基于单片机的智能学习型红外空调遥控器

只发送一次、完整帧重复发送两次、先发 送一个完整帧，后重复发送帧头和一个脉冲。面对如此多样化的编码方式，如果区分每种编码的含义进行学习，学习的复杂度将会很高，并且通用性也会受到影响。 所以，为了避开各色码型的干扰，系统在学习时并不关心码型数据的实际意义，只记录脉冲的时间宽度。系统主要针对载波频率为38KHz(周期为26us)的 红外遥控器，利用变量IR_time记录接收到的脉冲宽度。学习程序流程如图4所示。

　　图4学习程序流程图。

3.1.2  压缩存储

由于不考虑具体的码型数据意义，只记录脉冲的宽度，系统的学习功能通用性得到了提高，但这种方式学习到的数据量很大，对存储的要求就变得很高。

尽管系统针对存储的大容量需求设计了单独的存储模块，但考虑到应在不增加硬件开销的情况下保证足够的存储容量，以及满足未来扩展的需要，在进行数据存储时，采取了数据压缩技术。

从学习到的电平数据可以发现，无论数据是1还是0，都有相同时长的电平出现，这符合游程编码的特点。游程编码是一种简单的非破坏性资料压缩法，其好处是加压缩和解压缩都非常快，其方法是计算连续出现的资料长度压缩之。比如：一张二值图像的数据为：

　　WWWWWWWWBWWWWBBBWWWWWWWBWWWWW

使用游程编码压缩可得：8W1B4W3B7W1B 5W.

可见，压缩效率极高，且可避免复杂的编码和解码运算。所以，在存储时，系统对学习到的数据进行游程编码压缩[7，8].例如，学习到的一组空调 遥控器的数据为[157 153 23 53…23 53 23 180 156 152 23 53…53 23]，如图5所示，对重复的电平数据采用游程编码压缩后，原本需要199字节的空调遥控码，只需要106个字节即可存储，压缩率达53.27%.因此， 在存储时针对学习到的数据特点采取游程编码压缩，可以有效节约存储空间。

　　图5一组典型的空调数据帧。