En la programación de PLC, ¿cuáles son las diferencias entre WORD e INT, DW y DI? ¿Puede explicar los tipos de datos en detalle? Sentirse un poco confuso
1. Los datos almacenados son diferentes.
Tanto WORD como INT se refieren a datos de 16 bits. WORD generalmente se centra en el área de almacenamiento de datos y la longitud de los datos firmados, que tiene solo 16 bits. INT se centra principalmente en tipos de datos enteros (sin signo).
En PLC se refiere al tipo de datos de 16 bits, pero en lenguaje C puede ser de 32 bits.
2. Las longitudes de las direcciones de almacenamiento son diferentes.
DW es una descripción de la longitud de una dirección de almacenamiento de dos palabras. Puede almacenar datos de 32 bits, es decir, la longitud de un área de almacenamiento de datos de dos palabras.
3. Las señales son diferentes.
DI es la definición de dirección del área del búfer de señal de entrada de doble palabra. A diferencia de DW, DW define la longitud de los datos del área de memoria caché del programa, que pertenece al área de almacenamiento público dentro del PLC.
DI es el área de búfer de señal de entrada, que es un área de almacenamiento para funciones locales específicas.
Información ampliada:
La operación de desenfoque es un método de suavizado de imágenes basado en vecindarios.
Cuando el ruido de la imagen es solo una pequeña parte de la imagen, los nuevos píxeles obtenidos transformando la vecindad de un píxel pueden reducir el impacto del ruido, suavizando así el ruido.
El filtrado medio es la suma media aritmética de la vecindad del punto central y el filtrado de la mediana es el valor mediano de la vecindad del punto central.
Este artículo estudia principalmente el filtrado gaussiano. El filtrado gaussiano puede verse como una mejora del filtrado medio.
Tomando la vecindad de 33 como ejemplo, el filtrado medio calcula el promedio de 9 números y el filtrado gaussiano calcula el promedio ponderado de 9 números. La idea central es que la distancia entre cada punto de la vecindad y el punto central es diferente.
No debe ser lo mismo que el filtrado medio, pero cuanto más cerca del centro, mayor será el peso. El peso de cada punto es una distribución gaussiana.