STM32平台PCA9555芯片驱动源码分享与移植指南

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资源摘要信息:"PCA9555是一款8位通用输入/输出端口扩展器，它通过I2C总线接口与STM32微控制器通信。PCA9555驱动源码.zip压缩包包含了适用于STM32平台的PCA9555驱动程序源代码，该代码能够方便地移植到不同的STM32项目中。该驱动支持PCA9555的基本输入输出功能，可以被广泛应用于需要多IO扩展的系统中。以下是关于PCA9555驱动源码的详细知识点： 1. PCA9555芯片介绍 PCA9555是一款由NXP半导体公司生产的I2C总线接口的8位通用I/O端口扩展器。它能够提供8个通用的GPIO引脚，这些引脚可以被配置为输入或者输出模式。该芯片通过I2C总线与微控制器进行通信，并支持快速模式（400 kHz）和快速模式+（1 MHz）。PCA9555还支持中断输出功能，当某个引脚的状态发生变化时，可以向主控制器发出中断信号。 2. STM32平台介绍 STM32是一系列基于ARM Cortex-M微控制器的产品系列，广泛应用于嵌入式系统。STM32系列产品具有多种型号，具有不同的性能和功能，包括各种外设接口，如I2C、SPI、UART等。STM32的高性能和灵活性使其成为开发复杂应用程序的理想选择。 3. 驱动源码介绍 驱动源码是指一系列编写好的程序代码，用于控制硬件设备与微控制器之间的通信。在这个场景中，PCA9555的驱动源码是为STM32平台编写的，用于初始化PCA9555设备，配置其工作模式，并实现数据的读写。源码通常包括初始化函数、读取GPIO状态函数、设置GPIO状态函数、中断处理函数等。 4. 驱动源码的移植性 PCA9555驱动源码被描述为方便移植，这意味着代码具有一定的通用性和可配置性。开发者可以根据不同的STM32型号和项目需求，对驱动代码进行相应的调整，如修改硬件抽象层(HAL)函数或者I2C接口配置，以确保驱动在新的环境中能够正常工作。 5. STM32与PCA9555通信协议 STM32与PCA9555通过I2C总线进行通信，I2C是一种串行通信协议，支持多主机和多从机配置。在本驱动源码中，会涉及到I2C的基本概念，如起始条件、停止条件、数据传输、应答、非应答等。编写良好的驱动程序会将这些底层通信细节封装起来，为上层应用提供简洁的API接口。 6. STM32扩展PCA9555的应用场景 PCA9555驱动源码适用于需要扩展IO端口数量的STM32嵌入式系统。例如，当STM32内部的IO端口不足以满足某个具体应用需求时，可以利用PCA9555来增加额外的IO接口。这种扩展方式尤其适用于需要控制大量LED灯、读取多个按键状态或者实现简单的并行数据传输的应用。 7. 开发环境和工具 开发人员在使用PCA9555驱动源码时，通常需要使用集成开发环境(IDE)，比如Keil uVision、STM32CubeIDE等，以及相关的编译器、调试器等工具。驱动源码会包含一些宏定义和配置选项，这些都需要根据具体的开发环境进行调整。 8. 驱动源码的安装和使用 在获取PCA9555驱动源码后，开发者需要将其集成到自己的STM32项目中。首先，将源文件加入到项目中，然后根据项目的需求配置相关的宏定义和参数。接下来，编写相应的应用程序代码调用驱动程序提供的API函数来实现对PCA9555的控制。 通过上述知识点，可以看出PCA9555驱动源码为开发者提供了一个方便的工具来扩展STM32的GPIO端口，这对于那些在设计中需要额外I/O资源的嵌入式项目来说是一个非常实用的资源。"

电子-PCA9555驱动.zip

2019-09-05 上传
电子-PCA9555驱动.zip,单片机/嵌入式STM32-F0/F1/F2

x86aIICagpio.rar_PCA9555 驱动_pca953x_pca9555_pca9555代码_x86 gpio

2022-07-14 上传
x86平台下基于PCA9555的IIC控制GPIO驱动，linux系统为opensuse11，可以作为示例代码参考用。

PCA9535驱动代码。 基于stm32HAL库的源码实现。

2022-09-09 上传
内涵pca9535初始化，读写等功能以及寄存器配置。 适用pca9535、tca9535，pca9555这三个芯片。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()，想要将得出的结果value为3个标签PC1，PC2，PC3，如何修改

2023-06-10 上传
你可以将 result 字典中的键值对修改为 {'PC1': pca.explained_variance_[0], 'PC2': pca.explained_variance_[1], 'PC3': pca.explained_variance_[2]}，然后再将其转化为 DataFrame 对象并保存为 csv 文件。...

pca = PCA(n_components=0.9) # 保持90%的信息 new_train_pca = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_test_pca = pca.fit_transform(test_data_scaler) pca = PCA(n_components=16) new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) new_test_pca_16 = pca.fit_transform(test_data_scaler) new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) new_train_pca_16['target']=train_data_scaler['target']

2023-06-09 上传
这段代码是一个使用PCA进行数据降维的过程。首先，通过PCA(n_components=0.9)来定义一个PCA对象，将其n_components参数设置为0.9，表示要将数据降到原来的90%信息量。然后，分别对训练集和测试集进行PCA降维，降维后...

基于HAL库的STM32F4 I2C驱动的示例代码，可以读写两个PCA9555芯片，并且具有读写容错功能与操作PCA9555输出PIN脚电平功能。如果连续多次出现错误，代码将重新初始化PCA9555芯片

2023-05-20 上传
以下是基于HAL库的STM32F4 I2C驱动的示例代码，可以读写两个PCA9555芯片，并且具有读写容错功能与操作PCA9555输出PIN脚电平功能。如果连续多次出现错误，代码将重新初始化PCA9555芯片： ```c #include "stm32f4xx_...

pd=pd.read_csv('PCA_labels.csv') pd pd=pd.read_csv('PCA_validation.csv') pd有什么问题

2023-05-09 上传
这段代码有一些问题: 1. 缺少变量名和等号。 应该将代码写成如下形式： ...这样，`labels` 变量将存储来自 'PCA_labels.csv' 文件的数据，`validation` 变量将存储来自 'PCA_validation.csv' 文件的数据。

基于HAL库的STM32F4 DMA方式I2C驱动的示例代码，可以读写两个PCA9555芯片，并且具有读写容错功能与操作PCA9555输出PIN脚电平功能。如果连续多次出现错误，代码将重新初始化PCA9555芯片：

2023-05-20 上传
以下是基于HAL库的STM32F4 DMA方式I2C驱动的示例代码，可以读写两个PCA9555芯片，并且具有读写容错功能与操作PCA9555输出PIN脚电平功能。如果连续多次出现错误，代码将重新初始化PCA9555芯片： ```c #include "stm...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 进行PCA降维 pca = PCA(n_components=2) x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 adasyn = ADASYN(random_state=42) x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y) # 进行PCA降维 x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled) # 绘制散点图 ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled) ax2.set_title('Resampled dataset') plt.show()把点弄小一点

2023-06-09 上传
x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y, s=10) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

2023-07-08 上传
data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 将主成分投影回原始数据空间 data_...
御道御小黑
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