stc 12C5A60S2单片机如何工作在1T下。
我有一片12C5A60S2单片机,如何让他工作在1T下?测试发现,只能工作在12T下。怎么设置才能让工作在1T下呢?跪求高手帮忙。...
我有一片12C5A60S2单片机,如何让他工作在1T下?测试发现,只能工作在12T下。怎么设置才能让工作在1T下呢?跪求高手帮忙。
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程序说明:
y = pca(mixedsig),程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵,n为信号个数,T为采样点数, y为 m*T 阶主分量矩阵。
程序设计步骤:
1、去均值
2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量
3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数
4、降序排列特征值
5、去掉较小的特征值
6、去掉较大的特征值(一般没有这一步)
7、合并选择的特征值
8、选择相应的特征值和特征向量
9、计算白化矩阵
10、提取主分量
程序代码
%程序说明:y = pca(mixedsig),程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵,n为信号个数,T为采样点数
% y为 m*T 阶主分量矩阵。
function y = pca(mixedsig)
if nargin == 0
error('You must supply the mixed data as input argument.');
end
if length(size(mixedsig))>2
error('Input data can not have more than two dimensions. ');
end
if any(any(isnan(mixedsig)))
error('Input data contains NaN''s.');
end
%——————————————去均值————————————
meanValue = mean(mixedsig')';
mixedsig = mixedsig - meanValue * ones(1,size(meanValue,2));
[Dim,NumofSampl] = size(mixedsig);
oldDimension = Dim;
fprintf('Number of signals: %d\n',Dim);
fprintf('Number of samples: %d\n',NumofSampl);
fprintf('Calculate PCA...');
firstEig = 1;
lastEig = Dim;
covarianceMatrix = cov(mixedsig',1); %计算协方差矩阵
[E,D] = eig(covarianceMatrix); %计算协方差矩阵的特征值和特征向量
%———计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数lastEig———
rankTolerance = 1e-5;
maxLastEig = sum(diag(D)) >rankTolerance;
lastEig = maxLastEig;
%——————————降序排列特征值——————————
eigenvalues = flipud(sort(diag(D)));
%—————————去掉较小的特征值——————————
if lastEig <oldDimension
lowerLimitValue = (eigenvalues(lastEig) + eigenvalues(lastEig + 1))/2;
else
lowerLimitValue = eigenvalues(oldDimension) - 1;
end
lowerColumns = diag(D) > lowerLimitValue;
%—————去掉较大的特征值(一般没有这一步)——————
if firstEig > 1
higherLimitValue = (eigenvalues(firstEig - 1) + eigenvalues(firstEig))/2;
else
higherLimitValue = eigenvalues(1) + 1;
end
higherColumns = diag(D) < higherLimitValue;
%—————————合并选择的特征值——————————
selectedColumns =lowerColumns & higherColumns;
%—————————输出处理的结果信息—————————
fprintf('Selected[ %d ] dimensions.\n',sum(selectedColumns));
fprintf('Smallest remaining (non-zero) eigenvalue[ %g ]\n',eigenvalues(lastEig));
fprintf('Largest remaining (non-zero) eigenvalue[ %g ]\n',eigenvalues(firstEig));
fprintf('Sum of removed eigenvalue[ %g ]\n',sum(diag(D) .* (~selectedColumns)));
%———————选择相应的特征值和特征向量———————
E = selcol(E,selectedColumns);
D = selcol(selcol(D,selectedColumns)',selectedColumns);
%——————————计算白化矩阵———————————
whiteningMatrix = inv(sqrt(D)) * E';
dewhiteningMatrix = E * sqrt(D);
%——————————提取主分量————————————
y = whiteningMatrix * mixedsig;
%——————————行选择子程序———————————
function newMatrix = selcol(oldMatrix,maskVector)
if size(maskVector,1)~ = size(oldMatrix,2)
error('The mask vector and matrix are of uncompatible size.');
end
numTaken = 0;
for i = 1:size(maskVector,1)
if maskVector(i,1) == 1
takingMask(1,numTaken + 1) == i;
numTaken = numTaken + 1;
end
end
newMatrix = oldMatrix(:,takingMask);
本文来自CSDN博客,转载请标明出处:
y = pca(mixedsig),程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵,n为信号个数,T为采样点数, y为 m*T 阶主分量矩阵。
