使用chatGPT写单片机程序

赶一波AI的热潮，最近chat GPT超火，就体验了一下用AI自动生成代码，太强悍了也有不足的地方

我使用的是第三方接口的chat gpt 3.5。真是学习编程的神器。

以下是一个结合了零点满度校正、多点线性校正、使用二阶低通巴特沃斯滤波器和温度模糊PID控制的51单片机程序

1. #include <reg51.h>
   
2. 
   
3. #define ADC_CS P1_0
   
4. #define ADC_CLK P1_1
   
5. #define ADC_DIN P1_2
   
6. #define ADC_DOUT P1_3
   
7. 
   
8. // 巴特沃斯滤波器参数
   
9. float b0 = 0.0025; // b0系数
   
10. float b1 = 0.005; // b1系数
    
11. float b2 = 0.0025; // b2系数
    
12. float a1 = -1.8227; // a1系数
    
13. float a2 = 0.8316; // a2系数
    
14. 
    
15. // 状态变量
    
16. float x[2] = {0.0, 0.0}; // 巴特沃斯滤波器输入状态变量
    
17. float y[2] = {0.0, 0.0}; // 巴特沃斯滤波器输出状态变量
    
18. 
    
19. // PID控制参数
    
20. float kp = 0.0; // 比例系数
    
21. float ki = 0.0; // 积分系数
    
22. float kd = 0.0; // 微分系数
    
23. 
    
24. // 模糊PID控制参数
    
25. float e_last = 0.0; // 上一次误差
    
26. float ec[3] = {0.0, 0.0, 0.0}; // 误差变化率数组
    
27. float u[3] = {0.0, 0.0, 0.0}; // 控制量变化率数组
    
28. float u_out = 0.0; // 控制量输出
    
29. 
    
30. // 延时函数
    
31. void delay(unsigned int n)
    
32. {
    
33.     unsigned int i;
    
34.     while (n--)
    
35.     {
    
36.         for (i = 0; i < 1000; i++);
    
37.     }
    
38. }
    
39. 
    
40. // 发送24位指令并读取16位数据
    
41. unsigned int adc_read(void)
    
42. {
    
43.     unsigned char i;
    
44.     unsigned int data = 0;
    
45. 
    
46.     // 发送指令
    
47.     ADC_CS = 0;
    
48.     ADC_CLK = 0;
    
49.     ADC_DIN = 1;
    
50.     delay(1);
    
51.     ADC_CLK = 1;
    
52.     delay(1);
    
53.     ADC_CLK = 0;
    
54.     delay(1);
    
55.     ADC_DIN = 1;
    
56.     delay(1);
    
57.     ADC_CLK = 1;
    
58.     delay(1);
    
59.     ADC_CLK = 0;
    
60.     delay(1);
    
61. 
    
62.     // 读取数据
    
63.     for (i = 0; i < 24; i++)
    
64.     {
    
65.         if (i < 16)
    
66.         {
    
67.             data <<= 1;
    
68.             ADC_CLK = 1;
    
69.             delay(1);
    
70.             ADC_CLK = 0;
    
71.             delay(1);
    
72.             data |= ADC_DOUT;
    
73.             delay(1);
    
74.         }
    
75.         else
    
76.         {
    
77.             ADC_DIN = 0;
    
78.             ADC_CLK = 1;
    
79.             delay(1);
    
80.             ADC_CLK = 0;
    
81.             delay(1);
    
82.             ADC_DIN = 1;
    
83.             delay(1);
    
84.         }
    
85.     }
    
86. 
    
87.     ADC_CS = 1;
    
88.     return data;
    
89. }
    
90. 
    
91. // 零点满度校正
    
92. void adc_zero_full_calibration(void)
    
93. {
    
94.     unsigned int zero_code, full_code;
    
95. 
    
96.     // 获取零点码值
    
97.     ADC_CS = 0;
    
98.     delay(1);
    
99.     zero_code = adc_read();
    
100.     ADC_CS = 1;
     
101. 
     
102.     // 获取满量程码值
     
103.     ADC_CS = 0;
     
104.     delay(1);
     
105.     full_code = adc_read();
     
106.     ADC_CS = 1;
     
107. 
     
