PWC_LDO_OUTPUT_1V3

PWC_LDO_OUTPUT_1V3是一种电源管理器件，用于提供1.3V的稳定输出电压。PWC代表Power Control，LDO代表Low Dropout，意味着它是一种低压差线性稳压器。它的主要功能是将输入电压调整为稳定的1.3V输出电压，并且在输入电压变化或负载变化时能够保持输出电压的稳定性。

PWC_LDO_OUTPUT_1V3通常由一个参考电压源、一个误差放大器、一个功率晶体管和一个反馈回路组成。参考电压源提供一个稳定的参考电压，误差放大器将输出电压与参考电压进行比较，并产生一个误差信号。功率晶体管根据误差信号控制输出电压的调整，通过反馈回路实现稳定的输出电压。

PWC_LDO_OUTPUT_1V3常用于各种电子设备中，例如移动设备、通信设备、嵌入式系统等，用于提供稳定的1.3V电压给其他电路或器件供电。

相关问题

使用HC32L130F8UA定时器timer3模式 1 脉宽测量 PWC测量高电平脉冲宽度，测量标准，每过1分钟测量两次脉冲宽度，并计算平均值储存，同时写出主循环程序

以下是使用HC32L130F8UA定时器timer3模式1进行PWC脉宽测量的代码，其中每过1分钟测量两次脉冲宽度，并计算平均值储存：

#include "hc32l130.h"

#define PWC_MEASURE_INTERVAL 60000 // 脉冲测量间隔，单位ms
#define PWC_MEASURE_TIMES 2 // 每个间隔内测量的次数
#define TIMER3_CLOCK_DIV 1024 // Timer3时钟分频系数

uint16_t pwc_measure_count = 0; // 当前测量计数
uint32_t pwc_total_width = 0; // 当前间隔内脉冲宽度总和
uint32_t pwc_avg_width = 0; // 当前间隔内脉冲宽度平均值
uint32_t pwc_total_count = 0; // 总测量次数
uint32_t pwc_total_width_all = 0; // 总脉冲宽度值

void timer3_config(void)
{
    // 使能Timer3时钟
    M0P_CLOCK->APB1EN_f.TIM3CKEN = 1;

    // Timer3时钟分频系数为1024
    M0P_TIM3->PSCR = TIMER3_CLOCK_DIV - 1;

    // Timer3工作在模式1（脉宽测量）下
    M0P_TIM3->MDCR = 0x0001;

    // Timer3启动
    M0P_TIM3->STC = 0x0001;
}

void timer3_isr(void)
{
    // 判断是否为脉宽测量完成中断
    if (M0P_TIM3->IFR_f.PWMBIF)
    {
        // 读取当前测量的脉冲宽度值
        uint16_t pwc_width = M0P_TIM3->PWCAR;

        // 累加当前间隔内脉冲宽度总和
        pwc_total_width += (uint32_t)pwc_width;

        // 当前间隔内测量次数+1
        pwc_measure_count++;

        // 如果当前间隔内测量次数达到指定次数，即可计算平均值并储存
        if (pwc_measure_count >= PWC_MEASURE_TIMES)
        {
            // 计算当前间隔内脉冲宽度平均值
            pwc_avg_width = pwc_total_width / PWC_MEASURE_TIMES;

            // 累加总测量次数
            pwc_total_count++;

            // 累加总脉冲宽度值
            pwc_total_width_all += pwc_avg_width;

            // 重置当前间隔内脉冲宽度总和和测量计数
            pwc_total_width = 0;
            pwc_measure_count = 0;
        }

        // 清除脉宽测量完成中断标志位
        M0P_TIM3->ICLR_f.PWMBIC = 1;
    }
}

int main(void)
{
    // 定时器Timer3配置
    timer3_config();

    // 进入主循环
    while (1)
    {
        // 等待1分钟
        delay1ms(PWC_MEASURE_INTERVAL);

        // 输出当前间隔内平均脉冲宽度值
        printf("pwc_avg_width = %d\r\n", pwc_avg_width);

        // 输出平均脉冲宽度值的累计次数和总和
        printf("pwc_total_count = %d, pwc_total_width_all = %d\r\n", pwc_total_count, pwc_total_width_all);
    }
}

PWC-Net 转成 onnx

你可以使用 PyTorch 提供的工具将 PWC-Net 转换为 ONNX 格式。具体步骤如下：

1. 安装 PyTorch 和 ONNX：首先需要安装 PyTorch 和 ONNX，可以使用 pip 或者 conda 安装。

2. 加载 PWC-Net 模型：使用 PyTorch 加载 PWC-Net 模型，并将其转换为 ONNX 格式。可以使用以下代码：

import torch
import torchvision

# 加载 PWC-Net 模型
model = torchvision.models.video.PWCNet()

# 将模型转换为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 2, 256, 448)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "pwc_net.onnx")

其中，dummy_input 是模型的输入数据，可以根据实际情况进行修改。

3. 验证 ONNX 模型：使用 ONNX 提供的工具验证生成的 ONNX 模型是否正确。可以使用以下代码：

import onnx
from onnx import numpy_helper

# 加载 ONNX 模型
model = onnx.load("pwc_net.onnx")

# 验证模型是否正确
onnx.checker.check_model(model)

# 获取模型的输入和输出张量形状
input_shape = model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim
output_shape = model.graph.output[0].type.tensor_type.shape.dim
print("Input shape:", [d.dim_value for d in input_shape])
print("Output shape:", [d.dim_value for d in output_shape])

其中，model.graph.input[0] 和 model.graph.output[0] 分别表示模型的输入和输出张量。

4. 使用 ONNX 模型：可以使用 ONNX 提供的工具将 ONNX 模型加载到其他框架中使用，例如 TensorFlow、Caffe 等。