stm32f1 filter

时间: 2023-10-14 15:03:27 浏览: 34
STM32F1系列是STMicroelectronics推出的一款低功耗、高性能的32位微控制器。在STM32F1系列中,STM32F1xx固定的滤波器(Filter)模块被用于数字信号的滤波和频率域处理。 STM32F1xx的滤波器模块具有配置灵活、高效性能、低功耗等特点,可以用于多种不同的应用场景。该滤波器模块采用了差分式结构,可以通过配置寄存器来动态调整滤波器的性能参数,以满足不同的信号处理需求。 通过STM32F1xx的滤波器模块,用户可以实现数字滤波功能,例如低通滤波、高通滤波、带通滤波等。滤波器模块还可以进行频率域的处理,例如快速傅立叶变换(FFT)和卷积等。这些功能可以广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。 为了更好地使用STM32F1xx的滤波器模块,用户可以参考官方提供的参考设计和应用笔记,并根据具体的应用场景进行修改和优化。此外,STMicroelectronics还提供了丰富的软件库和开发工具,帮助用户快速开发基于STM32F1xx的滤波器应用。 综上所述,STM32F1xx的滤波器模块是一款功能强大且灵活可配置的数字信号滤波和频域处理模块,可以广泛应用于各种应用场景。用户可以根据具体需求选择合适的滤波器类型,并利用STM32F1xx的滤波器模块进行信号处理和数据分析。
相关问题

stm32f1陀螺仪卡尔曼滤波

根据提供的引用内容,卡尔曼滤波是一种线性滤波和预测理论,适用于线性、离散和有限维系统。而陀螺仪是一种用于测量角速度的传感器,通常用于惯性导航系统中。因此,可以使用卡尔曼滤波来处理陀螺仪的输出信号,以获得更准确的角度测量结果。 下面是一个基于STM32F1的陀螺仪卡尔曼滤波的示例代码: ```c #include "stm32f10x.h" #include "math.h" #define PI 3.14159265358979323846f float Q_angle = 0.001f; // 过程噪声协方差 float Q_gyro = 0.003f; // 过程噪声协方差 float R_angle = 0.03f; // 测量噪声协方差 float angle = 0.0f; // 角度 float bias = 0.0f; // 角速度偏差 float P[2][2] = {{1.0f, 0.0f}, {0.0f, 1.0f}}; // 误差协方差矩阵 float kalmanFilter(float accAngle, float gyroRate, float dt) { // 预测 angle += (gyroRate - bias) * dt; P[0][0] += dt * (2.0f * P[1][1] - Q_angle * dt); P[0][1] -= dt * P[1][1]; P[1][0] -= dt * P[1][1]; P[1][1] += Q_gyro * dt; // 更新 float y = accAngle - angle; float S = P[0][0] + R_angle; float K[2]; K[0] = P[0][0] / S; K[1] = P[1][0] / S; angle += K[0] * y; bias += K[1] * y; P[0][0] -= K[0] * P[0][0]; P[0][1] -= K[0] * P[0][1]; P[1][0] -= K[1] * P[0][0]; P[1][1] -= K[1] * P[0][1]; return angle; } int main(void) { // 初始化陀螺仪和加速度计 // ... while (1) { // 读取陀螺仪和加速度计数据 // ... // 计算角度 float accAngle = atan2f(accY, accZ) * 180.0f / PI; float gyroRate = gyroX / 131.0f; float dt = 0.01f; // 采样时间间隔 angle = kalmanFilter(accAngle, gyroRate, dt); // 输出角度 printf("Angle: %f\n", angle); } } ```

