STM32频率计在Proteus中的仿真实践

stm32
Proteus
输入捕获
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资源摘要信息:"input_capture_frequency_meter.zip" 该压缩包文件名为“input_capture_frequency_meter.zip”，包含了与开发和仿真基于STM32微控制器的频率计相关的一系列文件。文件中主要涉及了STM32系列微控制器、Proteus仿真环境以及Keil集成开发环境（IDE）的使用，强调了输入捕获技术在频率测量上的应用。下面将详细介绍该标题和描述中所涉及的知识点。 ### STM32微控制器 STM32是STMicroelectronics（意法半导体）生产的一系列Cortex-M微控制器，广泛应用于工业控制、医疗设备、消费电子等领域。STM32微控制器采用ARM架构，具备多种性能级别和丰富的外设接口，包括定时器、ADC、DAC、通信接口等。其中，定时器的输入捕获功能是该系列微控制器的一个重要特性，它能够准确测量外部信号的时间参数，例如频率和周期。 ### 输入捕获 输入捕获是定时器的一种工作模式，它可以用来测量外部事件的时间参数，如测量一个方波信号的频率和周期。输入捕获的基本原理是利用定时器的计数器在特定时刻捕捉外部信号的变化，并记录下计数器的值，通过这些值可以计算出外部信号的具体频率。STM32的定时器提供了多个输入捕获通道，可以同时对多个信号进行捕获。 ### Proteus仿真 Proteus是一款电子电路仿真软件，可以模拟电子电路的原理图设计和PCB布局。Proteus不仅可以对模拟电路、数字电路进行仿真，还可以模拟微处理器及其外围电路的工作。在本压缩包中，Proteus用于搭建和测试基于STM32微控制器的频率计电路，通过仿真实验验证程序的正确性和功能的可行性。使用Proteus进行仿真可以减少实际硬件实验中的成本和风险。 ### Keil IDE Keil MDK-ARM是针对ARM处理器设计的集成开发环境，支持从简单的8位微控制器到复杂的32位处理器。Keil MDK提供了μVision IDE、编译器、调试器以及其它一系列工具链，使得开发人员可以进行代码编写、编译、下载和调试ARM微控制器的应用程序。在本压缩包文件列表中，“.ioc”和“.mxproject”文件是Keil工程文件的一部分，分别用于配置和描述工程的属性。而“Src”目录中包含源代码文件，“Drivers”目录可能包含了与STM32硬件平台相关的驱动程序代码。 ### 文件名称列表解析 - **Proteus_Keil_STM32F103R6.ioc**: 这是一个与Keil集成开发环境关联的Proteus设计文件，用于在Proteus软件中模拟STM32F103R6微控制器的配置与行为。 - **.mxproject**: 该文件包含了Keil μVision工程的配置信息，能够指导Keil软件如何构建项目、如何编译代码、如何下载程序到目标微控制器等。 - **Proteus**: 这个目录通常包含了Proteus仿真的电路图文件，说明了电路的连接和布局。 - **Inc**: 这个目录可能包含了项目中用到的头文件，这些文件定义了项目中的数据结构、函数原型等。 - **Hardware**: 这个目录可能包含了与硬件相关的配置文件，比如外设初始化代码等。 - **MDK-ARM**: 这是Keil MDK软件的简称，主要用于ARM处理器的软件开发。MDK-ARM提供了ARM编译器、调试器和必要的库文件等。 - **Src**: 这是源代码目录，包含了工程的源代码文件，可能包括主程序文件main.c、定时器相关的配置文件以及其他功能模块的实现文件。 综合以上信息，该压缩包“input_capture_frequency_meter.zip”是一个专门为STM32微控制器设计的频率计Proteus仿真项目，使用了Keil MDK-ARM作为开发工具，并通过Proteus软件来模拟和测试该微控制器实现频率计功能的正确性和性能。

