STM32内部温度传感器实验及库函数编程

版权申诉
0 下载量 174 浏览量 更新于2024-11-03 收藏 365KB ZIP 举报
资源摘要信息:"STM32内部温度传感器实验文件包含使用STM32微处理器进行温度传感器采集的库函数代码编写。该实验主要涉及STM32的硬件特性及对应的软件编程技术。实验名称为“内部温度传感器实验”,文件归档为‘TEM.zip’。" 知识点详细说明: 1. STM32微处理器基础: STM32是STMicroelectronics(意法半导体)生产的一系列32位微控制器,基于ARM Cortex-M内核。该系列微控制器在工业控制、消费电子产品、汽车电子等多个领域有着广泛的应用。STM32微处理器具备丰富的外设接口,高性能和低功耗的特点。 2. 温度传感器概念: 温度传感器是一种可以将温度信号转换为电信号的装置。在STM32微处理器中,内部集成了一个简单的温度传感器,用于测量芯片内部的工作温度。该传感器通常用于系统监控和温度补偿等场景。 3. STM32内部温度传感器特性: STM32的内部温度传感器是一个模拟信号输出的传感器,其输出电压随温度变化而改变。为了获得准确的温度读数,通常需要结合STM32内部的模拟/数字转换器(ADC)来读取电压值,并通过软件将这个模拟值转换为温度值。 4. ADC(模拟/数字转换器): ADC是将模拟信号转换成数字信号的接口电路。STM32微处理器内置的ADC模块通常支持多个通道,可以对多个模拟信号源进行采样转换。在温度传感器数据采集实验中,ADC用于读取内部温度传感器输出的模拟电压值。 5. STM32库函数代码编写: 在进行温度传感器实验时,需要编写库函数来初始化ADC,配置其采样参数,并通过编程获取温度传感器的模拟值。STM32有标准的库函数库,如STM32CubeMX库、HAL库等,这些库封装了许多底层硬件操作细节,使开发者能够通过调用库函数来完成硬件的控制。 6. 温度转换算法: 获取到温度传感器输出的模拟电压值后,需要利用特定的算法将其转换为温度值。常见的方法是使用查表法或计算公式。查表法涉及到预先测量不同温度下的电压值并存储在一个表中,而计算法则需要知道传感器的电气特性,如输出电压与温度的关系曲线。 7. 实验操作: 在实际操作中,首先需要配置STM32微处理器的相关硬件(如ADC模块)和软件(如库函数),然后启动ADC进行温度数据的连续采集。采集到的数据经过算法处理后,可以显示出当前芯片的内部温度值。实验中可能会用到的实验板为ALIENTEK MINISTM32。 8. 实验内容: 该实验的具体内容可能包括:对STM32内部温度传感器的基本了解,如何通过软件配置ADC以测量温度传感器的输出,编写代码来读取和转换温度数据,以及最终如何在实验板上显示测量结果。 通过上述实验操作,可以加深对STM32微处理器内部温度传感器的理解,并掌握使用STM32微处理器进行温度信号采集的基本技术。这为后续进行更复杂的应用开发打下坚实的基础。

class STHSL(nn.Module): def __init__(self): super(STHSL, self).__init__() self.dimConv_in = nn.Conv3d(1, args.latdim, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_local = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_global = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.spa_cnn_local1 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.spa_cnn_local2 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local1 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local2 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.Hypergraph_Infomax = Hypergraph_Infomax() self.tem_cnn_global1 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global2 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global3 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global4 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 6) self.local_tra = Transform_3d() self.global_tra = Transform_3d() def forward(self, embeds_true, neg): embeds_in_global = self.dimConv_in(embeds_true.unsqueeze(1)) DGI_neg = self.dimConv_in(neg.unsqueeze(1)) embeds_in_local = embeds_in_global.permute(0, 3, 1, 2, 4).contiguous().view(-1, args.latdim, args.row, args.col, 4) spa_local1 = self.spa_cnn_local1(embeds_in_local) spa_local2 = self.spa_cnn_local2(spa_local1) spa_local2 = spa_local2.view(-1, args.temporalRange, args.latdim, args.areaNum, args.cateNum).permute(0, 2, 3, 1, 4) tem_local1 = self.tem_cnn_local1(spa_local2) tem_local2 = self.tem_cnn_local2(tem_local1) eb_local = tem_local2.mean(3) eb_tra_local = self.local_tra(tem_local2) out_local = self.dimConv_local(eb_local).squeeze(1) hy_embeds, Infomax_pred = self.Hypergraph_Infomax(embeds_in_global, DGI_neg) tem_global1 = self.tem_cnn_global1(hy_embeds) tem_global2 = self.tem_cnn_global2(tem_global1) tem_global3 = self.tem_cnn_global3(tem_global2) tem_global4 = self.tem_cnn_global4(tem_global3) eb_global = tem_global4.squeeze(3) eb_tra_global = self.global_tra(tem_global4) out_global = self.dimConv_global(eb_global).squeeze(1) return out_local, eb_tra_local, eb_tra_global, Infomax_pred, out_global

2023-05-24 上传