单片机定时器控制LED灯的亮灭技术

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资源摘要信息: "本资源主要讨论了LED灯定时亮灭的实现方法,重点讲解了单片机定时器的使用技巧。通过对定时器的配置,可以实现对LED灯亮灭时间的精确控制。" 知识点详细说明: 1. LED灯的定时控制原理 LED灯的定时控制,主要涉及到的是如何通过程序来控制LED灯的亮和灭。这种控制通常是通过定时器来实现的。定时器可以在设定的时间间隔后,触发中断,然后在中断服务程序中改变LED的状态,从而实现LED的定时亮灭。 2. 单片机定时器的使用 单片机定时器是一种非常重要的功能单元,它可以在设定的时间到达后产生中断信号,告诉单片机执行某些操作。在LED灯定时控制中,我们可以设置定时器的计数值,当计数值达到时,产生一个中断信号,然后在中断服务程序中改变LED的状态。 3. 定时器的初始化配置 定时器的初始化配置主要包括设置定时器的工作模式、预置计数值以及中断使能等。不同的单片机,定时器的配置方式可能会有所不同,但基本原理是相同的。在配置定时器时,我们需要根据实际需求,设置合适的计数值和中断频率。 4. 中断服务程序的编写 当中断发生时,单片机会自动跳转到相应的中断服务程序执行。在LED灯定时控制中,我们通常会在中断服务程序中改变LED的状态。因此,编写中断服务程序也是实现LED灯定时控制的一个关键步骤。 5. 定时器中断的使能和关闭 在使用定时器时,我们还需要注意定时器中断的使能和关闭。在需要使用定时器时,我们需要使能中断,使得定时器可以在设定的时间到达后产生中断信号。在不需要使用定时器时,我们需要关闭中断,以防止定时器的中断信号干扰其他程序的运行。 6. 定时器的精确度和稳定性 在实际应用中,定时器的精确度和稳定性也是非常重要的。如果定时器的时间偏差过大,或者在长时间运行后,定时器的时间偏差过大,都会影响到LED灯的定时控制效果。因此,在使用定时器时,我们需要关注定时器的精确度和稳定性。 总结: 本资源主要介绍了LED灯定时控制的原理和方法,重点讲解了单片机定时器的使用技巧。通过以上知识点的学习,我们可以实现对LED灯亮灭时间的精确控制。这对于提高电路板的性能,实现智能化控制,都具有重要的意义。

if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

2023-06-11 上传