16×64LED点阵显示屏的设计(附完整proteus仿真图和源程序)
16×64LED点阵显示屏的设计(附完整proteus仿真图和源程序)答辩记录1、例举设计过程中遇到的问题及其解决方法(至少两例)。答:(1)问题说明:解决方法:(2)问题说明:解决方法2、教师现场提的问题记录在此(不少丁2个问题)《单片机原理及应用》课程设计摘要LED电子显示屏是利川发光二极管构成的点阵模块或像素单元组成可变面积的显示屏幕,在信息显示领域得到了广泛的应用,实现显示屏的技术也有很多和。本文介绍了基于单片机80C51为控制器的16×64LED点阵显示屏系统的设计。整机以美国 ATMEL公司生产的40脚单片机AT89C51为核心,介绍了以它为控制系统的LED点阵电子显示屏的动态设计和开发过程。通过该芯片控制一个行驱动器74LS154和八个列驱动器74HC595米驱动显示屏显示。该电子显示屏可以显示各种文字或单色图像,全屏能显示4个汉字,采用16块8×8点阼LED显示模块来组成一个16×64点阼显示模式。显示采用动态显示,使得图形或文字能够实现静止、移入移出等多种显示方式。本文介绍了利用 Proteus7.10软件进行原理图的绘制,利用汉字转换软件将汉字转换为将要发送给单片机的点阵数据,在keil软件当中采用C语言编程,与 proteus进行联调,并通过仿真软件Proteus7.10最终实现自己设想的效果,总体上系统的设计简单、显示清晰、成本较低。关键词:单片机;LED;点阼屏;c语言《单片机原理及应用》课程设计目录摘要设计任务基本要求选做设计方案点阵屏显示模块原理数据传输方案系统硬件电路的设计单片机系统及外围电路点阵显示屏设计点阵显示器的扫描驱动系统软件的设计显示驱动程序系统主程序总结参考文献附录:总设计图附录:总源程序《单片机原理及应用》课程设计设计任务从LED材料的不断更新,灰度控制技术的发展,真彩色图像的展现:到驱动电路的灵活、高效,控制系统技术的提高无不体现了LED行业技术的飞跃发展另外,随着计算机的网路技术的发展,LE显示屏在网路环境下的使用情况越来越多,在多媒体、多和显示设备组成的信息显示系统中,采用智能化网路控制,联网控制多屏技术也在实际屮得到应用。本文讨论了利用单片机为控制信号完成一个点阵显示屏系统的设计。11基本要求设计一款能够显示不同字符的点阵广告牌;2.设计不同的字符切换效果(如內烁,静止,平移等);设计控制按钮,可以在不同的效果间切换;12选做4能够显示图形或自定义字符5通过串行口从电脑上下载更新需显示的字符6其他功能(创新部分)图示例图《单片机原理及应用》课程设计设计方案21点阵屏显示模块原理四个8×8的点阵构成一个16×16的点阵,共由256个LED构成。如果LED的阴极与行相连,而阳极与列相连,那么只要给该LED对应的行以低电平,列以高电平,那么对应的LED就发光。图2-1画岀了可显示一个汉字的16×16的点阵屏模块。这种模块由256个发光LED以16×16的形式构成一个正方形模块,然后引出2列16针的引脚将内部电路接口引出,供驱动电路使用0200100fFC200生400gfEO004000800100TFFE010010001000005000200图2.1LED点阵显示原理图行对应的给LED的阴极,先给第一行以低电平,如果送给16列的代码为0200,则第一行的第7个LED被点亮,再给第二行以低电平,如果送给16列的代码为0100,则第二行的第8个被点亮,接着给第三行以低电平,同时给列以动代码,这样不断地进行行行的扫摧,只要速度够快,由于人的祧觉暂留作用,就不会感觉釗明显的闪烁感。点阵上会看到一个清晰的“字”字《单片机原理及应用》课程设计22数据传输方案显然,采用并行方式时,从控制电路到列驱动器的线路数量大,相应的硬件数目多。当列数很多时,并列传输的方案是不可取的。采用牛行传输的方法,控制电路可以只用根信号线,将列数据位一位传往列驱动器,在硬件方面无疑是卜分经济的。但是,串行传输过程较长,数据按顺序一位一位地输出给列驱动器,只有当一行的各列数据都以传输到位之后,这行的各列才能并行地进行显小。