2410 控制 18 路继电器,如何做可以节省 IO 端口?

zaodt 2009-06-13 04:45:49
2410 控制 18 路继电器,如何做可以节省 IO 端口?


如果用 18 个 IO 端口,感觉太浪费了,而且排线也太多;

听说可以通过相应的 IC,只用几个 IO 口就可以实现相同的功能,不知道该如何做?

另外,这样做的话,大概要增加多少成本?
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nick_TS16949 2009-06-15
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4051可以实现楼主的要求
CBEMA 2009-06-15
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如果加一个fpga的话,可以把原来电路的很多逻辑都用fpga来实现。将来改变控制方式可以容易一点,有时候不用再动电路,直接改软件就好了。所以用fpga的话,尽量把能想到的将来要用的一次做进去,以后就是改fpga内部逻辑的事情了。
paul_chao 2009-06-15
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用 Bus Latch(74374) + High Current Driver(ULN2008) 吧, 接 Memory Bus, 連 IO 都省了.

Paul, Chao @ Techware
Codings 2009-06-13
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可以使用8-channel CMOS analog multiplexer/demultiplexer 如SN74LV4051等复用IO口
wangxin_801115 2009-06-13
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完全可以
矩阵也可以
用FPGA??
那还需要用ARM吗?就这点事
asideu 2009-06-13
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动不动就使用fpga 你怎么不推荐个cpu呢

上面说的 随便一个选路 就可以 比方三八译码器。
简单的问题简单做 实际点 呵呵
gooogleman 2009-06-13
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其实很多时候可以使用一些小芯片弄

不用成本太贵的FPGA
gooogleman 2009-06-13
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不用这么贵的FPGA

使用译码器
比如3八译码器等。随便搞定。

使用3个 3八译码器即可。
tintinle 2009-06-13
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FPGA用的还是很广的
songlin987 2009-06-13
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要加ic?那就用一片fpga吧,其实你也可以象键盘那样来做,也可以节省io口的4*5就可以控制20路,如果io够用,那就一路分配一个吧,省事,而且也可靠
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 SSD1306是一种常用于微控制器的OLED(有机发光二极管)显示驱动集成电。该集成电被设计用来驱动单色或双色的图形显示,通常被应用在小型电子设备的显示屏上,包括诸如智能手表、家庭智能设备以及嵌入式系统等设备。接下来,我们将详细分析SSD1306的核心特性、运作机制以及在实际项目中的具体应用方法。 1. SSD1306简介: SSD1306是一款具备低能耗、高效率的OLED驱动管理芯片,支持I2C和SPI通信方式,能够驱动64x48像素的OLED显示屏。它集成了电压变换装置,可以直接使用3.3V或5V的电源供电,从而优化了电源管理设计。 2. SSD1306硬件特征: - 内置电荷泵:为OLED单元提供超出VCC的电压,确保屏幕的明亮度。 - 存储器映射:64行x48列的显示存储空间,用于保存显示数据。 - 数据串行处理:内部电将并行数据转换为串行数据,以驱动OLED单元。 - 多种接口支持:兼容I2C(双线接口)和SPI(四线串行接口),便于与微控制器相连。 - 显示管理:具备垂直滚动控制、开关功能、对比度调节等操作。 3. SSD1306运作机制: OLED屏幕由众多自发光的像素点组成,每个像素点由红、绿、蓝三色OLED单元构成。SSD1306通过控制每个像素点的电流大小来调节亮度,从而实现图像的展示。通过I2C或SPI接口,微控制器向SSD1306传输指令和数据,用以设定显示内容及其参数。 4. SSD1306应用步骤: a. 连接线:将微控制器的I2C或SPI引脚与SSD1306对应的引脚相连接。 b. 初始化设置:发送初始化指令序列,设定屏幕分辨率、通信接口...
内容概要:本文档标题虽为《基于蚁群优化算法的直流电机模糊PID控制(Matlab实现)》,但实际内容是一篇关于“SEM广告投放策略优化”的完整研究论文。该论文基于某互联网公司2025年全年约142万元的SEM投放数据,构建了“诊断—分类—优化—鲁棒决策”四层次量化分析框架。首先从广告设计、关键词管理、出价预算与投放时间四个维度评估投放合理性,并建立对数线性假日效应回归模型,揭示工作日效益高、节假日效应显著等时间规律;其次提出成本—效益二维归一化分类框架,结合中位数分割与K-means聚类校验,将6000余个关键词划分为黄金词、重点词、潜力词、问题词和无效词五类;接着建立以预期注册量最大化为目标、受日预算与总预算双重约束的0-1整数规划模型,采用贪心选词与拉格朗日对偶定价相结合的两阶段算法求解,得出2025年特定周期的最优投放策略;最后引入CVaR鲁棒优化框架,应对竞价、展现、点击与转化的多重不确定性,给出2026年特定周期的稳健投放方案及指标期望范围。实证结果显示,优化后单位注册成本下降约20%,黄金词预算占比提升至四成以上,无效词被完全剔除,整体投放结构显著改善。; 适合人群:具备数据分析、运筹优化或数字营销背景,从事互联网广告投放、商业分析、数据科学等相关工作的从业者及高校研究生。; 使用场景及目标:① 学习如何系统性地诊断与优化大规模SEM广告投放策略;② 掌握关键词分类、预算分配、鲁棒优化等核心建模方法;③ 为实际业务中提升广告投放ROI(投资回报率)提供可复用的量化分析框架与算法参考。; 阅读建议:本文兼具理论深度与实践价值,建议读者结合文中提到的三张数据表单(投放记录、注册数、关键词统计)和结果模板,复现其分析流程与模型推导,重点关注分类规则的设计、两阶段算法的实现细节以及CVaR鲁棒框架的应用逻辑,以便将方法迁移到自身的业务场景中。

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