stm32h743 启动定时器4 出错

时间: 2023-05-12 18:01:00 浏览: 80
当STM32H743启动定时器4出错时,需要仔细检查以下几点。 首先,需要确保对定时器4进行了正确的配置。要启动定时器4,需要先选择正确的时钟。另外,需要设置定时器的预分频器、计数器模式、计数器方向、计数器初值和自动重载寄存器值等参数。在配置定时器4的时候,需要仔细阅读STM32H743数据手册,了解这些参数的具体作用,并正确设置。 其次,需要检查是否正确地配置了定时器4的中断。定时器4的中断可以在计数器计数达到自动重载值时触发。在配置中断时,需要设置中断优先级、开启中断和中断处理函数等。如果中断没有正确配置,定时器4可能无法正常工作。 最后,需要考虑其他可能引起问题的因素。例如,可能存在时钟源不稳定、计数器溢出或重载值设置错误等问题。如果无法找到出现问题的原因,建议使用调试工具进行调试,查看系统的运行情况,分析可能存在的错误。 总之,要解决STM32H743启动定时器4出错的问题,需要仔细检查其配置和运行环境,并根据问题的具体情况进行调试和修复。
相关问题

stm32h743定时器 sr 寄存器

STM32H743微控制器中的定时器SR寄存器是定时器状态寄存器,用于存储定时器的各种状态信息。定时器SR寄存器包含了各种标志位,用于表示定时器的不同状态,比如定时器溢出、更新事件、比较匹配事件等。定时器SR寄存器的各个位可以被软件读取和写入,来进行定时器状态的监控和控制。 定时器SR寄存器的各个位包括了定时器的计数器溢出标志位(UIF)、更新事件标志位(UDE)、比较匹配事件标志位等。通过读取这些标志位的值,软件可以得知定时器的当前状态,并进行相应的处理。同时,软件还可以通过写入特定的值来清除这些标志位,以完成对定时器状态的复位操作。 定时器SR寄存器是定时器的重要组成部分,对于定时器的使用和控制具有重要意义。在编写STM32H743微控制器的定时器应用程序时,需要充分理解定时器SR寄存器的结构和功能,并合理地利用定时器SR寄存器提供的信息,来实现定时器的精准控制和监控。通过对定时器SR寄存器的合理应用,可以更好地实现定时器的定时、计数和比较匹配功能,从而使定时器在各种应用场景下发挥出最佳的性能和效果。

STM32H743 定时器初始化

在STM32H743中,定时器的初始化可以通过使用HAL库来实现。根据引用\[1\]中的描述,定时器的初始化函数应该包含定时器的初始化、中断的开启以及NVIC的初始化。在初始化函数中,还应该包含更新中断清除函数,以确保定时器中断不会立即响应。一旦第一个初始化函数开启了中断口,后续的初始化函数在运行到TIM_TimeBaseInit时会立即响应中断。根据引用\[2\]中的编译器平台说明,可以使用MDK-ARM Community Version: 5.30.0.0进行开发,并且需要在编译器中定义USE_HAL_DRIVER和STM32H743xx这两个预处理符号。在引用\[3\]中的例程说明中,可以看到定时器中断的输出,以及其他相关的调试信息。因此,可以根据这些信息来进行STM32H743的定时器初始化。 #### 引用[.reference_title] - *1* [STM32的定时器初始化进入中断或者连续几个初始化从第二个开始立即进入中断](https://blog.csdn.net/qq_41332712/article/details/123488698)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [STM32H743xx基本定时器TIM17](https://blog.csdn.net/Ceosat/article/details/124159721)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .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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