这样,对于一行的显小过程就可以分解成列数据准备(传输)和列数据显示两部分。对于串行传输方式来说,列数据准备时间可能相当长,在行扫描周期确定的情况下留给行显示的时间就人少了,以致影响到LED的亮度。解决串行传输中列数据准备和列数据显示的时间矛盾问题,可以采用重叠处理的方法。即在显示本行各列数据的同时,传送下一列数据。为了达到重叠处理的目的,列数据的显示就需要具有所存功能。经过上述分析,就可以归纳出列驱动器电路应具有的功能。对于列数据准备来说,它应能实现串入并处的移位功能;对于列数据显示来说,应具有并行锁存的功能。这样,本行已准备好的数据打入并行锁存器进行显示时,串并移位寄存器就可以准备下一行的列数据,而不会影响行的显示。图22为显示屏电路实现的结构框图列驱动列驱动列驱动列驱动单片机控制器行驱动6×6LED16×⊥6LED16×16LED6×6LED点阵点阵点阵点阵图点阵显示屏系统框图《单片机原理及应用》课程设计系统硬件电路的设计本系统采用单片机作控制器。整个电路主要由单片机控制及其接口电路、驱动显小电路、电源电路等部分纽成。为了简化显示屏电路,降低成本,本系统在单片机部分不加字库存储器,而在机上编辑汉字和字符显示信息,并将其转换为相应的点阵显示数据。然后通过串口送给单片机存储并进行显示处理使件电路大致上可以分成单片机系统及外围电路、列驱动电路和行驱动电路部分。31单片机系统及外围电路单片机采用MSC-51或其兼容系列芯片,采用24MHZ或更高频率晶振,以获得较高的刷新频率,时期显小更稳定。单片机的串口与列动器相连,用来显小数据。P1口低4位与行驱动器相连,送出行选信号;P1.5~P1.7口则用来发送控制信号MSC51单片机部分管脚说明如下:P0口:P0口为一个8位漏级开路刈向I/0口,每脚可吸收8TTL门电流。当P凵的管脚第次写1时,被定义为高阻输入。P0能够用于外部程序薮据存储器,它可以被定义为数据/地址的第八位P1凵:P1凵是一个内部提供上拉电阻的8位双向I/0凵,P1凵缓冲器能接收输出4L门电流。P1口管脚写入1后,被内部上拉为高,可用作输入,P1口被外部下拉为低电平时,将输出电流,这是由于内部上拉的缘故。在 FLASH编程和校验时,P1口作为第八位地址接收P2凵:P2凵为一个内部上拉电阻的8位双向I0凵,P2凵缓冲器可接收输出4个TL门流,当P2口被写“1”时,其管脚被内部上拉电阻拉高,且作为输入。并因此作为输入时,P2口的管脚被外部拉低,将《单片机原理及应用》课程设计输出电流。这是由于内部上拉的缘故。P2口当用于外部程序存储器或16位地址外部数据存储器进行存取时,P2口输出地址的高八位。在给出地址“I”时,它利用内部上拉优势,当对外部八位地址数据存储器进行读写时,P2凵输出其特殊功能寄存器的内谷。P2凵在 FLASH编程和校验时接收高八位地址信号和控制信号。P3口:P3口管脚是8个带内部上拉电阻的双向I/0口,可接收输出4个TTL门电流。当P3凵写入“1”后,它们被内部上拉为髙电平,并用作输入。作为输入,由亍外部下拉为低电平,P3凵将输出电流(IL)这是由于上拉的缘故RST:复位输入。当振荡器复位器件时,要保持RST脚两个机器周期的高电平时间XTAL1:反向振荡放大器的输入及内部时钟工作电路的输入。XTAL2:来自反向振荡器的输出。CF气x1灯TAP0ADD□P0.2/AD236C2F4/D4F0.5AD5PO, 3JAD6RSTPO.7/A07A3t4C3H山ARo 1nFP2.2A10PSENP2.3A|1ALEF2.4inP2541328P25A1427P27A|5P123P3. 0/RXD F10F1.1/2EP3. ITXDP3 2/NT0F13P1361. 4P34/014P3 6R16PC/FD17B9C54图单片机最小系统原理图
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反向传播算法推导—全连接神经网络