108.     // 计算比例和偏移
     
109.     float k = 4096.0 / (full_code - zero_code); // 计算比例系数
     
110.     float b = -zero_code * k; // 计算偏移量
     
111. }
     
112. 
     
113. // 多点线性校正
     
114. void adc_multi_point_calibration(void)
     
115. {
     
116.     unsigned char i;
     
117.     unsigned int code[5] = {0x0000, 0x1000, 0x2000, 0x3000, 0x4000};
     
118.     float volt[5] = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
     
119.     float k[4], b[4];
     
120. 
     
121.     for (i = 0; i < 4; i++)
     
122.     {
     
123.         k[i] = (volt[i + 1].volt[i]) / (code[i + 1] - code[i]); // 计算比例系数 b[i] = volt[i] - k[i] * code[i]; // 计算偏移量 } }
     
124. // 将电压转换为温度，根据具体传感器进行修改
     
125. float voltage_to_temperature(float voltage)
     
126. {
     
127. float temperature = (voltage - 0.5) * 100; // 线性转换
     
128. return temperature;
     
129. }
     
130. 
     
131. // 二阶低通巴特沃斯滤波器
     
132. float butterworth_filter(float input)
     
133. {
     
134. float output = b0 * input + b1 * x[0] + b2 * x[1] - a1 * y[0] - a2 * y[1]; // 计算输出值
     
135. 
     
136. // 更新状态变量
     
137. x[1] = x[0]; // 将当前输入值保存到x[1]中，用于下一次迭代时计算b1
     
138. x[0] = input; // 用当前输入值更新x[0]
     
139. y[1] = y[0]; // 将当前输出值保存到y[1]中，用于下一次迭代时计算a1
     
140. y[0] = output; // 用当前输出值更新y[0]
     
141. 
     
142. return output;
     
143. }
     
144. 
     
145. // 模糊PID控制函数
     
146. float fuzzy_pid_control(float setpoint, float process_value)
     
147. {
     
148. float e = setpoint - process_value; // 计算误差
     
149. float ec_now = e - e_last; // 计算当前误差变化率
     
150. 
     
151. // 计算当前权重
     
152. float w_e = 0.5; // 误差权重
     
153. float w_ec = 0.3; // 误差变化率权重
     
154. float w_u = 0.2; // 控制量变化率权重
     
155. 
     
156. // 计算模糊控制量
     
157. ec[2] = ec[1]; ec[1] = ec[0]; ec[0] = ec_now; // 更新误差变化率数组
     
158. u[2] = u[1]; u[1] = u[0]; // 更新控制量变化率数组
     
159. u[0] = kp * (w_e * e + w_ec * (ec_now + ec[1] + ec[2]) + w_u * (u[1] + u[2])) + // 计算P项
     
160.        ki * (w_e * e + w_ec * ec_now + w_u * u[0]) + // 计算I项
     
161.        kd * (w_e * e + w_ec * (ec_now - ec[1]) + w_u * (u[0] - u[1])); // 计算D项
     
162. 
     
163. // 更新上一次误差
     
164. e_last = e;
     
165. 
     
166. // 输出控制量
     
167. return u_out;
     
168. }
     
169. 
     
170. void main()
     
171. {
     
172. float setpoint = 25.0; // 设定温度
     
173. 
     
174. // 零点满度校正
     
175. adc_zero_full_calibration();
     
176. 
     
177. // 多点线性校正
     
178. adc_multi_point_calibration();
     
179. 
     
180. while (1)
     
181. {
     
182.     // 抗干扰滤波 --> 巴特沃斯滤波器
     
183.     unsigned int adc_result = adc_read(); // 获取ADC采样值
     
184.     float voltage = (float)adc_result * k + b; // 转换为电压
     
185.     float temperature = voltage_to_temperature(voltage); // 将电压转换为温度
     
186.     float filtered_temp = butterworth_filter(temperature); // 进行抗干扰滤波
     
187. 
     
188.     // 模糊PID控制
     
189.     float output = fuzzy_pid_control(setpoint, filtered_temp);
     
190. 
     
