求救,大家谁能帮我个忙,我现在有一题不会做,有谁会做的帮一下啦,在此不胜感激!

老鼠爱上猫 2005-06-17 12:10:42
关于一个嵌入式系统的题:某一嵌入式计算机温度控制系统具体要求如下:
1、温度采集点2个,每个温度测量点的测量温度的范围为:0℃--150℃.输入信号为0--10MA直流信号。精度精确到0.5℃。
2、开关输入量为2个,分别为:加温设备1故障;加温设备2故障。
3、模拟控制输出共2个通道;分别控制2个加温设备,经过D/A转换后输出0--10MA信号,输出通道的分辨率要求优于百分之一。
4、开关输出量为2个,分别控制两个加温设备的启停。
5、该控制系统具有若干个按键,用于参数设定。并具有相应的显示和状态指示。
6、设备应该具有RS485通讯接口,用于系统组网。
根据给定的技术条件,写出设计说明书并画出具体的电路框图,并说明各部分的功能。
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crazyeagle 2005-06-18
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找人帮忙,你还不如找合作伙伴呢!!
老鼠爱上猫 2005-06-17
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我的邮箱是 zhy2003119@126.com ,谢谢大家帮忙 ,我急用
ily961 2005-06-17
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hehe.?
载舟之水 2005-06-17
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没人有义务帮你吧。要看看大家谁有空了。
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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