反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层(w, x,)+b这个神经元接受的输入信号为向量(),向量()为输入向量的组合权重,为徧置项,是标量。神经儿对输入冋量进行加权求和,并加上偏置项最后经过激活函数变换产生输出为表述简洁,我们把公式写成向量和矩阵形式。对每个神经元,它接受的来自前一层神经元的输入为向量,本节点的权重向量为,偏置项为,该神经元的输出值为先计算输入向量与权重向量的内积,加上偏置项,再送入一个函数进行变换,得到输出这个函数称为激活函数,典型的是函数。为什么需要激活函数以及什么样的函数可以充当激活函数,在之前的公众号文章“理解神经网终的激活函数”中已经进行了介绍。神绎网络一般有多个层。第一层为输入层,对应输入向量,神绎元的数量等于特征向量的维数,这个层不对数据进行处理,只是将输入向量送入下一层中进行计算。中间为隐含层,可能有多个。最后是输出层,神经元的数量等于要分类的类别数,输出层的输岀值被用来做分类预测。下面我们来看一个简单神经网络的例了,如下图所示这个网络有层。第一层是输入层,对应的输入向量为,有个神经元,写成分量形式为(),它不对数据做任何处理,直接原样送入下一层。中间层有个神经元,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为。第三个层为输出层,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为()。第一层到第层的权重矩阵为(,第二层到第三层的权重矩阵为()。权重矩阵的每一行为一个权重向量,是层所有神经元到本层某一个神经儿的连接权重,这里的上标表小层数如果激活函数选用函数,则第二层神经元的输出值为+(-(+0)+(1+(0)(-(()第三层神经元的输出值为如果把代入上面二式中,可以将输出向量表示成输出向量的函数。通过调整权重矩阵和偏置项可以实现不同的函数映射,因此神经网终就是一个复合函数需要解决的·个核心问题是·旦神经网络的结构(即神经元层数,每层神经元数量)桷定之后,怎样得到权重矩阵和偏置项。这些参数是通过训练得到的,这是本文推导的核心任务个简单的例子首先以前面的层神经网络为例,推导损失函数对神经网络所有参数梯度的计算方法假设训练样本集中有个样本()。其中为输入向量,为标签向量。现在要确定神经网络的映射函数:什么样的函数能很好的解释这批训练栟本?答案是神经网络的预测输出要尽可能的接近样本的标签值,即在训练集上最小化预测误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:∑‖()-其中()和都是向量,求和项内部是向量的范数平方,即各个分量的平方和。上面的误差也称为欧氏距离损失函数,除此之外还可以使用其他损失函数,如交叉熵、对比损失等。优化目标函数的自变量是各层的权重矩阵和梯度向量,一般情况下无法保证目标函数是凸函数,因此这不是一个凸优化问题,有陷入局部极小值和鞍点的风险(对于这些概念和问题之前的公众号文章“理解梯度下降法”,“理解凸优化”中己经做了详细介绍)这是神经网络之前一直被诟病的一个问题。可以使用梯度下降法进行求解,使用梯度下降法需要计算出损失函数对所有权重矩阵、偏置向量的梯度值,接下来的关键是这些梯度值的计算。在这里我们先将问题简化,只考虑对单个样本的损失函数()-‖后面如果不加说明,都使用这种单样木的损失函数。如果计算出了对单个样木损失函数的棁度值,对这些梯度值计算均值即可得到整个目标函数的梯度值。和(要被代入到网络的后一层中,是复合函数的内层变量,我们先考虑外层的和。权重矩阵是一个x的矩阵,它的两个行分别为向量(和是个维的列向量,它的两个元素为()和()。网络的输入是向量,第一层映射之后的输出是向量首先计算损失函数对权重矩阵每个元素的偏导数,将欧氏距离损尖函数展开,有((+))(())6(如果,即对权重矩阵第行的元素求导,上式分了中的后半部分对来说是常数。根据链式法则有S()+()O如果,即对矩阵第二行的元素求导,类似的有:可以统一写成可以发现,第一个下标决定了权重矩阵的第行和偏置向量的第个分量,第二个下标决定了向量的第个分量。