stm32 纳秒延时

时间: 2023-07-30 22:11:21 浏览: 122
要在STM32上实现纳秒级的延时是对困难的,因为STM32主频通常在几十MHz到几百MHz之间,而纳秒级的延时需要更高的精确度和速度。通常情况下,使用STM32来实现微秒级的延时是比较常见的。 要实现纳秒级的延时,可以考虑使用定时器或者外部晶振来提高精确度。以下是一个使用定时器来实现微秒级延时的示例代码: ```c #include "stm32f4xx.h" void delay_ns(uint32_t ns) { // 设置定时器 TIM_TypeDef* timer = TIM2; timer->PSC = (SystemCoreClock / 1000000) - 1; // 设置预分频,将定时器的频率设置为1MHz timer->ARR = ns - 1; // 设置自动重载值,计数到 ns 时自动重置 // 启动定时器 timer->CNT = 0; timer->CR1 |= TIM_CR1_CEN; // 等待定时器计数完成 while (!(timer->SR & TIM_SR_UIF)); // 复位定时器 timer->SR &= ~TIM_SR_UIF; timer->CR1 &= ~TIM_CR1_CEN; } int main(void) { // 初始化系统时钟等 while (1) { // 延时1纳秒 delay_ns(1); // 执行其他操作 } } ``` 请注意,这只是一个示例代码,具体的实现方式可能因为不同的STM32系列和芯片而有所差异。在实际应用中,还需要考虑到其他因素,如编译器优化、系统时钟频率等。建议在使用时参考STM32的官方文档和相关资料。

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#include "main.h" #include "stm32g0xx_hal.h" // 定义LED引脚 #define LED_PIN GPIO_PIN_5 #define LED_PORT GPIOA // 定义WS2812数据帧格式 #define WS2812_LOW_TIME 30 // 单位:纳秒 #define WS2812_HIGH_TIME 70 // 单位:纳秒 // 设置RGB颜色 typedef struct { uint8_t red; uint8_t green; uint8_t blue; } RGBColor; // 发送单个位 static void WS2812_SendBit(uint8_t bitVal) { if (bitVal) { // 发送1 GPIOA->BSRR = LED_PIN; asm("nop"); asm("nop"); asm("nop"); asm("nop"); asm("nop"); asm("nop"); asm("nop"); GPIOA->BRR = LED_PIN; asm("nop"); asm("nop"); } else { // 发送0 GPIOA->BSRR = LED_PIN; asm("nop"); asm("nop"); GPIOA->BRR = LED_PIN; asm("nop"); asm("nop"); asm("nop"); asm("nop"); asm("nop"); asm("nop"); } } // 发送单个字节 static void WS2812_SendByte(uint8_t byteVal) { for (int i = 0; i < 8; i++) { WS2812_SendBit(byteVal & 0x80); byteVal <<= 1; } } // 发送RGB颜色数据 void WS2812_SendRGB(RGBColor color) { WS2812_SendByte(color.green); WS2812_SendByte(color.red); WS2812_SendByte(color.blue); } // 初始化LED引脚 void LED_Init(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0}; __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE(); GPIO_InitStruct.Pin = LED_PIN; GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP; GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL; GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_LOW; HAL_GPIO_Init(LED_PORT, &GPIO_InitStruct); } int main(void) { HAL_Init(); // 初始化LED引脚 LED_Init(); while (1) { // 发送红色 RGBColor redColor = {255, 0, 0}; WS2812_SendRGB(redColor); // 延时 HAL_Delay(500); // 发送绿色 RGBColor greenColor = {0, 255, 0}; WS2812_SendRGB(greenColor); // 延时 HAL_Delay(500); // 发送蓝色 RGBColor blueColor = {0, 0, 255}; WS2812_SendRGB(blueColor); // 延时 HAL_Delay(500); } } 增加数量代码

zip
基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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