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  • 迪文科技T5L平臺匯編代碼指令詳解

    DWIN OS 可以看成為在迪文的平臺上面的一個用迪文定義的匯編語言的可編程平臺。屏的寄存器、變 量地址、數據庫 flash,可以通過 os 的寄存器方便地進行交換處理,數據的判斷、運算。 DWIN OS 的常見應用是處理迪文 DGUSII 屏的其他非串口 2 的通訊,可以解析用戶的數據協議,能代 替工控機或 HMI,不僅降低成本,同時極大地提升了可靠性。 OS 有什么優勢?我們可以列舉一個簡單的功能去理解迪文的 OS 功能:用戶要實現密碼登錄判斷,如 果用單片機處理,需要將錄入的鍵盤數據錄入后用串口接收,進行判斷,判斷正確,單片機通過串口發頁 面切換指令讓屏跳轉到某個正確的頁面……如果用了迪文的 OS,會在屏本身上面進行判斷處理、切換頁 面,不需要單片機參與這部分功能,精簡了單片機的代碼。

    標簽: t5l

    上傳時間: 2022-01-30

    上傳用戶:zhanglei193

  • 一天學會用Allegro畫電源板

    一天學會用Allegro畫電源板Allegro 由于其相對完善、強大的功能,一向被認為是較難學的畫板軟件之一,主要原因也是因為功能太多, 如果按 500 多頁的出版教材來一一學是有點費時的,其實,如果只是用來畫簡單電源板的話,一兩天就可以學會了, 沒有很多命令要記,幾乎要用的命令都可以從下拉菜單中找到且大部分都已以直觀的圖標按鈕形式分布在軟件主界 面上,即你可直接輸入命令也可以從菜單中操作,也可從工具欄中點“按鈕”,覺得哪種更方便就用哪種。該教程 只說畫電源板用到的功能部分,使復雜工具變為簡單、易學。如下圖是一塊用 Allegro 畫的單面電源板。 ————本教材主要 for 從用 Altium Designer 和 PADS 轉過來的工程師。完成板子的效率比 99SE 高得多。 一、 建原理圖 *目的是用于生成網表導入 allegro 中布局。(習慣不需原理圖和網表就能畫板的工程師請跳到 allegro 篇) 1.1 找個盤比如 D 盤建個項目文件夾,里面再建兩個文件夾,一個用于放電路原理圖,一個用于放 PCB 文件, 盡量不要中文名。PS:原理圖和 PCB 都放在同一個文件夾下也可以的,只是不好找不方便管理。 1.2 打開 Or CAD Capture CIS→File→New→Project,在 name 一欄填電路圖名稱;在 Create a New Project Using 一欄中選 PC Board Wizard;接下來一欄 Location 是選剛才建的文件夾路徑然后點 OK 按鈕。

    標簽: allegro 電源

    上傳時間: 2022-02-06

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  • CEPARK 暢學系列開發學習板 STM32單片機 用戶手冊 2015

            CEPARK暢學系列多功能開發學習板/實驗箱用戶手冊        STM32單片機用戶手冊        北京暢聯無限科技有限公司        歡迎使用CEPARK暢學系列多功能開發學習板!        恭喜您成為CEPARK電子園開發學習板的用戶! 我們非常高興您選擇了本款產品。我們將為你提供最真誠最優質的服務,讓您在以后的日子里盡情發揮你的創意!為了使您的產品功能得到充分發揮,我們建議在連接和操作之前,通讀一遍說明書,請務必了解本產品各功能模塊、跳線、開關和接口等的功能和設置方法后再使用,這樣有便于您掌握系統的連接方法和使用要點,有助于您更好的使用本款開發板!        我們對用戶使用手冊的編批尤識翔結第單易懂,目的是您可以獲取與您購買的開發學習板相關的軟件安裝、基本操作、軟硬件使用方法等知識,但為了提高產品的性能,我們會對產品的硬件和軟件做些改動和升級,這樣可能會產生軟硬件配置和本手冊在某些細節上不符,請以最新軟件和您購買的開發板實際配置為準。        本手冊的更改或升級不另行通知客戶!在編寫手冊時我們難免會有疏漏甚至錯誤之處,請您多加包涵并熱烈歡迎指正,CEPARK電子園將不為本手冊可能產生的疏漏和錯誤負責!        北京暢聯無限科技有限公司聲明︰        本指導教程和配套例程僅在開發板學習中參考,不得用于商業用途,如需轉載或引用,請保留版權聲明和出處。

    標簽: stm32 單片機

    上傳時間: 2022-02-15

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  • 電壓比較器.ppt

    電壓比較器.ppt(1)閾值電壓:比較器輸出發生跳變時的輸入電壓稱之為閾值電壓或門限電平。     (2)輸出電平:輸出電壓的高電平和低電平。     (3)靈敏度:輸出電壓跳變的前后,輸入電壓之差值。其值越小,靈敏度越高。然而,靈敏度越高,抗干擾能力就越差。零電平和非零電平比較器的靈敏度取決于運放從一個飽和狀態轉換到另一個飽和狀態所需輸入電壓的值,而遲滯比較器的靈敏度等于兩個閾值電壓之差值。因而,遲滯比較器的抗干擾能力強。     (4)響應時間:輸出電壓發生跳變所需的時間稱之為響應時間。 

