智能仪器原理及应用..ppt

2 自顶向下模块化设计 这种设计方法首先是对最高层进行编码、测试和调试。该方法一般适合用高级语言来设计程序。 特点： 自底向上，高层模块设计中的根本错误也许要很晚才能发现。 自顶向下，程序大小和性能往往要开发关键性的低层模块时才会表现出来。 注：实际工作中，两种方法结合使用。先开发高层模块和关键性低层模块，并用“节点”来代替以后开发的不太重要的模块。 结构化程序设计 使用“顺序”、“选择”、“循环”三种基本的控制结构就能实现任何单入口单出口的程序。 基于裸机的软件设计 一、设计步骤 1、设计任务书的编写 包括仪器各项具体技术指标，设备规格，其中所使用各组件的具体信息，要尽量做到详细。 2、硬件电路设计 1 简化电路，缩短开发周期。 2 留有余地 3 以软代硬 4 监测电路的设计 5 工艺设计 3、软件任务分析 软件任务分析和硬件电路设计结合进行，哪些功能由硬件完成，哪些任务由软件完成，在硬件电路设计基本定型后，基本可以确定。 4、数据类型和数据结构规划 必须严格规定好各个接口条件，即各接口参数的数据结构和数据类型。 5、资源分配 分配系统的资源包括ROM、RAM、定时器／计数器、中断源等。系统资源规划好以后，应列出一张系统资源分配清单，作为以后编程的依据。 6、编程与调试 7、编程语言与编程环境的选择 汇编语言 高级语言 程序流程图 程序流程图的画法 第一步：先粗略的程序整体流程图，即不管每个子程序如何实现。 第二步：细化第一步中所绘流程图。考虑每个子任务的具体算法，但不关心具体程序实现。 第三步：将具体编程细化。 例：一数据采集系统，将采集到的一批数据存放在片外RAM中，数据类型为双字节十六进制正整数，存放格式为顺序存放，高字节在前 低地址 ，低字节在后 高地址 。数据块的首址已知，数据总个数 不超过256个 也已知。现在需要设计一个程序，计算下列公式的值 设y f x 的反函数为x F y ，则上式可得 又有y N／k，则 此法的关键是能够求出对应于解析式y f x 的反函数x F y 如果反函数不能直接找到，可采用差值方法和曲线拟合法来替代反函数。 此即为对应于y f x 的校正函数 2、代数插值法 何为插值？ （1）设有n+1组离散点： x0，y0 ， x1，y1 ，…， xn，yn ，x∈[a，b]和未知函数f x ； （2）f x0 y0，f x1 y1，…，f xn yn； （3）计算出函数g x ，在x xi i 0，…，n 处使g xi 与f xi 相等。 满足此条件的函数g x 称为f x 的插值函数，xi称为插值节点。若找到了函数g x ，则在区间[a，b]上均用g x 近似代替f x 。 注：g x 有多种选择方法 实现方法：如果自变量x为n+1个，则选择g x 为n次多项式，记作Pn x ，如下所示， 为了逼近f x ，使Pn x 在节点xi处满足 代数插值（多项式法） 对于前述n+1组离散点，系数an，…，a1，a0应满足的方程组为 根据此方程组，可以求解出有关系数an，…，a1，a0 的一组解。根据此解可知所设多项式的表达式。由此得出插值多项式。 注:当x0，x1，…，xn互异时，方程组有惟一解 一般讲，给出的离散点数通常会多于求解插值方程所需要的离散点数。因此，在求解插值函数时，首先应根据所需精度来决定多项式的次数。 多项式的次数与所要逼近的函数有关 线性函数，用一次多项式来逼近 即n 1 。 近抛物线函数，用二次多项式来逼近 即n 2 。 多项式次数还与自变量的范围有关 自变量的允许范围越大 即插值区间越大 ，达到同样精度时的多项式的次数也较高。 如果无法预测多项式次数的情况，可采用试探法。 一般情况下，线性插值和抛物线插值方法最常用。因为n的次数过高，会增加计算量。 1、线性插值 实现方法：从一组数据 xi,yi 中选取两个有代表性的点 x0,y0 和 x1,y1 ，然后根据插值原理，求出插值方程 。 待定系数a1和a0 当 x0,y0 、 x1,y1 取在非线性特性曲线f x 或数组的两端点A，B时，线性插值就是最常用的直线方程校正法。 设A，B两点的数据分别为 a，f a ， b，f b ，可求出其校正方程为 P1 x a1x+a0 式中P1 x 是f x 的近似表示。当xi≠x0，x1时，P1 xi 与f xi 一般不相等，存在误差Vi，其绝对值为 若在x的全部取值区间[a，b]上始终有Vi ε ε为允许的校正误差 ，则直线方程即为理想的校正方程。 实时测量时，每采样一个x值，就用该方程计算P1 x 并把P1 x 当作被测量值的校正值。 实现方法：在一组数据中选取 x0，y0 ， x1，y1 ， x