C++Windows API 的异步 I/O 功能来监视串口中的数据

时间: 2024-03-13 12:45:32 浏览: 13
好的,我理解了你的问题。对于使用C++ Windows API监视串口中的数据,可以使用异步I/O功能。下面是一个示例代码: ``` #include <windows.h> #include <iostream> #define MAX_DATA_LENGTH 255 void ReadDataFromSerialPort(HANDLE hSerialPort); int main() { HANDLE hSerialPort; DCB dcbSerialParams = { 0 }; // 打开串口 hSerialPort = CreateFile(L"COM1", GENERIC_READ | GENERIC_WRITE, 0, nullptr, OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL | FILE_FLAG_OVERLAPPED, nullptr); if (hSerialPort == INVALID_HANDLE_VALUE) { std::cerr << "Error: Unable to open serial port!" << std::endl; return 1; } // 配置串口 dcbSerialParams.DCBlength = sizeof(dcbSerialParams); if (!GetCommState(hSerialPort, &dcbSerialParams)) { std::cerr << "Error: Unable to get serial port state!" << std::endl; CloseHandle(hSerialPort); return 1; } dcbSerialParams.BaudRate = CBR_9600; dcbSerialParams.ByteSize = 8; dcbSerialParams.StopBits = ONESTOPBIT; dcbSerialParams.Parity = NOPARITY; if (!SetCommState(hSerialPort, &dcbSerialParams)) { std::cerr << "Error: Unable to set serial port state!" << std::endl; CloseHandle(hSerialPort); return 1; } // 监视串口中的数据 ReadDataFromSerialPort(hSerialPort); // 关闭串口 CloseHandle(hSerialPort); return 0; } void ReadDataFromSerialPort(HANDLE hSerialPort) { OVERLAPPED ov; DWORD bytesRead; char data[MAX_DATA_LENGTH]; ZeroMemory(&ov, sizeof(ov)); ov.hEvent = CreateEvent(nullptr, TRUE, FALSE, nullptr); while (true) { if (!ReadFile(hSerialPort, data, MAX_DATA_LENGTH, &bytesRead, &ov)) { if (GetLastError() == ERROR_IO_PENDING) { // 等待I/O操作完成 WaitForSingleObject(ov.hEvent, INFINITE); // 获取I/O操作结果 if (!GetOverlappedResult(hSerialPort, &ov, &bytesRead, FALSE)) { std::cerr << "Error: Unable to get overlapped result!" << std::endl; break; } // 处理串口中的数据 std::cout << "Data received: " << data << std::endl; } else { std::cerr << "Error: Unable to read data from serial port!" << std::endl; break; } } else { // 处理串口中的数据 std::cout << "Data received: " << data << std::endl; } } CloseHandle(ov.hEvent); } ``` 这段代码会打开COM1串口,并监视串口中的数据,如果有数据到达,就会将数据输出到控制台。你可以根据需要修改COM口号和串口参数。

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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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