这可以看成是一个列向量与一个行向量相乘的结果,写成矩阵形式为上式中乘法⊙为向量对应元素相乘,第二个乘法是矩阵乘法。是个维列向量,+也是一个维列向量,两个向量执行⊙运算的结果还是个维列向量。是一个元素的列向量,其转置为维行向量,前面这个:维列向量与的乘积为的矩阵,这正好与矩阵的尺寸相等。在上面的公式中,权重的偏导数在求和项中由部分组成,分别是网络输出值与真实标签值的误差激活区数的导数+(),本层的输入值。神经网络的输出值、激活函数的导数值本层的输入值都可以在正向传播吋得到,因此可以晑效的计算出来。对所有训练样本的偏导数计算均值,可以得到总的偏导数对偏置项的偏导数为:如果上式分子中的后半部分对来说是常数,有:()⊥()如果类似的有这可以统写成:写成矩阵形式为偏置项的导数由两部分组成,分别是神经网络预测值与真实值之间的误差,激活函数的导数值,与权重矩阵的偏导数相比唯一的区别是少了。接下来计算对和的偏导数,由于是复合函数的内层,情况更为复杂。()是个的短阵,它的个行向量为(),(,(,(。偏置项()是维向量,个分量分别是(),(,(),(。首先计算损失函数对的元素的偏导数:而上式分子中的两部分都有,因此都与有关。为了表述简活,我们令:根据链式法则有:其巾((和和都是标量和()是两个()向量的内积,的每一个分量都是()的函数。接下来计算和这里的一是个向量,衣示的每个分量分别对求导。当时有:后面个分量相对于求导变量(都是常数。类似的当时有:()0)(()和时的结果以此类推。综合起来有:同理有:()十如果令合并得到()()[()-)。()。()写成矩阵形式为()最后计算偏置项的偏导数()类似的我们得到:合并后得到()写成矩阵形式为:(0)至此,我得到了这个简单网络对所有参数的偏导数,接下来我们将这种做法推广到更般的情况。从上面的结果可以看岀一个规律,输出层的权重矩阵和偏置向量梯度计算公式中共用了()-)()对」隐含层也有类似的结果完整的算法现在考虑一般的情况。假设有个训练样本(),其中为输入向量,为标签向量。训练的目标是最小化样木标签值与神经网络预测值之闩的误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:其中为神经网络所有参数的集合,包括各层的权重和偏置。这个最优化问题是·个不带约束条件的问题,可以用梯度下降法求解。上面的误差函数定义在整个训练样本集上,梯度下降法每一次迭代利用了所有训练样本,称为批量棁度卜降法。如果样木数量很大,每次迭代都用所有样木进计算成木太高。为了解决这个问题,可以采用单样本梯度下降法,我们将上面的损失函数写成对单个样本的损失函数之和:定义对单个样本()的损失函数为)=-()如果采用单个样本进行迭代,梯度下降法第次迭代时参数的更新公式为:nV如果要用所有样本进行迭代,根据单个样本的损失函数梯度计算总损失梯度即可,即所有样本梯度的均值用梯度下降法求解需要初始化优化变量的值。一般初始化为一个随机数,如用正态分布(a)产生这些随机数,其中G是一个很小的正数到日前为止还有一个关键问题没有解决:日标函数是一个多层的复合函数,因为神经网络中每一层都有权重矩阵和偏置向量,且每一层的输出将会作为下一层的输入。因此,直接计算损失函数对所有权重和偏置的梚度很复杂,需要使用复合函数的求导公式进行递推计算几个重要的结论在进行推导之前,我们首先来看下面几种复合函数的求导。又如下线性映射函数:其中是维向量,是×的矩阵,是维向量。问题:假设有函数,如果把看成常数,看成的函数,如何根据函数对的梯度值Ⅴ计算函数对的梯度值Ⅴ?根据链式法则,由于只和有关,和其他的≠无关,因此有:c∑(对于的所有元素有:写成矩阵形式为:问题:如果将看成常数,将看成的函数,如何根据V计算Ⅴ?由于任意的和所有的都有关系,根据链式法则有写成矩阵形式为这是一个对称的结果,在计算函数映射时用矩阵乘以向量得到,在求梯度时用矩阵的转置乘以的梯度得到的梯度。问题:如果有向量到向量的映射:
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