单片机矩阵键盘扫描与串口通信技术应用

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0 下载量 183 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 16KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源是关于如何通过单片机控制矩阵键盘并获取键值,然后将该键值通过串口进行发送的详细说明。在描述中,我们可以看出涉及到了硬件交互以及串口通信两个主要的知识点。本资源的标题表明,这是一个包含关键信息的压缩包文件,而标签‘noé_1 矩阵键值串口’进一步细化了文件内容,即它涉及到的特定项目或主题是‘noé_1’,且主要内容是关于矩阵键盘和串口数据传输。" 知识点详细说明: 1. 单片机与矩阵键盘交互: 单片机是一种微控制器,它在硬件层面上可以实现对其他电子元件的控制。矩阵键盘是一种常见的输入设备,它通过行列交叉的结构,可以检测到特定按键的按下。要实现单片机与矩阵键盘之间的交互,首先需要将矩阵键盘的行线连接到单片机的一个端口,列线连接到另一个端口。 在编程上,通常需要编写一个扫描算法来检测按键。扫描算法的工作原理是将一行置为低电平(或高电平),然后读取列线的状态,判断是否有列线被拉低(或拉高),如果有,则说明对应的按键被按下。由于矩阵键盘有多个按键,为了确定具体是哪个按键被按下,需要逐行进行扫描,直到检测到按键动作。 2. 串口通信: 串口通信是单片机与外部设备通信的一种方式,它通过UART(通用异步收发传输器)硬件模块实现。串口通信可以用于计算机、单片机等设备之间的数据交换。在这个过程中,单片机将矩阵键盘检测到的按键值编码成一串数据,然后通过串口发送出去。 在串口通信中,关键参数包括波特率、数据位、停止位和校验位。波特率是指每秒传输的符号数,决定了数据传输的速度。数据位指的是传输数据的位数,例如8位数据位表示一个字节。停止位用于标识数据包的结束,常见的有1位、1.5位和2位。校验位用于错误检测,常见的有奇校验、偶校验等。 3. 编程和硬件设置: 为了实现上述功能,需要编写相应的程序代码来控制单片机进行键盘扫描和串口通信。硬件设置上,除了连接矩阵键盘和单片机外,还需要正确配置单片机的端口功能,以及设置串口的相关参数以匹配通信设备。 编程时,通常需要完成以下几个步骤: - 初始化单片机的I/O端口,设置为输入或输出模式。 - 初始化串口模块,包括设置波特率和串口参数。 - 编写矩阵键盘扫描函数,用于检测按键动作。 - 编写串口发送函数,用于将按键值转换为数据包并发送。 - 在主循环中调用扫描函数检测按键动作,若检测到按键按下,则调用串口发送函数进行发送。 在硬件层面,需要确保所有连接的电气特性符合要求,比如电压等级、信号完整性等,并且可能需要考虑去抖动处理,以确保按键信号的稳定和可靠。 4. 应用场景: 单片机配合矩阵键盘和串口通信的应用场景非常广泛,例如:嵌入式系统、家用电器控制面板、工业控制系统、智能仪表等。这些场景中,矩阵键盘可以作为用户输入的主要方式,而串口通信则用于设备与设备之间或设备与计算机之间的数据交换。 此外,了解和掌握这一过程对进一步学习其他通信协议(如I2C、SPI、CAN等)以及更复杂的用户界面设计(如触摸屏、无线通信等)都有很大的帮助,因为这些都是电子系统设计中经常使用到的技术。

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