基于51单片机的直流数字电流表proteus仿真

地址: https://pan.baidu.com/s/1adZbhgOBvvg0KsCO6_ZiAw
提取码:1234

仿真图:

在这里插入图片描述

芯片/模块的特点:

AT89C52/AT89C51简介:

AT89C52/AT89C51是一款经典的8位单片机,是意法半导体(STMicroelectronics)公司生产的一系列单片机之一。它基于8051内核,并具有许多与其兼容的特性。

主要特点如下:

内部存储器:具有8KB的闪存(Flash)存储器,可用于存储用户程序和数据。这些存储器的内容可以通过编程器进行编程和擦除。

RAM存储器:配备了256字节的随机存取存储器(RAM),用于暂存数据和程序的变量。

外部扩展性:支持多种外部扩展设备的连接,包括外部存储器(如RAM、EEPROM)和外设(如ADC、LCD、UART等),通过外部硬件连接,可以扩展单片机的功能和应用。

通用I/O引脚:拥有32个可编程的通用输入/输出引脚,可用于连接外部设备和与其他芯片进行通信。

定时器/计数器:内置了3个16位定时器/计数器和一个可编程的串行定时器/计数器。这些计时器/计数器可用于实现定时功能、生成脉冲信号、测量时间间隔等。0

串行通信:支持串行通信接口,包括UART(串行异步通信)和SPI(串行外设接口),便于与其他设备进行数据通信和交互。

低功耗模式:具有多种低功耗模式,如空闲模式和电源下模式,在不需要执行任务的时候可以将CPU进入低功耗状态以节省能量。

宽电源电压范围:的工作电压范围通常为4.0V至5.5V,可以满足大多数应用需求。

ADC0808特点:

  1. ADC0808是一款8位逐次逼近型模数转换器(ADC),广泛应用于数字系统中的模拟信号采集和转换。
  2. ADC0808提供了一个8位并行接口,用于接收模拟信号并将其转换为相应的数字值。它采用逐次逼近型转换方法,通过逐步逼近模拟输入信号的大小来获得数字输出。
  3. ADC0808具有以下主要特点:
  4. 分辨率:ADC0808的分辨率为8位,即可以将模拟输入信号转换为8位的二进制数字。
  5. 采样速率:ADC0808的最大采样速率为100,000次/秒,可以快速地进行模拟信号采集和转换。
  6. 输入范围:ADC0808的模拟输入电压范围可根据外部参考电压进行调节,一般为0V到Vref。
  7. 输出接口:ADC0808采用并行输出接口,将模拟信号转换为8位的二进制数字,并以并行方式输出到外部系统。
  8. 控制信号:ADC0808使用几个控制信号来进行转换控制,包括启动转换信号(START)、时钟信号(CLK)、转换完成信号(EOC)等。
  9. 单电源供电:ADC0808使用单一电源供电,通常为5V。
  10. 输入保护:ADC0808具有内部输入保护电路,可以防止输入信号超出范围导致的损坏。
  11. 应用广泛:ADC0808适用于各种模拟信号采集和转换应用,包括数据采集系统、温度测量、压力传感器等。

LM358特点:

LM358是一个双运算放大器,由Texas Instruments等公司制造,广泛用于各种模拟电路。其主要特点包括:

双通道:LM358包含两个独立的、高增益的运算放大器,可以在同一封装中实现多个信号处理功能。

宽电源电压范围:其电源电压范围通常为3V到32V(单电源供电)或±1.5V到±16V(双电源供电),适应多种应用需求。

低功耗:该芯片在工作时的静态电流较低,适合便携式和低功耗应用。

高增益:开环增益在较宽的频率范围内达到100 dB以上,适用于需要高增益的电路设计。

频率响应:具有良好的频率响应特性,增益带宽积通常为1MHz,适用于音频和控制应用。

低失调电压:输入失调电压通常在2mV以下,适合精密信号处理。

输出摆幅:输出可以接近电源电压,增大了它在实际应用中的灵活性。

抗干扰能力:具有良好的共模抑制比(CMRR)和电源抑制比(PSRR),提高了抗干扰能力。

温度范围:通常的工作温度范围从-40°C到85°C,适用于各种环境条件。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/878969.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MySQL——数据类型(一)

目录 一、前言 二、数值类型 2.1 tinyint [unsigned] 2.1.1 插入合法数据 2.1.2 插入边界数据 2.1.3 插入不合法数据 2.1.4 结论 2.2 bit [n] 2.3 float [(m, d)] [unsigned] 2.3.1 float 特性 2.3.2 插入整数部分大于 m-d 的数字 2.3.3 插入小数部分大于 d 的数字…

【贪心算法】贪心算法

贪心算法简介 1.什么是贪心算法2.贪心算法的特点3.学习贪心的方向 点赞👍👍收藏🌟🌟关注💖💖 你的支持是对我最大的鼓励,我们一起努力吧!😃😃 1.什么是贪心算法 与其说是…

MYSQL数据库——MYSQL管理

MYSQL数据库安装完成后,自带四个数据库,具体作用如下: 常用工具 1.mysql 不是指mysql服务,而是指mysql的客户端工具 例如: 2.mysqladmin 这是一个执行管理操作的客户端程序,可以用它来检查服务器的配置和…

vs2022快捷键异常解决办法

安装了新版本的vs2022,安装成功后,发现快捷键发生异常,之前常用的快捷键要么发生改变,要么无法使用,比如原来注释代码的快捷键是ctrlec,最新安装版本变成了ctrlkc,以前编译代码的快捷键是F6或者…

