C51单片机实现的实时闹钟与时间日期提醒功能

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0 下载量 11 浏览量 更新于2024-10-21 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息:"基于C51单片机实现的实时时钟项目介绍。项目能够调节显示当前时间与日期,并具备闹钟设置功能,用户可根据需要设定不同的闹铃时间以及选择不同音调的提醒信号。程序文件名称为'信息61班张弼鹏单片机程序.txt',该文件应包含了用于实现上述功能的C51编程代码。" 从提供的文件信息中,我们可以提炼出以下知识点: 1. 单片机技术与C51: - C51单片机是一种基于8051内核的微控制器,广泛应用于嵌入式系统开发中。 - 它具有可编程性,可以使用C语言进行开发,适合于需要进行实时控制和数据处理的场合。 2. 实时时钟RTC(Real-Time Clock): - 实时时钟是指能够显示当前时间并能随外部时间基准进行校准的电子设备。 - 在单片机系统中,实时时钟通常需要通过内部或外部的定时器/计数器模块来实现。 - 实时时钟的功能包括显示年、月、日、时、分、秒,并能进行时间的校准与设置。 3. 时间与日期的调节方法: - 用户可以通过特定的接口(如按键、串口通信等)来调整时间与日期。 - 调整可以是增量或减量的方式,也可以是直接输入具体数值的方式。 - 设计时需要考虑日期的闰年与每月天数的变化,保证日期的准确性。 4. 闹钟与提醒功能的实现: - 闹钟功能允许用户设置特定的时间点,当系统时间达到预设时间时触发闹铃。 - 提醒功能可能与闹钟类似,但不一定限定在特定时间,而是用于提示用户某些周期性或一次性事件。 - 闹铃提醒可以通过蜂鸣器发声实现,根据不同的需求可以选择不同音调的提示音。 5. 蜂鸣器控制: - 蜂鸣器是电子设备中常见的声音输出装置,可以用于发出声音信号。 - 控制蜂鸣器发出不同音调的信号通常涉及频率的改变,这可以通过程序改变输出PWM(脉冲宽度调制)波形的频率来实现。 6. 文件说明与程序设计: - 提供的“信息61班张弼鹏单片机程序.txt”文件应包含实现上述功能的源代码。 - 在C51开发环境中,程序员需要根据项目需求设计程序的逻辑,编写相应的代码,并通过编译器编译为可在单片机上运行的机器代码。 7. 项目实际应用: - 此类项目在现实生活中有广泛的应用,例如电子闹钟、家用电器的时间控制、汽车仪表板的时间显示等。 - 了解如何操作和编写单片机程序对于电子工程师及技术人员至关重要,尤其是在物联网、智能家居、工业自动化等领域。 通过上述知识点,我们可以获得一个关于如何使用C51单片机实现具有闹钟和提醒功能的实时时钟系统的详细理解,并且明确程序设计的基本要求和步骤。同时,这也涉及到嵌入式系统设计、编程语言的应用和电子设备接口控制等多方面的IT知识。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) y.shape=(185,1) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print("R2 = ",r2_score(y_test, y_pred)) # R2 # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print('MAE: %.3f' % mae) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('mse: %.3f' % mse)

2023-06-10 上传