本文主要介绍在STM32F103C8T6上，利用定时器输出PWM波形，进而驱动LED实现呼吸灯。目录一、任务要求二、PWM简介1、什么是PWM2、相关概念3、PWM的产生4、PWM的通道5、PWM工作过程6、PWM输出高低电平7、PWM的计数模式8、PWM相关寄存器三、创建工程四、代码编写五、编译六、烧录1、硬件连接2、烧录3、运行效果七、总结一、任务要求使用TIM3和TIM4，分别输出一个PWM波形，PWM的占空比随时间变化，去驱动你外接的一个LED以及最小开发板上已焊接的LED（固定接在PC13GPIO端口），实现2个LED呼吸灯的效果。二、PWM简介1、什么是PWM脉冲宽度调制(PWM)
本文主要介绍在STM32F103C8T6上，利用定时器输出PWM波形，进而驱动LED实现呼吸灯。目录一、任务要求二、PWM简介1、什么是PWM2、相关概念3、PWM的产生4、PWM的通道5、PWM工作过程6、PWM输出高低电平7、PWM的计数模式8、PWM相关寄存器三、创建工程四、代码编写五、编译六、烧录1、硬件连接2、烧录3、运行效果七、总结一、任务要求使用TIM3和TIM4，分别输出一个PWM波形，PWM的占空比随时间变化，去驱动你外接的一个LED以及最小开发板上已焊接的LED（固定接在PC13GPIO端口），实现2个LED呼吸灯的效果。二、PWM简介1、什么是PWM脉冲宽度调制(PWM)
摘要：本文主要补充上一篇博客1.毫米波雷达心率、呼吸原理实现（一）实例，由于平时较忙，没来得及更新。本项目实时处理主要用到两个工具：1.CCS开发平台；2.Matlab2020版本以上（本人使用的2021b）。项目基本思路：通过CCS平台控制AWR1843获取串口实时数据，然后使用Matlab的AppDesign功能设计上位机处理实时获得的串口数据。值得注意的是，在TI的工具箱中有AWR1642运行的生命体征demo，可以在不做任何修改的情况下烧录到AWR1843中运行。一、CCS串口数据获取CCS项目创建打开CCS软件，点击菜单栏中的File，点击New，点击CCSProject，出现如下界
摘要：本文主要补充上一篇博客1.毫米波雷达心率、呼吸原理实现（一）实例，由于平时较忙，没来得及更新。本项目实时处理主要用到两个工具：1.CCS开发平台；2.Matlab2020版本以上（本人使用的2021b）。项目基本思路：通过CCS平台控制AWR1843获取串口实时数据，然后使用Matlab的AppDesign功能设计上位机处理实时获得的串口数据。值得注意的是，在TI的工具箱中有AWR1642运行的生命体征demo，可以在不做任何修改的情况下烧录到AWR1843中运行。一、CCS串口数据获取CCS项目创建打开CCS软件，点击菜单栏中的File，点击New，点击CCSProject，出现如下界
摘要：本案例使用Windows版本的ModelBoxSDK进行二次开发，主要是针对姿态匹配案例开发实践。本文分享自华为云社区《姿态匹配：抖抖手动动脚勤做深呼吸》，作者：吴小鱼。在之前发布的AI说ModelBox推理真的高效吗一文中，我们使用双阶段单人人体关键点检测作为案例对比测试了ModelBox的性能。作为一个性能测试案例我们只是简单的将检测到的关键点画在原图上，并未进行进一步的应用开发。昨晚做梦，梦到关键点检测案例哭诉大材小用为何对它弃之不理明明广阔天地大有可为，愧疚之下连夜写了这篇动手动脚的案例，最终效果如下：画面左上角随机绘制一个标准姿势，同时检测用户的姿态与标准姿势进行相似性比对，得
摘要：本案例使用Windows版本的ModelBoxSDK进行二次开发，主要是针对姿态匹配案例开发实践。本文分享自华为云社区《姿态匹配：抖抖手动动脚勤做深呼吸》，作者：吴小鱼。在之前发布的AI说ModelBox推理真的高效吗一文中，我们使用双阶段单人人体关键点检测作为案例对比测试了ModelBox的性能。作为一个性能测试案例我们只是简单的将检测到的关键点画在原图上，并未进行进一步的应用开发。昨晚做梦，梦到关键点检测案例哭诉大材小用为何对它弃之不理明明广阔天地大有可为，愧疚之下连夜写了这篇动手动脚的案例，最终效果如下：画面左上角随机绘制一个标准姿势，同时检测用户的姿态与标准姿势进行相似性比对，得
海思3516系列芯片SPI速率慢问题深入分析与优化（基于PL022SPI控制器）我在某个海思主控的项目中需要使用SPI接口来驱动一块液晶屏，液晶屏主控为st7789，分辨率240x240，图像格式RGB565。查阅海思相关手册可知，Hi3516EV200的SPI最高速率为50MHz，理论上每秒钟可以发送50M/8=6.25MB数据。假设我需要在屏幕上以30fps的速率全屏实时显示摄像头的预览画面，每秒的数据量为240*240*2*30=3456000B=3375KB=3.296MB，假设SPI工作在阻塞模式，则cpu使用率为3.296/6.25*100%=52.7%，看起来还不错。如果我想进一
海思3516系列芯片SPI速率慢问题深入分析与优化（基于PL022SPI控制器）我在某个海思主控的项目中需要使用SPI接口来驱动一块液晶屏，液晶屏主控为st7789，分辨率240x240，图像格式RGB565。查阅海思相关手册可知，Hi3516EV200的SPI最高速率为50MHz，理论上每秒钟可以发送50M/8=6.25MB数据。假设我需要在屏幕上以30fps的速率全屏实时显示摄像头的预览画面，每秒的数据量为240*240*2*30=3456000B=3375KB=3.296MB，假设SPI工作在阻塞模式，则cpu使用率为3.296/6.25*100%=52.7%，看起来还不错。如果我想进一
用户在使用移动应用的过程中，文件传输的场景有很多，如文件发送、云盘备份、视频缓存、应用下载和更新等。在移动游戏行业，优质的3D建模，丰富的场景都成为吸引玩家的重要因素，随着游戏品质的不断提升，游戏包也逐步变得越来越大，由于还有很多玩家不具备长时间大流量的下载条件，首包大小就会影响到游戏的拉新效果，每次版本更新也不可避免带来用户流失。如何提升游戏资源包的下载体验，成了众多开发者关注的问题，业界较为通用的做法是游戏分包下载，用户首次下载游戏只包含游戏主体部分和新手地图资源，在玩家逐步成长的过程中不断更新地图、副本等资源文件，这在一部分解决了首包大小的问题，但是同时又带来一个新的问题，用户在玩的过程
用户在使用移动应用的过程中，文件传输的场景有很多，如文件发送、云盘备份、视频缓存、应用下载和更新等。在移动游戏行业，优质的3D建模，丰富的场景都成为吸引玩家的重要因素，随着游戏品质的不断提升，游戏包也逐步变得越来越大，由于还有很多玩家不具备长时间大流量的下载条件，首包大小就会影响到游戏的拉新效果，每次版本更新也不可避免带来用户流失。如何提升游戏资源包的下载体验，成了众多开发者关注的问题，业界较为通用的做法是游戏分包下载，用户首次下载游戏只包含游戏主体部分和新手地图资源，在玩家逐步成长的过程中不断更新地图、副本等资源文件，这在一部分解决了首包大小的问题，但是同时又带来一个新的问题，用户在玩的过程