算法入门-贪心1

第八部分:贪心 409.最长回文串(简单) 给定一个包含大写字母和小写字母的字符串 s ,返回通过这些字母构造成的最长的回文串 的长度。 在构造过程中,请注意 区分大小写 。比如 "Aa" 不能当做一个回文字符串…

记录小数点

记录data frame小数点后面省略掉0的问题 iloc得到的series .to_list() 0被省略掉 to_list() 可能会将浮点数转换为默认格式。先将数据转换为字符串以保留格式 df_2708.iloc[2,:].apply(lambda x: f{x:.3f}).to_list()自定义保留小数点后几位 def formatter(value):return &q…

自动驾驶自动泊车场景应用总结

自动泊车技术是当前智能驾驶技术的一个重要分支,其目标是通过车辆自身的感知、决策和控制系统,实现车辆在有限空间内的自主泊车操作。目前自动泊车可分为半自动泊车、全自动泊车、记忆泊车、自主代客泊车四种产品形态,其中, 根据搭载传感器和使用场景的不同,全自动泊车又可…

OpenGL笔记二十一之几何类设计

OpenGL笔记二十一之几何类设计 —— 2024-09-16 下午 bilibili赵新政老师的教程看后笔记 code review! 文章目录 OpenGL笔记二十一之几何类设计1.运行1.1.立方体运行1.2.球体运行 2.几何类搭建1.立方体分析2.球体分析3.图片资源文件4.关键实现4.1.geometry.h4.2.geometry.cpp…

vue3使用provide和inject传递异步请求数据子组件接收不到

前言 一般接口返回的格式是数组或对象,使用reactive定义共享变量 父组件传递 const data reactive([])// 使用settimout模拟接口返回 setTimeout(() > {// 将接口返回的数据赋值给变量Object.assign(data, [{ id: 10000 }]) }, 3000);provide(shareData, dat…

ip映射域名,一般用于mysql和redis的固定映射,方便快捷打包

举个例子 192.168.3.101mysql映射到mysql.smartlink.com 192.168.3.101redis redis.smartlink.com 要将IP地址映射到域名,可以通过几种方式实现,包括修改本地主机文件(仅适用于本地开发环境)、设置DNS解析(适用于生产环…

一文入门生成式AI(理解ChatGPT的原理)

一、什么是生成式AI? 以ChatGPT为代表的生成式AI,是对已有的数据和知识进行向量化的归纳,总结出数据的联合概率。从而在生成内容时,根据用户需求,结合关联字词的概率,生成新的内容。 可以这么联想&#x…

el-table表格的展开行,初始化的时候展开哪一行+设置点击行可展开功能

效果: 表格展开行官网使用: 通过设置 type"expand" 和 Scoped slot 可以开启展开行功能,el-table-column 的模板会被渲染成为展开行的内容,展开行可访问的属性与使用自定义列模板时的 Scoped slot 相同。 但是这种方法…

解决:Vue 中 debugger 不生效

目录 1,问题2,解决2.1,修改 webpack 配置2.2,修改浏览器设置 1,问题 在 Vue 项目中,可以使用 debugger 在浏览器中开启调试。但有时却不生效。 2,解决 2.1,修改 webpack 配置 通…

【农信网-注册/登录安全分析报告】

前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击,存在如下安全问题: 暴力破解密码,造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题,影响业务及导致用户投诉带来经济损失,尤其是后付费客户,风险巨大,造成亏损无底洞…

【ArcGIS Pro实操第七期】栅格数据合并、裁剪及统计:以全球不透水面积为例

【ArcGIS Pro实操第七期】批量裁剪:以全球不透水面积为例 准备:数据下载ArcGIS Pro批量裁剪数据集1 数据拼接2 数据裁剪3 数据统计:各栅格取值3.1 栅格计算器-精确提取-栅格数据特定值3.2 数据统计 4 不透水面积变化分析 参考 准备&#xff1…

基于springboot+vue+uniapp的驾校报名小程序

开发语言:Java框架:springbootuniappJDK版本:JDK1.8服务器:tomcat7数据库:mysql 5.7(一定要5.7版本)数据库工具:Navicat11开发软件:eclipse/myeclipse/ideaMaven包&#…

OpenCV高阶操作

在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、 1.图片的上下,采样 下采样(Downsampling) 下采样通常用于减小图像的…

架构师备考的一些思考(四)

前言 对于数学,我们之前学的是对的,但不是真的,所以我们没有数学思维。 对于计算机,我们学校教的是对的,但不是真的,所以仅仅从学校学习知识的应届毕业生,不论985,211,本科&#xff…

回归预测|基于黑翅鸢优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础LightGBM

回归预测|基于黑翅鸢优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础LightGBM 文章目录 一、基本原理1. 数据准备2. LightGBM模型构建3. BKA优化4. 模型评估5. 结果分析总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 回归预测|基于黑翅鸢优化LightGBM的数…

【SpringCloud】服务注册与发现 - Eureka

目录 服务注册/服务发现-Eureka背景问题描述解决思路什么是注册中心CAP 理论常见的注册中心 Eureka 介绍搭建Eureka Server创建Eureka-server 子模块引入eureka-server依赖项目构建插件完善启动类编写配置文件启动服务 服务注册引入eureka-client依赖完善配置文件启动服务 服务…