    標簽: 電壓比較器

    上傳時間: 2022-02-18

    上傳用戶:aben

  • 跳不出的while 循環

    該問題由某客戶提出,發生在 STM32F103VBT6 器件上。據其工程師講述:在為 STM32 調試軟件過程中,遇到了一個怪現象:有如表(一)所示的一段程序中,KeyIn 是一個全局變量。當有按鍵按下時,鍵盤的中斷服務程序會將對應的鍵值放入其中,當按鍵釋放后,鍵盤中斷服務程序則把 RESET 值放入該變量。行(1)的條件語句在主程序中,檢測有無按鍵按下,并處理。行(2)則是等待按鍵釋放。調試時,在行(1)和行(2)處各設置一個斷點,然后全速運行程序。當程序停在行(1)時按下按鍵,繼續全速運行程序。當程序

    標簽: while循環

    上傳時間: 2022-02-21

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  • ADC 鍵盤讀鍵不準

    該問題由某客戶提出,發生在 STM32F103VBT6 器件上。據其工程師講述:在其產品設計中,使用了 STM32 的 ADC 掃描按鍵。為了能在低功耗模式下通過按鍵喚醒 STM32,按鍵信號在送給 ADC 的同時,也送給一路外部中斷,如圖(一)所示。在待機狀態下,有按鍵被按下時外部中斷輸入引腳上的電平會向下降跳變,從而喚醒 STM32。之后,STM32 通過 ADC 采樣來判斷是哪一個按鍵被按下,如果是電源鍵,則做開機處理,否則回到待機狀態。在實測中,發現這種情況下對按鍵的誤判率很高,造成開 機困難。調

    標簽: adc 鍵盤

    上傳時間: 2022-02-22

    上傳用戶:jason_vip1

  • Nucleo_L053不上電也能運行

    客戶在使用Nucleo-L053R8開發板調試的程序低功耗功能的時候發現,即使去掉JP6的跳線帽,程序依然在運行,進而懷疑所測試的電流是否是準確的.

    標簽: nucleo

    上傳時間: 2022-02-22

    上傳用戶:trh505

  • STM32H7的FMC外設在D_Cache使能的情況下運行不正常

    前段時間接到一個客戶的問題。客戶描述在使用STM32H7的FMC時,如果使能了DCACHE,就運行不正常。數據沒有寫到FMC外部的存儲器里,測量FMC接口也沒有波形跳變。而不使能DCACHE工作就是正常的。 其實對于這個問題,如果了解STM32H7的架構的話,就很容易理解了。下面我們就來看一看到底是什么原因讓客戶覺得使能DCACHE后FMC就工作不正常了。

    標簽: stm32

    上傳時間: 2022-02-23

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  • 利用MQTT及云存儲實現STM32遠程無線升級例程的開發文檔

    STM32F769DK云端固件升級例程分為兩部分:Bootloader和用戶應用程序。 該軟件基于STM32F7Cube庫運行在STM32F769I-DISCO探索板上,利用百度的IoT平臺實現了從云端更新固件的功能。 Bootloader部分主要負責將新版本用戶應用程序從QSPI Flash燒到MCU內部Flash中,并跳轉到應用程序運行,功能相對簡單。 用戶應用程序部分除了用戶自己的功能程序外,還包括固件版本云端推送,固件文件云端下載以及斷點續傳等功能,程序結構相對復雜。 本文檔主要介紹用戶應用程序這

    標簽: mqtt 云存儲 stm32

    上傳時間: 2022-02-23

    上傳用戶:1208020161

  • 非線性系統多模型自適應控制研究

    1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統,提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先,將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍,在此基礎上,建立自適應模型來提高系統性能;針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然后,針對每個子模型設計相應的擅制器。最后,設計基于誤差范數形式的性能指標函數對控制器進行硬切換。仿真結果表明,所提出的MMAC方法與傳統的在參數空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統的暫態性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態系統,提出子一種基才聚類方法和神經網絡的MMAC方法,首先,采用模糊c均值聚類算法對系統先驗數據進行分類處理,再分別對每類數據采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上,建立兩個白適應模型來提高系統響應速度和控制品質,建立神經網絡預測模型來補償系統非線性。然后,分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經網絡控制器。最后,采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換,并證明閉環系統的穩定性。仿真結果表明,所提出的算法能更好地解決非線性系統發生參數跳變問題,使得系統具有良好的控制品質3.針對MMAC方法中的模型庫優化問題,考慮系統實際運行數據,提出了種基于相似度準則和設置最大模型數的動態優化模型庫方法。該方法能對新數據進行綜合考量并判斷是否應該將該數據納入子模型建模,并通過設置最大模型數來確保系統用最少的子模型就能保證系統的控制性能。仿真結果表明,所提出的算法能極大地減少子模型數量且具有較好的控制效果。關鍵詞:非線性系統;多模型方法;自適應控制;模糊聚類;神經網絡

    標簽: 自適應控制

    上傳時間: 2022-03-11

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