191.     // 输出控制信号
     
192.     // TODO: your code here
     
193. }
     
194. }
     

复制代码

该程序基于51单片机，使用巴特沃斯滤波器对采集到的温度数据进行抗干扰滤波，并使用模糊PID控制算法来实现温度控制。

在主函数中，我们首先进行了零点满度校正和多点线性



2023/4/22 11:11:34

继续

2023/4/22 11:12:00

校正，以提高ADC采样值的精度。在校正之后，程序进入了一个死循环中，不断地从ADC获取温度采样值，并进行滤波和控制。

抗干扰滤波部分使用了二阶低通巴特沃斯滤波器。该滤波器有五个参数：b0、b1、b2、a1、a2。其中，b0、b1、b2是滤波器输入状态变量与输出状态变量的系数，a1、a2是滤波器输出状态变量的系数。这些系数可以根据具体的要求进行调整，以达到不同的滤波效果。

模糊PID控制部分使用了模糊逻辑来处理误差、误差变化率和控制量变化率，以计算出控制量。该算法有四个参数：kp、ki、kd、w_e、w_ec、w_u。其中，kp、ki、kd是比例、积分、微分系数，w_e、w_ec、w_u是三个变量的权重系数。这些参数可以根据具体的需要进行调整，以达到更好的控制效果。

最后，程序通过输出控制信号实现对温度的控制。需要注意的是，在实际应用中，我们需要将控制信号转换为对应的电气信号，并控制温度调节器来实现温度的控制。

guobaox1981 发表于 2023-4-22 20:22
以下是一个结合了零点满度校正、多点线性校正、使用二阶低通巴特沃斯滤波器和温度模糊PID控制的51单片机程 ...

人工智能

那里的AI应用？？我也想试下

实际完全无法运行

AI写的程序不修改肯定是无法直接运行的，我们重点是提出要求ai给出解法，我们利用它给的架构，思路和算法做成子程序然后移植到相应硬件上，说白了是我们直接从亿万程序员的成果中抄答案

学习了，时代进步太快了，我辈难以追赶

确实牛逼

也问chat gpt要了2程序，编译通过了还没上机测试

我也测试过让它写代码，还真像那么回事。我开始让它写个STC的1秒延时程序，他用的循环方式。然后我说用定时器方式写个1秒延时程序，他竟然用的挺新的STC15.H的头文件。写的不错，就是没测试能不能通过

实际用过才知道 GPT3.5绝大部分写的代码都不能直接用，还得调试，可以作为帮助工具，但不能直接用。据说GPT4的好一点，但是我没花那20刀。
最近在用gpt查文献，真的就是傻，他给的文献在期刊中根本没有，都是瞎蒙的。如果有GPT的人可以试试 类似如下的话语： 我不太了解89C51的定时器，请给我几个参考网页 参考文献 ，这样的网页都打不开，文献根本都不存在。

这玩意仅仅是个语言模型 我现在就用他找错别字

谢谢分享, 以后写程序没恩路了试一下

  确实GPT写的代码不能直接使用，GPT4也确实比GPT3.5好用，重点在4的理解能力超强。我现在一直在试用新版bing，新版bing就是免费GPT4，可惜限制很多，对话只能20次超过就要重新开始刷新。上传代码字数限制，一次只能上传很少。我没学过C语言，只看过基本单片机教程，
  现在做法就是想设计一个函数把想法告诉GPT4然后他生成基本架构代码，看看是否试用然后让他添加其他功能，修改参数。最终得到大致框架算法。他很多思路是看教程和别人代码是从没见过的，遇到不懂得代码就让他详细解释和注释，这方面确实超强。是学习的利器
  这几天让AI帮做一个编码器调参程序，程序对一般程序员没啥难度但没有AI之前对我确实超难
对应一个完整系统必须的一环，使用编码器或按键输入，识别快慢反正等，分菜单模式和调参模式。能够完成多种类型参数char ,uchar ,int,uint,long,float修改保存，要调整方便快速界面简单。可以和多级菜单系统中参数表对接。方便移植，适用各种显示器件，找很久也没找到合用的。只好自己编。
   在AI帮助下核心代码都已完成。正在最后组合调试封装。做好会发出来。