stm32f103c8t6 oled驱动程序 iic通讯

时间: 2023-06-05 09:47:30 浏览: 198
STM32F103C8T6是一款高性能ARM Cortex-M3内核微控制器,适用于工业控制、消费电子、医疗器械和汽车电子等领域。而OLED(有机发光二极管)则是一种新型显示器件,具有高亮度、高对比度、全视角等优点,广泛应用于数字显示、便携式设备、个人娱乐等领域。 在使用STM32F103C8T6驱动OLED时,常采用IIC通讯协议进行数据传输。IIC通讯协议是一种串行总线协议,适用于多个器件之间进行通讯,具有双向传输数据、带ACK应答等特点。通过在OLED上接IIC总线,可以实现STM32F103C8T6与OLED的数据传输,从而达到控制显示屏的目的。 具体实现过程中,需要先在STM32F103C8T6上编写相应的OLED驱动程序,包括对OLED的初始化、操作命令和数据的传输等。然后再通过IIC通讯协议将命令和数据发送给OLED,控制其显示内容和效果。在实现过程中,需要根据具体的硬件接口和驱动库选择适当的编程语言,如C语言等。 总之,STM32F103C8T6和OLED的结合是一种高效、灵活的显示控制方案,可以满足各种应用场景的需求。通过IIC通讯协议,可以快速传输数据,更好地实现显示效果的控制。
相关问题

stm32f103c8t6oled4脚iic

请问您想了解关于stm32f103c8t6和oled之间通过I2C通信所需的4个引脚是哪些吗?如果是的话,答案如下: - SCL引脚:I2C时钟线,用于控制通信的时钟信号 - SDA引脚:I2C数据线,用于传输数据 - VCC引脚:OLED显示屏的电源输入引脚,一般为3.3V或5V - GND引脚:OLED显示屏的电源接地引脚 需要注意的是,在进行I2C通信时,还需要配置I2C总线的时钟和数据线的输入输出模式。同时,在使用OLED显示屏时,需要使用相应的OLED驱动程序。

stm32cubemx配置stm32f103c8t6OLED驱动代码HAL库

您可以使用STM32CubeMX来配置STM32F103C8T6的OLED驱动代码。首先,您需要在STM32CubeMX中创建一个新的工程,并选择STM32F103C8T6作为目标芯片。然后,您可以打开I2C接口并生成代码。接下来,您需要对生成的代码进行一处修改,将i2c.c文件中的"GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;"替换为"GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_HIGH;"。这样就可以成功配置STM32F103C8T6的OLED驱动代码了。\[2\]如果您需要更详细的教程,您可以参考正点原子和小蜜蜂笔记在哔哩哔哩上的相关视频教程。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [基于STM32CubeMX的stm32f103c6t6液晶0.96OLED显示字母数字汉字图片显示](https://blog.csdn.net/veteran412/article/details/127540347)[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_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [基于HAL库STM32F103C8T6+0.96寸四线OLED+IIC总线协议+STM32CubeMX(附百度网盘下载链接)](https://blog.csdn.net/weixin_45498562/article/details/124591964)[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_down28v1,239^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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