写一个STM32L051C8T6的代码,使用HAL库,使用内部EEPROM存储,要求上电发送进入地址设置指令,进入地址设定状态,保证7个RGBLED灭,然后在对应地址放入瓶子,轮询三次,相应的RGBLED闪三下,LED闪三下一样的绿色则最后显示绿灯,LED闪三下不同的(绿色或红色)则最后显示红灯,显示绿灯则串口1显示正确的地址,显示红灯则不显,当地址设定正确后,地址设定状态结束,发送完成地址设置指令,进入工作状态,运行其他工作代码

时间: 2023-10-02 22:12:10 浏览: 37
好的,我可以给你提供一个思路和代码框架,具体的实现还需要根据具体的硬件环境和需求进行调整和完善: ```c #include "stm32l0xx_hal.h" // 定义地址设定状态 #define ADDRESS_SETTING_STATE 0 #define WORKING_STATE 1 // 定义LED和USART的引脚 #define LED_GREEN_Pin GPIO_PIN_6 #define LED_GREEN_GPIO_Port GPIOA #define LED_RED_Pin GPIO_PIN_7 #define LED_RED_GPIO_Port GPIOA #define LED_BLUE_Pin GPIO_PIN_8 #define LED_BLUE_GPIO_Port GPIOA #define USART_TX_Pin GPIO_PIN_2 #define USART_TX_GPIO_Port GPIOA #define USART_RX_Pin GPIO_PIN_3 #define USART_RX_GPIO_Port GPIOA // 定义全局变量 uint8_t state = ADDRESS_SETTING_STATE; // 默认为地址设定状态 uint8_t address[4] = {0}; // 用于存储地址 uint8_t bottle_count = 0; // 计数器,记录轮询次数 uint8_t led_color[3] = {0}; // 用于存储LED灯颜色 // 函数声明 void SystemClock_Config(void); static void MX_GPIO_Init(void); static void MX_USART1_UART_Init(void); static void MX_TIM2_Init(void); void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim); int main(void) { HAL_Init(); SystemClock_Config(); MX_GPIO_Init(); MX_USART1_UART_Init(); MX_TIM2_Init(); while (1) { if (state == ADDRESS_SETTING_STATE) // 地址设定状态 { // 在对应地址放入瓶子 // 轮询三次 if (bottle_count >= 3) { // 判断LED灯颜色是否相同 if (led_color[0] == led_color[1] && led_color[0] == led_color[2]) { // 显示绿灯 HAL_GPIO_WritePin(LED_GREEN_GPIO_Port, LED_GREEN_Pin, GPIO_PIN_SET); HAL_GPIO_WritePin(LED_RED_GPIO_Port, LED_RED_Pin, GPIO_PIN_RESET); // 串口1显示正确的地址 } else { // 显示红灯 HAL_GPIO_WritePin(LED_GREEN_GPIO_Port, LED_GREEN_Pin, GPIO_PIN_RESET); HAL_GPIO_WritePin(LED_RED_GPIO_Port, LED_RED_Pin, GPIO_PIN_SET); } // 地址设定状态结束 state = WORKING_STATE; // 发送完成地址设置指令 } } else if (state == WORKING_STATE) // 工作状态 { // 运行其他工作代码 } } } // 定时器中断回调函数 void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim) { if (htim->Instance == TIM2) { // 控制LED灯闪烁 if (bottle_count < 3) { if (bottle_count == 0) { // 第一次轮询 HAL_GPIO_WritePin(LED_GREEN_GPIO_Port, LED_GREEN_Pin, GPIO_PIN_RESET); HAL_GPIO_WritePin(LED_RED_GPIO_Port, LED_RED_Pin, GPIO_PIN_RESET); HAL_GPIO_WritePin(LED_BLUE_GPIO_Port, LED_BLUE_Pin, GPIO_PIN_RESET); // 记录LED灯颜色 led_color[0] = rand() % 2; HAL_GPIO_WritePin(led_color[0] == 0 ? LED_GREEN_GPIO_Port : LED_RED_GPIO_Port, led_color[0] == 0 ? LED_GREEN_Pin : LED_RED_Pin, GPIO_PIN_SET); } else if (bottle_count == 1) { // 第二次轮询 HAL_GPIO_WritePin(LED_GREEN_GPIO_Port, LED_GREEN_Pin, GPIO_PIN_RESET); HAL_GPIO_WritePin(LED_RED_GPIO_Port, LED_RED_Pin, GPIO_PIN_RESET); HAL_GPIO_WritePin(LED_BLUE_GPIO_Port, LED_BLUE_Pin, GPIO_PIN_RESET); // 记录LED灯颜色 led_color[1] = rand() % 2; while (led_color[1] == led_color[0]) { led_color[1] = rand() % 2; } HAL_GPIO_WritePin(led_color[1] == 0 ? LED_GREEN_GPIO_Port : LED_RED_GPIO_Port, led_color[1] == 0 ? LED_GREEN_Pin : LED_RED_Pin, GPIO_PIN_SET); } else if (bottle_count == 2) { // 第三次轮询 HAL_GPIO_WritePin(LED_GREEN_GPIO_Port, LED_GREEN_Pin, GPIO_PIN_RESET); HAL_GPIO_WritePin(LED_RED_GPIO_Port, LED_RED_Pin, GPIO_PIN_RESET); HAL_GPIO_WritePin(LED_BLUE_GPIO_Port, LED_BLUE_Pin, GPIO_PIN_RESET); // 记录LED灯颜色 led_color[2] = rand() % 2; while (led_color[2] == led_color[0] || led_color[2] == led_color[1]) { led_color[2] = rand() % 2; } HAL_GPIO_WritePin(led_color[2] == 0 ? LED_GREEN_GPIO_Port : LED_RED_GPIO_Port, led_color[2] == 0 ? LED_GREEN_Pin : LED_RED_Pin, GPIO_PIN_SET); } bottle_count++; // 计数器加一 } } } // 系统时钟配置 void SystemClock_Config(void) { RCC_OscInitTypeDef RCC_OscInitStruct = {0}; RCC_ClkInitTypeDef RCC_ClkInitStruct = {0}; /** Initializes the RCC Oscillators according to the specified parameters * in the RCC_OscInitTypeDef structure. */ RCC_OscInitStruct.OscillatorType = RCC_OSCILLATORTYPE_HSI; RCC_OscInitStruct.HSIState = RCC_HSI_ON; RCC_OscInitStruct.HSICalibrationValue = RCC_HSICALIBRATION_DEFAULT; RCC_OscInitStruct.PLL.PLLState = RCC_PLL_NONE; if (HAL_RCC_OscConfig(&RCC_OscInitStruct) != HAL_OK) { Error_Handler(); } /** Initializes the CPU, AHB and APB buses clocks */ RCC_ClkInitStruct.ClockType = RCC_CLOCKTYPE_HCLK | RCC_CLOCKTYPE_SYSCLK | RCC_CLOCKTYPE_PCLK1 | RCC_CLOCKTYPE_PCLK2; RCC_ClkInitStruct.SYSCLKSource = RCC_SYSCLKSOURCE_HSI; RCC_ClkInitStruct.AHBCLKDivider = RCC_SYSCLK_DIV1; RCC_ClkInitStruct.APB1CLKDivider = RCC_HCLK_DIV1; RCC_ClkInitStruct.APB2CLKDivider = RCC_HCLK_DIV1; if (HAL_RCC_ClockConfig(&RCC_ClkInitStruct, FLASH_LATENCY_0) != HAL_OK) { Error_Handler(); } } // GPIO初始化 static void MX_GPIO_Init(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0}; /* GPIO Ports Clock Enable */ __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE(); /*Configure GPIO pin Output Level */ HAL_GPIO_WritePin(LED_GREEN_GPIO_Port, LED_GREEN_Pin, GPIO_PIN_RESET); /*Configure GPIO pin Output Level */ HAL_GPIO_WritePin(LED_RED_GPIO_Port, LED_RED_Pin, GPIO_PIN_RESET); /*Configure GPIO pin Output Level */ HAL_GPIO_WritePin(LED_BLUE_GPIO_Port, LED_BLUE_Pin, GPIO_PIN_RESET); /*Configure GPIO pins : LED_GREEN_Pin LED_RED_Pin LED_BLUE_Pin */ GPIO_InitStruct.Pin = LED_GREEN_Pin | LED_RED_Pin | LED_BLUE_Pin; GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP; GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL; GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_LOW; HAL_GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct); } // USART1初始化 static void MX_USART1_UART_Init(void) { huart1.Instance = USART1; huart1.Init.BaudRate = 115200; huart1.Init.WordLength = UART_WORDLENGTH_8B; huart1.Init.StopBits = UART_STOPBITS_1; huart1.Init.Parity = UART_PARITY_NONE; huart1.Init.Mode = UART_MODE_TX_RX; huart1.Init.HwFlowCtl = UART_HWCONTROL_NONE; huart1.Init.OverSampling = UART_OVERSAMPLING_16; if (HAL_UART_Init(&huart1) != HAL_OK) { Error_Handler(); } } // 定时器2初始化 static void MX_TIM2_Init(void) { htim2.Instance = TIM2; htim2.Init.Prescaler = 7999; htim2.Init.CounterMode = TIM_COUNTERMODE_UP; htim2.Init.Period = 999; htim2.Init.ClockDivision = TIM_CLOCKDIVISION_DIV1; if (HAL_TIM_Base_Init(&htim2) != HAL_OK) { Error_Handler(); } if (HAL_TIM_Base_Start_IT(&htim2) != HAL_OK) { Error_Handler(); } } // 错误处理函数 void Error_Handler(void) { __disable_irq(); while (1) { } } ``` 以上是一个基本的代码框架,需要根据实际情况进行修改和完善。

相关推荐

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。

最新推荐

recommend-type

毕业设计基于STC12C5A、SIM800C、GPS的汽车防盗报警系统源码.zip

STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息,如果车辆发生异常震动或车主打来电话(主动请求定位),将通过GSM发送一条定位短信到车主手机,车主点击链接默认打开网页版定位,如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块,需要注意的是,当前程序对应的是GPS北斗双模芯片,故只解析 GNRMC数据,如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣,每初始化成功一部分后将长鸣一声,如果持续短鸣很久(超过20分钟),建议通过串口助手查看系统输出的调试信息,系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块,集成GPS.GSM.GPRS,使用更加方便
recommend-type

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别.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。
recommend-type

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip
recommend-type

自己编写的python 程序计算cpk/ppk

cpk&ppk python 小程序,品友点评
recommend-type

基于Springboot开发的分布式抽奖系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。