stm32f103 can通信

STM32F103是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器,它支持CAN总线通信。下面是使用STM32F103实现CAN通信的基本步骤: 1. 配置GPIO引脚:CAN总线需要两个引脚,一个用于发送数据(TX),一个用于接收数据(RX)。在STM32F103中,CAN总线的引脚是PA11和PA12。 2. 配置CAN控制器:使用STM32CubeMX或者手动设置CAN控制器的寄存器,包括时钟频率、波特率、过滤器等等。 3. 发送CAN数据:使用HAL库中的函数HAL_CAN_Transmit()发送CAN数据。 4. 接收CAN数据:使用HAL库中的函数HAL_CAN_Receive()接收CAN数据。 下面是一份简单的代码实现,可以供参考: ``` #include "stm32f1xx_hal.h" #include "main.h" /* CAN相关定义 */ #define CANx CAN1 #define CAN_CLK_ENABLE() __HAL_RCC_CAN1_CLK_ENABLE() #define CAN_RX_PIN GPIO_PIN_11 #define CAN_TX_PIN GPIO_PIN_12 #define CAN_GPIO_PORT GPIOA #define CAN_GPIO_CLK_ENABLE() __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE() #define CAN_AF_PORT GPIO_AF9_CAN1 #define CAN_RX_IRQn USB_LP_CAN1_RX0_IRQn /* CAN初始化结构体 */ static CAN_HandleTypeDef hcan; /* CAN消息结构体 */ CAN_TxHeaderTypeDef TxHeader; uint8_t TxData[8]; CAN_RxHeaderTypeDef RxHeader; uint8_t RxData[8]; int main(void) { /* STM32F103初始化代码 */ HAL_Init(); SystemClock_Config(); MX_GPIO_Init(); MX_CAN_Init(); /* 发送CAN数据 */ TxHeader.StdId = 0x123; TxHeader.ExtId = 0x00; TxHeader.RTR = CAN_RTR_DATA; TxHeader.IDE = CAN_ID_STD; TxHeader.DLC = 2; TxData[0] = 0xAA; TxData[1] = 0xBB; HAL_CAN_AddTxMessage(&hcan, &TxHeader, TxData, &TxMailbox); /* 接收CAN数据 */ HAL_CAN_GetRxMessage(&hcan, CAN_RX_FIFO0, &RxHeader, RxData); while (1) { } } /* CAN初始化函数 */ void MX_CAN_Init(void) { CAN_FilterTypeDef sFilterConfig; /* 配置CAN GPIO引脚 */ CAN_GPIO_CLK_ENABLE(); GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct; GPIO_InitStruct.Pin = CAN_RX_PIN|CAN_TX_PIN; GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_AF_PP; GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_HIGH; GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL; GPIO_InitStruct.Alternate = CAN_AF_PORT; HAL_GPIO_Init(CAN_GPIO_PORT, &GPIO_InitStruct); /* 配置CAN控制器 */ CAN_CLK_ENABLE(); hcan.Instance = CANx; hcan.Init.Prescaler = 6; hcan.Init.Mode = CAN_MODE_NORMAL; hcan.Init.SyncJumpWidth = CAN_SJW_1TQ; hcan.Init.TimeSeg1 = CAN_BS1_13TQ; hcan.Init.TimeSeg2 = CAN_BS2_2TQ; hcan.Init.TimeTriggeredMode = DISABLE; hcan.Init.AutoBusOff = ENABLE; hcan.Init.AutoWakeUp = DISABLE; hcan.Init.AutoRetransmission = ENABLE; hcan.Init.ReceiveFifoLocked = DISABLE; hcan.Init.TransmitFifoPriority = DISABLE; if (HAL_CAN_Init(&hcan) != HAL_OK) { Error_Handler(); } /* 配置CAN过滤器 */ sFilterConfig.FilterBank = 0; sFilterConfig.FilterMode = CAN_FILTERMODE_IDMASK; sFilterConfig.FilterScale = CAN_FILTERSCALE_32BIT; sFilterConfig.FilterIdHigh = 0x0000; sFilterConfig.FilterIdLow = 0x0000; sFilterConfig.FilterMaskIdHigh = 0x0000; sFilterConfig.FilterMaskIdLow = 0x0000; sFilterConfig.FilterFIFOAssignment = CAN_RX_FIFO0; sFilterConfig.FilterActivation = ENABLE; if (HAL_CAN_ConfigFilter(&hcan, &sFilterConfig) != HAL_OK) { Error_Handler(); } /* 启用CAN接收中断 */ HAL_CAN_ActivateNotification(&hcan, CAN_IT_RX_FIFO0_MSG_PENDING); HAL_NVIC_SetPriority(CAN_RX_IRQn, 0, 0); HAL_NVIC_EnableIRQ(CAN_RX_IRQn); } /* CAN接收中断回调函数 */ void HAL_CAN_RxFifo0MsgPendingCallback(CAN_HandleTypeDef *hcan) { HAL_CAN_GetRxMessage(hcan, CAN_RX_FIFO0, &RxHeader, RxData); } ``` 需要注意的是,以上代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行修改。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

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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