stm32 haldht11

时间: 2023-10-10 16:09:47 浏览: 48
您好!关于STM32与DHT11的相关问题,我可以为您提供一些帮助。DHT11是一种常见的温湿度传感器,而STM32是一种常用的微控制器。您可能想要了解如何使用HAL库来驱动DHT11传感器,是吗? 首先,确保您已经正确连接了DHT11传感器到STM32的引脚。DHT11有三个引脚:VCC(连接到3.3V电源)、GND(连接到地线)和DATA(连接到STM32的一个GPIO引脚)。 接下来,您需要使用STM32的HAL库来读取传感器的数据。HAL库提供了一系列函数来简化对外设的操作。下面是一些示例代码,演示如何使用HAL库读取DHT11的温湿度数据: ```c #include "stm32f4xx_hal.h" #define DHT11_DATA_PIN GPIO_PIN_0 // 假设传感器连接到GPIO Pin 0 #define DHT11_GPIO_PORT GPIOA // 假设传感器连接到GPIOA端口 void delay_us(uint32_t us) { // 延时函数,延时指定的微秒数 // 实现方式根据您的具体的STM32型号而定 } void DHT11_Start(void) { HAL_GPIO_WritePin(DHT11_GPIO_PORT, DHT11_DATA_PIN, GPIO_PIN_RESET); delay_us(18000); // 拉低18ms HAL_GPIO_WritePin(DHT11_GPIO_PORT, DHT11_DATA_PIN, GPIO_PIN_SET); delay_us(20); // 拉高20us HAL_GPIO_Init(DHT11_GPIO_PORT, GPIO_MODE_INPUT); // 切换为输入模式 } uint8_t DHT11_Check_Response(void) { uint8_t response = 0; delay_us(40); // 等待传感器拉低总线 if (!HAL_GPIO_ReadPin(DHT11_GPIO_PORT, DHT11_DATA_PIN)) { delay_us(80); // 等待传感器拉高总线 if (HAL_GPIO_ReadPin(DHT11_GPIO_PORT, DHT11_DATA_PIN)) response = 1; else response = -1; // 响应错误 } while (HAL_GPIO_ReadPin(DHT11_GPIO_PORT, DHT11_DATA_PIN)); // 等待传感器拉低总线结束 return response; } uint8_t DHT11_Read_Byte(void) { uint8_t byte = 0; for (int i = 0; i < 8; i++) { while (!HAL_GPIO_ReadPin(DHT11_GPIO_PORT, DHT11_DATA_PIN)); // 等待高电平信号 delay_us(40); // 判断位的持续时间决定是0还是1 if (HAL_GPIO_ReadPin(DHT11_GPIO_PORT, DHT11_DATA_PIN)) byte |= (1 << (7 - i)); while (HAL_GPIO_ReadPin(DHT11_GPIO_PORT, DHT11_DATA_PIN)); // 等待低电平信号 } return byte; } void DHT11_Read_Data(uint8_t* humidity, uint8_t* temperature) { uint8_t data[5]; DHT11_Start(); if (DHT11_Check_Response() == 1) { for (int i = 0; i < 5; i++) data[i] = DHT11_Read_Byte(); if (data[0] + data[1] + data[2] + data[3] == data[4]) { *humidity = data[0]; *temperature = data[2]; } } HAL_GPIO_Init(DHT11_GPIO_PORT, GPIO_MODE_OUTPUT_PP); // 切换为输出模式 } ``` 以上代码是一个简单的例子,演示了如何使用HAL库读取DHT11传感器的湿度和温度数据。您可以将其适配到您的STM32型号和引脚配置上。 希望这能对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。

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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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