文章目录一、前言二、ADC配置库函数解读1、复位函数ADC_DeInit2、初始化函数ADC_Init3、使能函数4、整合三、读取ADC数值四、由所读到的ADC值转化为实际电压一、前言ADC模块中文名为模拟/数字转换器，是12位逐次逼近型的模拟数字转换器，一般用于数值的采样，比如我最近在做一个示波器，那么就需要对信号进行采样，这就需要用到ADC模块。一般步骤为将ADC模块与某引脚相连，再用该引脚去接入所要测试的地方，ADC模块便可以经过换算得到所要测试部位的电位。二、ADC配置库函数解读1、复位函数ADC_DeInitvoidADC_DeInit(ADC_TypeDef*ADCx);调用示例如
文章目录一、前言二、ADC配置库函数解读1、复位函数ADC_DeInit2、初始化函数ADC_Init3、使能函数4、整合三、读取ADC数值四、由所读到的ADC值转化为实际电压一、前言ADC模块中文名为模拟/数字转换器，是12位逐次逼近型的模拟数字转换器，一般用于数值的采样，比如我最近在做一个示波器，那么就需要对信号进行采样，这就需要用到ADC模块。一般步骤为将ADC模块与某引脚相连，再用该引脚去接入所要测试的地方，ADC模块便可以经过换算得到所要测试部位的电位。二、ADC配置库函数解读1、复位函数ADC_DeInitvoidADC_DeInit(ADC_TypeDef*ADCx);调用示例如
一、数据采样当在覆盖点上指定一个变量或表达式时,SystemVerilog便会创建很多的“仓(bin)"来记录每个数值被捕捉到的次数，仓(bin)是衡量功能覆盖率的基本单位。SystemVerilog会自动为覆盖点创建仓，它通过被采样的表达式的域来确定可能值的范围。每次覆盖点/组采样后，SV都会在一个或者多个仓中留下标记，在每次仿真的末尾,所有带标记的仓会被汇聚到一个新创建的数据库中。在仿真之后，分析工具会读取这些数据库来生成覆盖率报告，包含了各部分和总体的覆盖率。为了计算一个覆盖点coverpoint上的覆盖率，首先需要确定可能数值的个数，这也被称为域。覆盖率就是采样值的数目除以域中仓的数目
一、数据采样当在覆盖点上指定一个变量或表达式时,SystemVerilog便会创建很多的“仓(bin)"来记录每个数值被捕捉到的次数，仓(bin)是衡量功能覆盖率的基本单位。SystemVerilog会自动为覆盖点创建仓，它通过被采样的表达式的域来确定可能值的范围。每次覆盖点/组采样后，SV都会在一个或者多个仓中留下标记，在每次仿真的末尾,所有带标记的仓会被汇聚到一个新创建的数据库中。在仿真之后，分析工具会读取这些数据库来生成覆盖率报告，包含了各部分和总体的覆盖率。为了计算一个覆盖点coverpoint上的覆盖率，首先需要确定可能数值的个数，这也被称为域。覆盖率就是采样值的数目除以域中仓的数目
STM32CubeMX能够极大减小STM32外设配置的工作量，因此作者也借助空闲时间对STM32CubeMX相关配置进行了学习，本文介绍如何利用STM32CubeMX配置ADC采样，记录了作者学习过程中遇到的问题及解决办法，使大家少走弯路，并方便以后复习目录1、单通道轮询2、单通道中断3、单通道DMA4、多通道轮询5、多通道中断6、多通道DMA1、单通道轮询先选择所使用的MCU，这里我使用的是STM32F407ZGT系列修改一下DEBUG功能，否则后续无法调试修改时钟，采用外部晶振配置一串口，用于打印采集的ADC值这里我采用ADC1的通道0，并开启连续采样模式，否则每次开启ADC采样后只进行一
STM32CubeMX能够极大减小STM32外设配置的工作量，因此作者也借助空闲时间对STM32CubeMX相关配置进行了学习，本文介绍如何利用STM32CubeMX配置ADC采样，记录了作者学习过程中遇到的问题及解决办法，使大家少走弯路，并方便以后复习目录1、单通道轮询2、单通道中断3、单通道DMA4、多通道轮询5、多通道中断6、多通道DMA1、单通道轮询先选择所使用的MCU，这里我使用的是STM32F407ZGT系列修改一下DEBUG功能，否则后续无法调试修改时钟，采用外部晶振配置一串口，用于打印采集的ADC值这里我采用ADC1的通道0，并开启连续采样模式，否则每次开启ADC采样后只进行一
STM32MCO+SPI获取24位模数转换（24bitADC）高速芯片ADS1271采样数据STM32大部分芯片只有12位的ADC采样性能，如果要实现更高精度的模数转换如24位ADC采样，则需要连接外部ADC实现。ADS1271是TI公司一款高速24位Σ-Δ型模数转换器(ADC),数据率达到105KSPS,即一秒可以采样105000次。这里介绍基于ADS1271的24位ADC采样实现。采用STM32CUBEIDE开发工具，以STM32F401CCU6为例。ADS1271操作方式ADS1271的管脚定义如下所示：ADS1271采用双电压模式，即模拟电压和数字电压可以单独设置，因此典型应用为模拟电
传统RGB图像以栅格（raster）形式储存，像素点的分布在整个图像上均匀统一。然而，这种均匀分布往往与图像实际内容的密度分布相去甚远。尤其是在现今常用的深度网络中，在编码部分经过频繁的下采样（downsampling）后，小物体占据的点极少，而大物体占据的点很多。如下图中，背景中繁忙的人群只剩下极少量的点表示，而画面下方大量的点被信息量极低的地面占用。如果从存储的特征个数和算力的角度来考虑这个图像识别的过程，那么可以想见地面特征被大量的存储，大部分的算力被用来计算这些地面。而真正关键的人群，由于点少，分到的特征就少，用于计算的算力也就很少。图片由于没有足够的点来描述不同小物体的特征，导致深度
功能：在单片机上对声音和光强进行采样，通过串口输出其采样值。工具：实验用到CubeIDE和Cubeprogrammer两个软件，串口调试助手APP，以及STM32L431RCT6单片机。1、配置使能串口：2、ctrl+s生成代码。3、在usart.h中添加头文件。4、在usart.c中实现printf。 编译代码。可以在main.c文件中添加printf输出语句，验证串口是否可以输出相应的语句。5、配置ADC: 6、降低ADC时钟频率。7、ctrl+s生成代码。8、在adc.c中添加代码。9、在adc.h中声明函数。10、在main.c添加代码。11、编译烧录代码，在串口调试助手上查看是否得到
一、空间金字塔池化SPP#SPP结构，利用不同大小的池化核进行池化5*59*913*13#先构建kernel_size=5,stride=1,padding=2的最大池化层#再构建kernel_size=9,stride=1,padding=4的最大池化层#再构建kernel_size=13,stride=1,padding=6的最大池化层#池化后堆叠#---------------------------------------------------#classSpatialPyramidPooling(nn.Module):def__init__(self,pool_sizes=[5,
