摄像头等设备。 - POE技术的实现方式通常有四种:端模式(Mode A/B),中间模式(Mode C/D),以及最新的IEEE 802.3bt标准定义的高功率POE。 2. C8051F020单片机: - C8051F020是Silicon Labs(现被NXP Semiconductors收购)生产的一款高性能、完全集成的混合信号8位微控制器(MCU),它基于快速8051核心架构,集成了模拟外设、数字外设和通信接口。 - C8051F020具有丰富的数字资源,包括定时器、串口通信、12位ADC、数字比较器、温度传感器、VDD监视器等,可用于各种复杂的控制应用。 - 在POE应用中,C8051F020单片机可以用来检测POE设备的状态,控制电源的分配以及管理网络通信等关键功能。 3. POE测试程序: - 该测试程序旨在验证POE技术的实现是否符合IEEE 802.3标准,同时确保C8051F020单片机正确执行与POE相关的各项操作。 - 程序未完成,可能意味着它还缺乏某些功能,或者是处于开发阶段,但即便如此,它也能作为开发人员了解POE技术与单片机交互的初步参考。 4. SU21E4PSE文件名分析: - SU21E4PSE这个文件名称并未在描述中直接提及,因此我们无法完全确定其内容。根据文件名的构成,推测它可能与所测试的POE设备或测试套件有关。 - 其中“SU”可能表示某种型号或系列,“21E4”可能代表该型号的某个特定版本或批次,“PSE”可能代表该设备是POE供电设备(Power Sourcing Equipment),即为网络设备供电的一方。 5. 开发与调试POE项目: - 开发POE项目时,需要特别注意电源管理、设备供电、以太网通信等方面的设计与实现。 - 在调试POE项目时,开发者需要使用专业的POE测试仪或通过编程与硬件测试相结合的方式,检查电源分配的准确性、以太网通信的稳定性以及设备的兼容性等问题。 - 设计POE系统时,还需要考虑到安全性、兼容性、功率管理及热设计等关键因素,确保设备长时间运行的稳定性和安全性。 6. 开发环境及工具: - 开发人员在编写POE测试程序时,可能使用了特定的开发环境和工具链,如Keil uVision、IAR Embedded Workbench等,这些工具通常提供了对特定MCU的仿真、调试及代码优化支持。 - 在项目中可能还会使用到逻辑分析仪、示波器等硬件工具,用于观察和分析数据信号和电源信号的质量和稳定性。 7. 应用场景及案例: - POE技术因其便利性和高效性,在诸多领域中得到了广泛应用,如智能建筑、工业自动化、智慧城市等。 - 在智能建筑中,POE技术被广泛应用于网络摄像头、无线接入点、信息显示屏的供电,简化了安装过程并降低了成本。 - 在工业自动化领域,POE可以为各种传感器和控制单元提供稳定的电源,同时收集和传输数据,提高了系统的可靠性和灵活性。 8. POE测试与认证: - 针对POE设备的测试包括但不限于电源电压和电流的测量、网络通信的测试、设备兼容性的验证等,以确保设备的性能符合行业标准。 - 相关的POE测试和认证机构可以提供对POE产品的认证服务,确保产品满足国际标准,并提供市场准入所需的相关认证。 9. 可扩展性与未来趋势: - 随着技术的发展,POE技术也在不断地升级,增加了更高的功率供应能力,扩展了POE的应用范围。 - IEEE 802.3bt标准的推出,标志着POE技术可以支持高达90-100瓦特的功率输出,使得POE技术可以支持更加多样化的应用场景,如室内大型显示屏和大型网络设备的供电。 总结而言,这份文件提供了对一个POE测试程序的初步了解,特别是在基于C8051F020单片机的POE应用开发过程中。虽然该测试程序未完全完成,但它为开发人员提供了一个研究和学习的起点,特别是在理解POE技术的实现细节和C8051F020单片机的编程应用方面。此外,对POE技术的应用场景、测试和认证要求以及未来发展趋势的探讨,也为读者展示了POE技术在现代网络应用中的重要性及其潜力。

帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

2023-03-14 上传