简介:在8051体系中,数据指针DPTR作为一个特殊的16位寄存器,用于寻址64KB的XDATA或CODE空间,通常它被当作一个16位指针,指向一个常数表。双数据指针可以改善同时有两个16位指针使用时的性能。作为一种增强特性,有许多8051派生型器件支持双数据指针。以宏晶科技STC89系列的产品为例,DPTR被增强为DPTR0和DPTR1两个,仍然使用原来的地址,用另外一个SFRAUXR1的0位DPS来切换。当DPS位为0时,所有对DPTR的操作使用DPTR0;当DPS位为1时,所有对DPTR的操作使用DPTR1。这样,通过一个简单的INCAUXR1指令,就可以来回切换两个数据指针。
简介:拨号进程音(CPT)信号在数字通信及其他方面有着广泛的应用.将CPT信号的产生与检测集成到含有微控制器(MCU)的系统中,是一项较有价值的工程应用.本文首先介绍CPT信号的发生,并集中讨论对该信号的检测,然后给出在飞思卡尔公司MCF5249Coldfire微控制器上的实现方案,最后给出Matlab的仿真结果,以检测CPT信号发生器及检测器的正确性.
简介:在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。