【求助】单片机之间的不使用MAX232的TTL电平串口通信是否需要保护措施?

硬件/嵌入开发 > 单片机/工控 [问题点数:30分,结帖人liujj05]
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什么是RS232电平?什么是TTL电平

首先来说串口通讯协议,串口通讯协议包括物理部分与协议部分嘛,物理部分既硬件部分,协议部分既软件部分。形象店来说就是物理层决定人们用嘴巴还是肢体交流,协议层决定...由上图可以看出RS232电平与TTL电平逻辑刚.

MAX232电平转换:RS232-TTL

MAX232芯片是美信(MAXIM)公司专为RS-232标准串口设计的单电源电平转换芯片,使用+5v单电源供电。 器件特别适合电池供电系统,这是由于其低功耗关断模式可以将功耗减小到5uW以内。MAX225、MAX233、MAX235以及MAX...

RS232电平与TTL电平转换

1)接口的信号电平值较高,易损坏接口电路的芯片,又因为与TTL电平不兼容故需使用电平转换电路方能与TTL电路连接。  2)传输速率较低,在异步传输时,波特率为20Kbps; 3)接口使用一根信号线和一根信号返回线而...

单片机与电脑接口TTL与RS232电平模拟转换)电路及工作原理分析

1)接口的信号电平值较高,易损坏接口电路的芯片,又因为与TTL电平不兼容故需使用电平转换电路方能与TTL电路连接。 2)传输速率较低,在异步传输时,波特率为20Kbps; 3)接口使用一根信号线和一根信号返回线而构成...

TTL电平232电平的区别和转化

之前用stm32与电脑做串口通讯,使用了USB转TTL电平模块。一直没有弄清楚其什么是RS232电平,什么是TTL电平,以及为什么他们要相互转化。    什么是TTL电平:  TTL(晶体管-晶体管逻辑电平),这是计算机...

TTL电平、COMS电平、232电平、USB电平的区别与转换方法

TTL电平、COMS电平、232电平、USB电平的区别与转换方法一、电平信号的主要特性电平 输入 输出特点 高低高低TTL大于2.0小于1.2V大于2.4V小于0.8V所有的主控制芯片引脚(包括串口的RX,TX,普通IO口)都是TTL电平,...

USB、TTL电平232电平之间的相互转换

USB、TTL电平232电平... 232电平:电脑串口的电平二:USB转串口包括两种: 1.USB转232串口 2.USB转TTL串口三:三者转换(1)TTL与232串口互转:单片机串口TTL电平)想和电脑串口232电平)通信,就需要使...

TTL电平与RS232电平的区别

51系列单片机接口TTL电平,其中就有串口,如 Tx Rx 等。 电脑自带串口是标准 RS232电平。51系列单片机 串口 ,一般要用 max232电平转换后才能与电脑自带串口 相连。RS-232  RS-232 对电器特性、逻辑电平和各种...

usb转串口,232电平,TTL电平

TTL电平:一般用作数字芯片的电平(单片机大多是TTL电平,只是不同的电压标准) 232电平:232电平特制电脑串口的电平 USB:除去屏蔽层,有4根线,分别是VCC、GND和D+、D-两根信号线。5V是USB的电源电压,给USB ...

TTL转RS232电平转换电路及工作原理

这个接口有个专业的名称,叫RS23接口,而RS232接口串口通讯的一种,其实所谓的接口,我的理解就是一种通信协议,规定了传输电平,传输方式,及怎么传输数据等等。 协议标准规定采用一个25个脚的DB25连接器,还规定...

关于串口单片机通信电平转换的总结

一、为什么要单片机和计算机之间通信需要电平转换? 因为计算机的串口为RS_232C,其中高电平为-12V,低电平为+12V;我们单片机的输出与输入时TTL电平,其中高电平为+5V,低电平为-5V,因此我们需要通过电平转换才能...

MAX232单片机通信电路图

制作电路前我们先来看看要用的MAX232,这里我们去具体讨论它,只要知道它是TTL和RS232电平相互转换的芯片和基本的引脚接线功能就行了。通常我会用两个小功率晶体管加少量的电路去替换MAX232,可以省一点,效果也...

简单的RS232C/TTL电平转换和串口取电电路设计与制作

这样电路有好多种,一般来说商业化的成品会用到MAX232,DS275等专用的RS232、TTL电平转换集成电路,对于普通电子爱好者来说使用这样的器件一来太好购买,二来使制作的费用提高,那用什么样的电路去代替它们呢?...

串口、COM口、TTL、RS-232的区别详解

Point:  1、串口、COM口是指的物理接口形式(硬件)。而TTL、RS-232、RS-485是指的电平标准(电信号)。... 3、PL2303、CP2102芯片是 USB 转 TTL串口 的芯片,用USB来扩展串口TTL电平)。  4、MAX232

MAX232芯片的用法及实际应用

MAX232芯片是美信(MAXIM)公司专为RS-232标准串口设计的单电源电平转换芯片,它可以实现两路串口电平的转换,可以实现TTL电平232电平之间的相互转换。芯片使用+5v单电源供电。 首先,我们来了解一下什么是TTL...

SP3232芯片可以实现由TTL电平转RS232电平

1、RS232接口又称DB9接口,是现在主流的串行通信接口之一。具体定义等参考百度即可(小猴子长话短说!!)。 平常所说的电脑串口(用于通讯)是指台式电脑主机后面的九针接口,专业名称就是RS232接口,如图 : ...

简单的RS232C/TTL电平转换和串口取电

单片机串口有很大一部分是使用TTL电平标准的(PIC的可以直接连接在电脑串口),它的逻辑1电平是5V,逻辑0电平是0V,而电脑串行口所使用的是RS232C的电平标准,它的逻辑1电平是-3V--12V,逻辑0电平是+3V-+12V。...

linux串口只能发送能接收_串口,com口,ttlmax232你应该知道的事

本文经授权转载自公众号嵌入式Linux(id:Linux-c-world)TTL电平:TTL是Transistor-Transistor Logic,即晶体管-晶体管逻辑的简称,它是计算机处理器控制的设备内部各部分之间通信的标准技术。TTL电平信号应用广泛,...

TTL与RS-485电平转换芯片MAX485/MAX3485

常用的转换芯片是MAX485(5V),MAX3485(3.3V),它们都是半双工的。      A端和B端分别为接收和发送的差分信号端,当A引脚的电平高于B时,代表发送的数据为1;当A的电平低于B端时,代表...

RS232 RS485 串口 电平标准

RS-232 个人计算机上的通讯接口之一,由电子工业协会(Electronic Industries Association,EIA) 所制定的异步传输标准接口。通常 RS-232 接口以9个引脚 (DB-9) 或是25个引脚 (DB-25) 的型态出现,...

【硬件学习笔记001】usb转串口 TTL232电平

3、USB转232串口: 图片 扫盲 串口(USART)通信-串口通讯协议简介 物理层:规定通讯系统中具有机械、电子功能部分的特性,确保原始数据在物理媒体的传输。其实就是硬件部分。 协议层:协议层...

四史答题软件安装包exe

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

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首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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