"开发框架-matlab读取串口数据并显示曲线的实现示例"
本文档主要关注的是海思的Smart Vision Platform (SVP),这是一个针对媒体处理芯片的智能视觉异构加速平台。SVP集成了一系列硬件处理单元,包括CPU、DSP(Digital Signal Processor)以及NNIE(Neural Network Inference Engine),并且提供了相应的SDK开发环境和工具链,便于开发者构建充分利用这些硬件特性的智能应用。
在SVP的开发框架中,不同硬件单元如CPU、vision DSP和NNIE都有各自的驱动和支持库。开发者需要利用这些硬件的驱动程序和Media Processing Interface (MPI)来创建应用程序。例如,Vision DSP用于处理图像和视频相关的任务,NNIE则专为神经网络推理提供高效计算能力。CPU作为通用处理器,可以协调各个单元的工作,并通过用户界面与应用程序交互。
开发流程通常涉及以下几个步骤:
1. 理解硬件特性:了解SVP中各硬件单元的能力和限制。
2. 使用配套工具链:根据选定的硬件,选择合适的工具链进行开发,如针对DSP和NNIE的优化工具。
3. 编写驱动程序:为硬件编写适配的驱动代码,使得应用程序能够正确地访问和控制硬件资源。
4. 应用程序开发:基于MPI和SDK创建用户应用程序,实现特定的智能视觉功能。
5. 测试与优化:对开发的应用进行测试,确保其性能和稳定性,并根据测试结果进行必要的优化。
HiSVP API参考文档是开发者的重要参考资料,它提供了详细的操作接口和函数说明,帮助开发者更好地利用SVP的软件开发接口。
此外,文档还强调了版权和使用条款,指出产品和服务的具体使用可能受到海思公司商业合同的约束,且文档内容不构成任何担保。文档的读者主要是技术支持工程师和软件开发工程师,他们需要遵循文档中的符号约定以确保安全操作。
在实际的开发过程中,开发者可能需要处理包括串口通信在内的多种数据传输方式。例如,在MATLAB中实现读取串口数据并显示曲线的示例,开发者需要使用MATLAB的Serial通信函数建立串口连接,定期读取数据,然后将这些数据处理成曲线图形展示出来。这通常涉及到`serial`对象的创建、设置波特率、打开关闭串口,以及使用`plot`函数绘制曲线等步骤。
通过这样的示例,开发者可以掌握如何在海思SVP平台上集成MATLAB进行实时数据分析和可视化,这对于智能视觉应用的开发和调试至关重要。