GTM的TOM初始化流程

时间: 2023-08-04 07:07:32 浏览: 52
GTM(General Timer Module)的TOM(Timer Output Module)是GTM模块中的一个子模块,用于生成定时输出信号。下面是GTM的TOM初始化流程的一般步骤: 1. 配置GTM模块时钟源和时钟分频器,确保GTM模块能够正常工作。 2. 配置TOM通道的控制寄存器(CH_CTRL): - 设置通道模式为定时器模式。 - 设置输出比较通道为禁用状态。 3. 配置TOM通道的周期寄存器(CH_PERIOD): - 设置周期值,即定时器周期的计数值。 4. 配置TOM通道的比较寄存器(CH_COMP): - 设置比较值,根据具体需求决定。 5. 配置TOM通道的功能寄存器(CH_FUPD): - 根据需要,设置通道功能,如PWM输出、脉冲生成等。 6. 启动GTM定时器: - 启动TOM通道。 通过以上步骤,就可以完成GTM的TOM初始化,并使用TOM通道生成定时输出信号。具体的寄存器配置和启动方法可能因具体的硬件平台和编程语言而有所不同,需要参考硬件平台和编程手册来进行具体操作。注意,在进行TOM初始化之前,需要先完成GTM模块的初始化和配置。
相关问题

初始化GTM定时器,使用ATOM通道,进行1ms的

初始化GTM(General Timer Module)定时器并使用ATOM(Atomic Timebase Output Mode)通道实现1ms的定时功能的步骤如下: 1. 配置GTM模块时钟源和时钟分频器,确保GTM模块能够正常工作。 2. 配置ATOM通道的控制寄存器(CH_CTRL): - 设置通道模式为定时器模式。 - 设置周期性输出模式。 - 设置输出比较通道为禁用状态。 3. 配置ATOM通道的周期寄存器(CH_PERIOD): - 设置周期值为1ms对应的计数值。 4. 配置ATOM通道的比较寄存器(CH_COMP): - 设置比较值为0或其他特定值,根据具体需求决定。 5. 使能ATOM通道的中断功能(如果需要)。 6. 启动GTM定时器: - 启动ATOM通道。 通过以上步骤,就可以完成GTM定时器的初始化,并使用ATOM通道实现1ms的定时功能。在每次定时器中断发生时,可以执行相应的任务或操作。具体的寄存器配置和启动方法可能因具体的硬件平台和编程语言而有所不同,需要参考硬件平台和编程手册来进行具体操作。

TIM,TOM,CCU6,GTM,GPT的

在GTM模块中,包含了多个子模块,其中包括了TIM、TOM和CCU6。 TIM模块是用于进行PWM波的周期和占空比测量的。TOM模块则是用于产生PWM波的。而CCU6模块是GTM中的定时器和计数器单元,用于实现更复杂的定时和计数功能。GTM是一个通用计时模块,可以用于多种用途,包括高精度的定时和计数应用。GPT是另一个模块,代表通用定时器。它通常用于提供简单的定时功能,例如生成延时或周期性中断。除此之外,GTM还包含了其他模块,例如CMU模块用于产生多个时钟信号,以及DPLL和BRC等模块用于时钟同步和时钟源选择。总的来说,GTM是一个功能强大的计时模块,可以满足多种计时和控制需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [AURIX TC397 Timer PWM 基础知识](https://blog.csdn.net/weifengdq/article/details/109387875)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Autosar MCAL-GTM之TOM](https://blog.csdn.net/weixin_49000276/article/details/128267796)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .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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