基于STM32高精度频率计的设计

2019-01-09 上传
基于STM32高精度频率计的设计。 这是我自己采用STM32的定时器外部计数模式，考虑到了计数溢出中断。开设1s的时钟窗口。数据均通过MATLAB二次拟合处理过，以纠正误差。理论上可以测到1hz-无穷的频率范围（但在本实验中只是测到了1Mhz.对1Mhz以上数据并没进行数据拟合，故认为不在指标内），分辨率为1Hz（因为是开了1s的时间窗口，时间窗口越大，分辨率越高）高精度频率计。避免了输入捕获受输入时钟的大小限制。自己设计的方案。当然数据拟合部分还能分段拟合，精度就更高了。 STM32 频率计 单片机 外部计数。

foo_input_sacd-0.5.11.zip_ dsd_FOO-INOUT-SACD_foo_input_sacd0._f

2022-09-23 上传
"FOO-INOUT-SACD"可能是这个软件的项目代号或者模块名称，"foo_input_sacd0._f"可能是该软件的一个特定组件或配置文件。 描述中的"SCD decoder to PCM format(wave)"说明了这个软件的主要功能，即它是一个SACD解码...

PWM-Input-Capture.rar_Capture_Input capture_PWM采集_stm32 input _获

2022-09-19 上传
标题中的"PWM-Input-Capture.rar"表明这是一个关于STM32微控制器的PWM（脉宽调制）输入捕获功能的教程或代码库。在嵌入式系统中，PWM是一种非常重要的信号处理技术，常用于控制电机速度、亮度调节、模拟信号输出等...

STM8_TIM1_PWM_INPUT_CAPTURE.rar_STM8 TIM1 捕获_STM8的PWM_TIM2_Ge

2022-07-14 上传
STM8 的TIM1输入捕获程序模块参考!

input-capture-program.zip_Capture_xs128输入捕捉

2022-09-23 上传
标题中的“input-capture-program.zip_Capture_xs128输入捕捉”表明这是一个关于飞思卡尔xs128微控制器的输入捕捉（Input Capture）功能的程序实现，它被压缩在名为“input-capture-program.zip”的文件中。...

基于STM32F407封装代码输入捕获input_capture.h

2021-03-28 上传
基于STM32F407封装代码输入捕获

scope_input_sound_class.rar_qq24_voice frequency_声音的特性_波形_波形显示

2022-09-14 上传
本话题将深入探讨"scope_input_sound_class.rar_qq24_voice frequency_声音的特性_波形_波形显示"这个主题，其中包含了几个关键概念：声音的特性、频率、波形以及波形显示。 首先，我们来理解“声音的特性”。声音...

解释这个代码：def _inference(self, data): """ model inference function Here are a inference example of resnet, if you use another model, please modify this function """ print(data) result = {"result": {"category": 0, "duration": 6000}} def normalize(data, mean=(0.5,0.5,0.5), std=(0.5,0.5,0.5)): //正则化 img = data / 255 img = img - np.array(mean, dtype=np.float32) img = img / np.array(std, dtype=np.float32) img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) img = img.astype(np.float32) return img self.input_reader = InputReader(self.capture, 0, self.width, self.height, self.fps) source_name = self.input_reader.name now = time.time() //现在开始推理计时 file_num = 0 while self.input_reader.is_open(): // if not self.input_reader.is_open() or self.need_reinit == 1: self.input_reader = InputReader(self.capture, 0, self.width, self.height, self.fps, use_dshowcapture=False, dcap=None) if self.input_reader.name != source_name: print(f"Failed to reinitialize camera and got {self.input_reader.name} instead of {source_name}.") # sys.exit(1) self.need_reinit = 2 time.sleep(0.02) continue if not self.input_reader.is_ready(): time.sleep(0.02) continue ret, frame = self.input_reader.read() self.need_reinit = 0

2023-06-09 上传
接下来使用 `InputReader` 类初始化了一个 `input_reader` 对象，并且获取了当前时间戳 `now`，用于计算推理耗时。然后使用一个循环不断地从 `input_reader` 中读取数据，进行推理过程。在循环中，首先检查 `input_...

class TranslateDataSet(Data.Dataset): def __init__(self, enc_input_all, dec_input_all, dec_output_all): self.enc_input_all = enc_input_all self.dec_input_all = dec_input_all self.dec_output_all = dec_output_all def __len__(self): # return dataset size return len(self.enc_input_all) def __getitem__(self, item): return self.enc_input_all[item], self.dec_input_all[item], self.dec_output_all[item]

2023-03-13 上传
它有三个参数：enc_input_all、dec_input_all和dec_output_all，分别表示编码器输入、解码器输入和解码器输出。在初始化函数__init__中，将这三个参数赋值给类的属性。在__len__函数中，返回数据集的长度。

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

2023-05-10 上传
super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def ...
做梦咸鱼
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