程序设计步骤:
1、去均值
2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量
3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数
4、降序排列特征值
5、去掉较小的特征值
6、去掉较大的特征值(一般没有这一步)
7、合并选择的特征值
8、选择相应的特征值和特征向量
9、计算白化矩阵
10、提取主分量
程序代码
%程序说明:y = pca(mixedsig),程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵,n为信号个数,T为采样点数
% y为 m*T 阶主分量矩阵。
function y = pca(mixedsig)
if nargin == 0
error('You must supply the mixed data as input argument.');
end
if length(size(mixedsig))>2
error('Input data can not have more than two dimensions. ');
end
if any(any(isnan(mixedsig)))
error('Input data contains NaN''s.');
end
%——————————————去均值————————————
meanValue = mean(mixedsig')';
mixedsig = mixedsig - meanValue * ones(1,size(meanValue,2));
[Dim,NumofSampl] = size(mixedsig);
oldDimension = Dim;
fprintf('Number of signals: %d\n',Dim);
fprintf('Number of samples: %d\n',NumofSampl);
fprintf('Calculate PCA...');
firstEig = 1;
lastEig = Dim;
covarianceMatrix = cov(mixedsig',1); %计算协方差矩阵
[E,D] = eig(covarianceMatrix); %计算协方差矩阵的特征值和特征向量
%———计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数lastEig———
rankTolerance = 1e-5;
maxLastEig = sum(diag(D)) >rankTolerance;
lastEig = maxLastEig;
%——————————降序排列特征值——————————
eigenvalues = flipud(sort(diag(D)));
%—————————去掉较小的特征值——————————
if lastEig <oldDimension
lowerLimitValue = (eigenvalues(lastEig) + eigenvalues(lastEig + 1))/2;
else
lowerLimitValue = eigenvalues(oldDimension) - 1;
end
lowerColumns = diag(D) > lowerLimitValue;
%—————去掉较大的特征值(一般没有这一步)——————
if firstEig > 1
higherLimitValue = (eigenvalues(firstEig - 1) + eigenvalues(firstEig))/2;
else
higherLimitValue = eigenvalues(1) + 1;
end
higherColumns = diag(D) < higherLimitValue;
%—————————合并选择的特征值——————————
selectedColumns =lowerColumns & higherColumns;
%—————————输出处理的结果信息—————————
fprintf('Selected[ %d ] dimensions.\n',sum(selectedColumns));
fprintf('Smallest remaining (non-zero) eigenvalue[ %g ]\n',eigenvalues(lastEig));
fprintf('Largest remaining (non-zero) eigenvalue[ %g ]\n',eigenvalues(firstEig));
fprintf('Sum of removed eigenvalue[ %g ]\n',sum(diag(D) .* (~selectedColumns)));
%———————选择相应的特征值和特征向量———————
E = selcol(E,selectedColumns);
D = selcol(selcol(D,selectedColumns)',selectedColumns);
%——————————计算白化矩阵———————————
whiteningMatrix = inv(sqrt(D)) * E';
dewhiteningMatrix = E * sqrt(D);
%——————————提取主分量————————————
y = whiteningMatrix * mixedsig;
%——————————行选择子程序———————————
function newMatrix = selcol(oldMatrix,maskVector)
if size(maskVector,1)~ = size(oldMatrix,2)
error('The mask vector and matrix are of uncompatible size.');
end
numTaken = 0;
for i = 1:size(maskVector,1)
if maskVector(i,1) == 1
takingMask(1,numTaken + 1) == i;
numTaken = numTaken + 1;
end
end
newMatrix = oldMatrix(:,takingMask);
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2C5A60S2执行程序指令速度本身就是1T,这个没有什么12T。
只有定时器才有1T/12T两种模式可选,在寄存器AUXR中设置。
只有定时器才有1T/12T两种模式可选,在寄存器AUXR中设置。
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不能设置,只能工作在1T下
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是定时器或波特率的1T吗?
在AUXR寄存器中可设置!T或!2T,
在AUXR寄存器中可设置!T或!2T,
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