BC04-B蓝牙模块AT指令详解

需积分: 10 2 下载量 200 浏览量 更新于2024-07-22 收藏 1.74MB PDF 举报
"BC04-B_AT指令集是针对BC04-B蓝牙模块设计的一套命令集合,允许用户通过UART接口使用AT指令来控制和配置模块。该模块具备多种接口如UART, USB, SPI, PCM, SPDIF,并支持SPP蓝牙串口协议,适用于低功耗、体积小的应用场景。模块有两种工作模式:主(Master)和从(Slave),可通过PI0和PIO5引脚进行硬件或软件设置。此外,BC04-B的AT指令集包括Command(下行命令)和Indication(上报指令),且所有AT命令以回车换行符结尾,并在模块未连接时生效。一旦连接,模块将进入数据透传模式。部分重要的AT指令包括测试连接(AT)、查询版本号(AT+VERSION)、查询帮助信息(AT+HELP)以及查询/设置名称(AT+NAME)。" BC04-B蓝牙模块的AT指令集提供了丰富的功能,使得开发者可以灵活地配置和管理蓝牙模块的工作状态。例如,使用"AT"命令可以检查命令终端是否正常工作,而"AT+VERSION"则用于获取模块的固件版本、蓝牙版本等信息,这对于调试和确认模块的状态非常有用。"AT+HELP"命令提供了指令集的简要描述,帮助用户了解可用的命令及其用途。对于模块的名称管理,"AT+NAME"命令可以查询或设置模块的蓝牙名称,这对于配对和识别设备来说是必不可少的。 在实际应用中,BC04-B模块的灵活性使其能够在各种设备间建立蓝牙连接,例如,它可以在物联网(IoT)设备、无线传感器网络、移动设备配对等多种场景下发挥作用。其硬件主从模式的设置选项使得模块能够适应不同的网络架构需求,而低功耗特性则为电池供电的设备提供了更长久的运行时间。 在使用BC04-B模块时,用户需要注意的是,AT命令必须在模块未连接任何设备时发送,一旦连接建立,模块将进入数据传输模式,此时发送AT命令将不会产生预期的效果。此外,由于波特率支持多种选择,因此在进行串口通信时需确保发送端和接收端的波特率设置一致,以保证数据的正确传输。 BC04-B_AT指令集提供了一个强大的工具,使得开发者能够方便地控制和配置BC04-B蓝牙模块,以满足不同应用的需求。通过对这些指令的熟练掌握和应用,用户可以构建出高效、可靠的蓝牙通信系统。

CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

2023-07-08 上传