单片机矩阵键盘同一个按键多个结果问题

梦韵116 2025-02-02 21:27:39

 
    今下午我自己尝试写了一个矩阵键盘的代码(扫描列再匹配模式),预想成果是这样的:第一列的第1~4行按键控制LED1~4,第二列的第1~4行按键控制LED5~6。第三第四列逻辑重复第一第二列。(下面按键我以行列排序,例如第一列第二个按键序号就是12)
    然后当我写好后发现第三第四列正常运行,但是第一第二列就有问题了,当连续按下第一第二列的的按键时会有两个灯间接亮起,也就是说当我连续按下11的时候(无论按下的间隔大还是小)LED1和LED5会间接亮起,而且两个灯的转换间隔也不一样(相对稳定的按下速度时),后面也类似12是LED2和LED6,13是LED3和LED7,14是LED4和LED8,第二列也是同样结果21=11,22=12,23=13,24=13。
    我尝试过修改消抖延迟,但不管是改大还是改小最后都是一样。
    然后我尝试分别注释掉第一列和第二列的代码,发现可能是其中有错:注释掉第一列代码后,确实第一列按键不工作了,但是第二行依旧是相同问题。反过来只注释第二行也一样.
    我用的单片机芯片型号是IAP15F2K61S2(就是学校给的板子),
在对P3赋值时已经写过用P44 P42代替P37 P36口。有消抖处理和松手检测。第三第四列对比第一第二列除了一开始的P3赋值和switch匹配的数值不同(以及没有P44 P42)之外,代码完全一样。
    对这个问题我已经找过几个ai,看了好几个原理视频,翻了十几个网页,还试过硬件仿真(但是按下按键的时候不知道为什么会报错然后弹出去),弄了快四个小时还是找不出问题,所以就来请问一下

#include <STC15F2K60S2.H>
#include <intrins.h>
 
#define uchar unsigned char
#define uint unsigned int
    
sbit LED1=P0^0;
sbit LED2=P0^1;
sbit LED3=P0^2;
sbit LED4=P0^3;
 
 
 
void Delay5ms();    //@11.0592MHz
void key2();
 
void main()
{
    P2=0XA0;P0=0X00;P2=0X80;P0=0XFF;
    while(1)
    {
        key2();
    }
}
 
void key2()
{
    uchar temp;
    
    P3=0X7F;P44=0;//扫描第一列
    temp=P3;temp&=0x0f;
    if(temp!=0x0f)
    {
        Delay5ms();//消抖处理
        temp=P3;temp&=0x0f;
        if(temp!=0x0f)//确认按下
        {
            temp=P3;//重新赋值
            switch(temp)
            {
                case 0x7E: P0=0XFE;break;//LED1
                case 0x7D: P0=0XFD;break;//LED2
                case 0x7B: P0=0XFB;break;//LED3
                case 0x77: P0=0XF7;break;//LED4
            }
            while(temp!=0x0f)
            {
                temp=P3;
                temp&=0x0f;
            }
        }
    }
    
    
    P3=0XBF;P42=0;//扫描第二列
    temp=P3;temp&=0x0f;
    if(temp!=0x0f)
    {
        Delay5ms();
        temp=P3;temp&=0x0f;
        if(temp!=0x0f)
        {
            temp=P3;
            switch(temp)
            {
                case 0xbE: P0=0XEF;break;//LED5
                case 0xbD: P0=0XDF;break;//LED6
                case 0xbB: P0=0XBF;break;//LED7
                case 0xb7: P0=0X7F;break;//LED8
            }
            while(temp!=0x0f)
            {
                temp=P3;
                temp&=0x0f;
            }
        }
    }
    
    
    P3=0XDF;//扫描第三列
    temp=P3;temp&=0x0f;
    if(temp!=0x0f)
    {
        Delay5ms();
        temp=P3;temp&=0x0f;
        if(temp!=0x0f)
        {
            temp=P3;
            switch(temp)
            {
                case 0xDE: P0=0XFE;break;//LED1
                case 0xDD: P0=0XFD;break;//LED2
                case 0xDB: P0=0XFB;break;//LED3
                case 0xD7: P0=0XF7;break;//LED4
            }
            while(temp!=0x0f)
            {
                temp=P3;
                temp&=0x0f;
            }
        }
    }
    
    
    P3=0XEF;//扫描第四列
    temp=P3;temp&=0x0f;
    if(temp!=0x0f)
    {
        Delay5ms();
        temp=P3;temp&=0x0f;
        if(temp!=0x0f)
        {
            temp=P3;
            switch(temp)
            {
                case 0xEE: P0=0XEF;break;//LED5
                case 0xED: P0=0XDF;break;//LED6
                case 0xEB: P0=0XBF;break;//LED7
                case 0xE7: P0=0X7F;break;//LED8
            }
            while(temp!=0x0f)
            {
                temp=P3;
                temp&=0x0f;
            }
        }
    }
    
    
}
 
void Delay5ms()        //@11.0592MHz
{
    unsigned char i, j;
 
    i = 54;
    j = 199;
    do
    {
        while (--j);
    } while (--i);
}
 

 

...全文
685 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

27,521

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
硬件/嵌入开发 单片机/工控
社区管理员
  • 单片机/工控社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