stm32h750 adcdma

时间: 2023-06-22 10:01:44 浏览: 93
STM32H750 ADCDMA是一款基于ARM Cortex-M7内核的微控制器芯片,其特点是集成了高速ADC和DMA,可实现快速、高精度的模拟信号采集。 该芯片拥有12位的ADC分辨率,最高采样速率达到3.6Msps(带DMA数据缓冲区),可以满足多种应用场景的需求。同时,ADC采样过程中还可以进行多路并行采样,大大提高了采样效率。 该芯片还拥有强大的DMA(直接内存访问)功能,可将采集到的数据以高速、稳定的方式直接传输到内存中进行处理,避免了CPU的繁重任务,提高了系统的响应速度和稳定性。 此外,STM32H750 ADCDMA还可实现多种触发方式(如软件触发、硬件触发等),支持多种采集模式(如单次采集、循环采集等),可根据实际需求进行灵活配置。 综合来看,STM32H750 ADCDMA是一款功能强大、性能优越的微控制器芯片,可广泛应用于工业自动化、通信设备、医疗设备等领域中的模拟信号采集和数据处理任务。
相关问题

stm32h750 adc dma传输

如何实现? 为了实现stm32h750 adc dma传输,您需要按照以下步骤进行操作: 1. 配置ADC模块,包括通道选择、转换时间、采样时间等参数。 2. 配置DMA模块,包括数据方向、数据宽度、传输大小等参数。 3. 编写中断处理程序,当DMA传输完成时触发中断。 4. 在主程序中启动DMA传输。 具体实现细节可以参考STM32官方文档,以及相关的开发资料和示例程序。

stm32H750ADC

STM32H750是一款微控制器,具有内置的模数转换器(ADC)模块,可以用于将模拟信号转换为数字值。根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容,可以看出在配置STM32H750的ADC时,需要注意引脚的后缀以及使用DMA进行数据传输。在引用\[3\]中,展示了如何在连续转换模式下使用DMA进行ADC数据的采集和处理。 在配置STM32H750的ADC时,需要注意引脚的后缀,例如PC3_C而不是PC3。此外,使用DMA进行数据传输时,可以使用HAL_ADC_Start_DMA函数来启动ADC的DMA传输。例如,使用HAL_ADC_Start_DMA(&hadc3, (uint32_t*)&ADC_ConvertedValue, 1)可以启动ADC3的DMA传输,将转换结果存储在ADC_ConvertedValue变量中。 在连续转换模式下,可以使用HAL_ADC_Start_DMA函数启动ADC的DMA传输,并在while循环中进行处理。例如,在while循环中,可以使用HAL_Delay函数来延时一定时间,然后通过判断条件来处理ADC转换结果。在处理结果时,可以将转换值转换为电压值,并通过printf函数打印出来。 总结来说,配置STM32H750的ADC时需要注意引脚的后缀,并使用DMA进行数据传输。在连续转换模式下,可以使用HAL_ADC_Start_DMA函数启动ADC的DMA传输,并在while循环中处理转换结果。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [STM32_H750_ADC总结](https://blog.csdn.net/hqy450665101/article/details/110685052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [STM32H750VB用DMA进行ADC采集经验](https://blog.csdn.net/devicenet/article/details/108031976)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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