Error:Flaash Download failed - "Cortex-M4"

时间: 2024-07-14 12:00:48 浏览: 124
错误信息 "Flash Download failed - Cortex-M4" 通常是在嵌入式系统开发中遇到的问题,特别是使用针对Cortex-M4架构的微控制器(如STM32、TI的MSP430系列等)进行程序下载时。这个错误表明在尝试将程序(通常是通过调试器或闪存编程器)写入微控制器的闪存时遇到了问题。 可能的原因包括: 1. **连接问题**:硬件连接不正确或USB线缆故障可能导致下载失败。 2. **软件驱动**:电脑上安装的调试器驱动不兼容或过时,需要更新到最新版本。 3. **目标设备问题**:微控制器本身可能存在故障,如电源问题、Flash损坏等。 4. **编程工具问题**:使用的开发环境或IDE设置有误,如地址范围设置错误或文件格式不支持。 5. **代码错误**:程序存在语法错误或者未正确配置下载地址和大小。 为了解决这个问题,你可以尝试以下步骤: 1. **检查连接**:确保调试器已正确连接到设备,并且数据线接触良好。 2. **更新驱动**:去制造商网站更新相应的调试器驱动。 3. **刷新固件**:如果设备有固件更新选项,尝试更新微控制器的固件。 4. **配置工具**:确认开发环境中的目标选项设置正确,比如Flash分区、速度等。 5. **代码检查**:排查代码是否有导致下载失败的逻辑错误。
相关问题

ENVI中Flaash大气校正

ENVI中的Flaash是一种大气校正算法,可用于去除遥感图像中的大气干扰。以下是使用ENVI中Flaash进行大气校正的步骤: 1. 打开ENVI软件并加载需要进行大气校正的遥感图像。 2. 点击ENVI菜单栏中的“Flaash”选项,然后选择“Run Flaash”。 3. 在Flaash窗口中,选择“Input/Output”选项卡,并设置输入和输出文件路径。 4. 在“Spectral Response”选项卡中,选择应用于遥感图像的传感器的光谱响应函数。如果不知道传感器的光谱响应函数,则可以选择“Generic”选项。 5. 在“Atmospheric Profile”选项卡中,选择大气模型。可以选择“Mid-Latitude Summer”、“Mid-Latitude Winter”、“Sub-Arctic Summer”或“Tropical”等选项。 6. 在“Aerosol Type”选项卡中,选择气溶胶类型。可以选择“Continental”, “Maritime”, “Urban”或“Rural”等选项。 7. 在“Advanced”选项卡中,可以设置其他高级参数,如大气压力、水汽量等。 8. 点击“Run”按钮开始进行Flaash大气校正。 9. 处理完成后,可以在输出路径中找到大气校正后的遥感图像。 注意:Flaash大气校正需要输入DEM数据和太阳和观测角信息。如果没有这些信息,可以在“Advanced”选项卡中选择“Use Defaults”选项。

flaash大气校正模型

FLAASH是一种基于MODTRAN4+辐射传输模型的大气校正模型。MODTRAN模型是由Spectral Sciences, Inc和美国空军实验室共同研发的,而ExelisVIS公司负责集成和GUI设计。FLAASH通过对大气模型参数的选择和气溶胶反演方法的应用,可以对遥感图像进行大气校正。校正后的图像亮度会有所增强,并且植被的波谱曲线趋于正常,去除了空气中水汽颗粒等因子的影响。\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [RS—|下载Landsat8/9数据并进行ENVI大气校正(FLAASH模型)](https://blog.csdn.net/m0_53156691/article/details/128575246)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [定量/高光谱遥感之——大气校正(二)](https://blog.csdn.net/lijie45655/article/details/49184489)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角(单位:度) aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

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