实现上位机与51单片机串口通信的实时数据曲线显示

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0 下载量 79 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 27KB ZIP 举报
资源摘要信息:"在本次分析的资源中,涉及到了利用51单片机通过RS-232串口进行通信的核心技术,并开发出一种实时数据显示的上位机软件,该软件能够展示串口传输的温度数据曲线。此外,该系统还具备设置温度报警上下限的功能,为实时监控温度变化提供了有效的手段。 详细知识点如下: 1. 51单片机与RS-232串口通信 - 51单片机是一种基于Intel 8051架构的微控制器,广泛用于嵌入式系统的开发。 - RS-232串口是电子工业中广泛采用的标准串行通信协议,常用于计算机与各种设备间的短距离数据传输。 - 在51单片机与RS-232串口通信中,涉及到的要点包括电平转换、通信参数的设置(如波特率、数据位、停止位、校验位等)、以及数据帧的格式化。 - 串口通信需要确保双方设备有正确的连接,包括硬件连接(如使用MAX232芯片进行电平转换)和软件配置。 2. 实时数据曲线显示 - 实时数据曲线显示是指通过软件界面实时展示从51单片机传输过来的数据,形成动态变化的图表。 - 数据曲线可以反映出温度随时间的变化趋势,便于观察和分析。 - 软件中的数据曲线功能通常需要绘图库支持,例如使用GDI+、Qt、MFC等库进行图形绘制。 - 实时显示的实现需要高效的绘图算法和数据更新机制,以保证数据的及时和准确显示。 3. 报警上下限设置 - 设置报警上下限是指用户可以定义温度的最高和最低阈值,在实际温度超过或低于这些阈值时,系统会发出报警。 - 报警机制可能包括声音、灯光、消息通知等方式,提醒用户注意温度变化。 - 在软件中实现报警功能,需要有相应的输入接口让用户设置阈值,并且有检测和比较机制判断实时数据是否超出预设范围。 4. 上位机软件开发 - 上位机软件主要负责与下位机(如51单片机)通信,接收数据,并将数据显示给用户。 - 开发上位机软件时,需要考虑用户界面的友好性,确保用户可以方便地进行操作和配置。 - 软件还需要考虑数据存储和回放功能,以便于后续的数据分析和历史记录查阅。 - 可能涉及的技术包括串口编程、多线程、数据库管理等。 5. 温度监控系统的应用 - 温度监控系统在工业控制、环境监测、实验室设备等多种场合有着广泛应用。 - 系统的实时性和准确性是其核心指标,这要求从硬件选择到软件实现都要有严格的设计。 - 高效的温度监控系统能够为生产生活提供稳定的环境,减少因温度异常带来的损失。 从文件名称列表中可以看出,复件 温度 数据这一项暗示了数据文件可能是以温度为单位记录的数据,这些数据经过处理后能够在上位机软件中生成温度曲线,并且可用于进一步的数据分析和存储。整体而言,该资源实现了硬件与软件的结合,打造了一个完整的实时温度监控解决方案。"

class STHSL(nn.Module): def __init__(self): super(STHSL, self).__init__() self.dimConv_in = nn.Conv3d(1, args.latdim, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_local = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_global = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.spa_cnn_local1 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.spa_cnn_local2 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local1 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local2 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.Hypergraph_Infomax = Hypergraph_Infomax() self.tem_cnn_global1 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global2 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global3 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global4 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 6) self.local_tra = Transform_3d() self.global_tra = Transform_3d() def forward(self, embeds_true, neg): embeds_in_global = self.dimConv_in(embeds_true.unsqueeze(1)) DGI_neg = self.dimConv_in(neg.unsqueeze(1)) embeds_in_local = embeds_in_global.permute(0, 3, 1, 2, 4).contiguous().view(-1, args.latdim, args.row, args.col, 4) spa_local1 = self.spa_cnn_local1(embeds_in_local) spa_local2 = self.spa_cnn_local2(spa_local1) spa_local2 = spa_local2.view(-1, args.temporalRange, args.latdim, args.areaNum, args.cateNum).permute(0, 2, 3, 1, 4) tem_local1 = self.tem_cnn_local1(spa_local2) tem_local2 = self.tem_cnn_local2(tem_local1) eb_local = tem_local2.mean(3) eb_tra_local = self.local_tra(tem_local2) out_local = self.dimConv_local(eb_local).squeeze(1) hy_embeds, Infomax_pred = self.Hypergraph_Infomax(embeds_in_global, DGI_neg) tem_global1 = self.tem_cnn_global1(hy_embeds) tem_global2 = self.tem_cnn_global2(tem_global1) tem_global3 = self.tem_cnn_global3(tem_global2) tem_global4 = self.tem_cnn_global4(tem_global3) eb_global = tem_global4.squeeze(3) eb_tra_global = self.global_tra(tem_global4) out_global = self.dimConv_global(eb_global).squeeze(1) return out_local, eb_tra_local, eb_tra_global, Infomax_pred, out_global

2023-05-24 上传