stm32f105 时钟

时间: 2023-08-10 16:08:46 浏览: 58
STM32F105是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器,它具有丰富的外设和强大的性能。对于时钟设置,STM32F105具有多个时钟源和分频器,可以根据应用的需求进行配置。以下是关于STM32F105时钟的一些基本信息: 1. HSE(高速外部时钟):可以连接到外部晶体振荡器或时钟源,提供高稳定性的时钟信号。最大频率为25MHz。 2. LSE(低速外部时钟):可以连接到外部低速振荡器,用于低功耗模式下的RTC(实时时钟)。 3. PLL(锁相环):通过倍频器将输入时钟倍频以获得更高的系统时钟频率。可以选择使用HSE或HSI(高速内部时钟)作为输入。 4. HSI(高速内部时钟):用于系统启动时的默认时钟源。频率为8MHz。 5. SYSCLK(系统时钟):由PLL输出,用作CPU和总线时钟。 6. AHB(高速总线)和APB(外设总线)时钟:可以通过分频器将SYSCLK分频,以获得适合不同外设的时钟频率。 配置STM32F105时钟需要对相关寄存器进行编程,具体的设置方法和代码可以参考ST官方提供的参考手册和例程。
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cubemx stm32f105 u盘

CubeMX是ST公司为STM32微控制器提供的一款软件工具,用于快速生成STM32项目的初始化代码。通过CubeMX,可以进行硬件配置和设置,包括引脚配置、时钟配置、外设配置等。使用CubeMX可以大大简化开发过程,并快速生成可运行的代码。 STM32F105是一款由STMicroelectronics生产的32位ARM Cortex-M3内核的微控制器。它具有丰富的外设资源,包括通用定时器、串行通信接口、通用串行总线等。STM32F105还支持USB接口,可以通过USB进行设备之间的通信。 U盘是一种视频商务设备,与计算机外部设备相连而不需要另外的供电设备,主要由存储控制器、储存介质和外壳组成。U盘通常被用来存储和传输数据。由于STM32F105支持USB接口,因此可以通过STM32F105实现U盘功能。 在使用CubeMX进行STM32F105项目配置时,可以选择启用USB功能,并选择U盘模式。然后,通过生成的代码,可以在STM32F105上实现U盘功能。用户可以将数据存储在STM32F105的片上闪存中,然后通过USB接口将数据传输到计算机。 总之,通过使用CubeMX和STM32F105微控制器,可以实现U盘功能。通过将数据存储在STM32F105的片上闪存中,并通过USB接口传输到计算机,实现数据的存储和传输。该方案可以方便快捷地实现U盘功能,给用户带来更好的使用体验。

stm32f105代码

STM32F105是意法半导体推出的一款基于ARM Cortex-M3内核的单片机系列产品。该系列产品具有高性能、低功耗和丰富的外设和功能,广泛应用于嵌入式系统开发领域。 针对STM32F105的代码编写,一般需要使用适用的集成开发环境(IDE)和相应的编程语言,如Keil MDK-ARM或者IAR Embedded Workbench这样的IDE。在编写代码之前,需要先熟悉STM32F105的器件手册,了解其引脚定义、外设寄存器、时钟配置等基本信息。 编写STM32F105代码的主要步骤如下: 1. 初始化时钟和外设:根据实际需求配置系统时钟源和外设时钟使能。 2. 配置IO口:将需要使用的IO口配置为输入或输出,设置相应的工作模式和上下拉电阻。 3. 配置外设:根据具体应用需要选择并配置需要使用的外设,如通用定时器、串口、SPI、I2C等。 4. 编写中断服务函数:对于需要使用到中断的外设,编写相应的中断服务函数,用于处理中断事件。 5. 编写主程序:在主程序中编写具体的业务逻辑,如采集传感器数据、控制输出等。 6. 调试和测试:使用调试器进行代码的调试和测试,确保代码的正确性和稳定性。 在编写STM32F105代码时,需要注意以下几点: 1. 熟悉器件手册和外设手册,了解相关寄存器的功能和使用方法。 2. 细心排查代码错误,如指针溢出、数组越界等,以防止出现不可预料的问题。 3. 合理利用相关库和例程,可以加快开发进度和降低开发风险。 4. 进行代码优化,以提高系统性能和节省系统资源。 总的来说,编写STM32F105代码需要对硬件平台和编程语言有一定的了解,同时需要结合具体应用场景进行设计和开发。通过合理规划和编写代码,可以实现各种功能和应用需求。

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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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