stm32f1和f4的区别大家都不知道很明白，想要知道这个区别究竟是什么的小伙伴们，就让我给大家详细的讲讲，一起来看看这个区别究竟是什么吧，来看看吧。stm32f1和f4的区别：第一点区别 内核不一样STM32F1是cortex- M3的内核。STM32F4是cortex-M4的内核。芯片工艺不一样。因为stm32最早2010年左右就出来的mcu，而F4比F1晚几年研发出来，在设计制成上要优良一些
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2024-04-05 10:25:53
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STM32F4定时器STM32一共有三种定时器，总共有14个定时器。高级定时器 TIM1、TIM8 。通用定时器 TIM2、TIM5、TIM3、TIM4，TIM9~TIM14 ， 其中2、5是32位定时器计数范围更大精度更高，3、4功能上与2、5一样都可以产生DMA请求。TIM9~TIM14相对上面两类通用定时器功能上要少一些。基本定时器 TIM6、TIM7 没有捕获等通道所以相对以上两种定时器就
模拟信号的读取是我们在做很多项目是都要用到的，而模拟量的读取就要依赖于ADC数模转换器。对于初学者，学习使用ADC可以很大的帮助以后的STM32学习。目录ADC简介 ：DMA简介： 工程开始：STM32CubeMX配置区：配置外部时钟：配置调试：配置ADC：配置DMA：配置串口：配置工程文件： KEIL编程： 开启MicroLIB：添加库函数：
意法半导体(STMicroelectronics，ST)藉由STM32系列微控制器的市场领导地位，扩展了STM32微控制器开发生态系统STM32CubeMX，其增加了先进的人工智能(AI)功能。AI技术使用经过训练的人工神经网络对动态和振动传感器、环境传感器、麦克风和影像传感器的数据讯号进行分类，相较传统以手动处理讯号的方法更加快速、高效。意法半导体微控制器和数字整合电路产品部总裁Claude D
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2023-12-19 19:02:22
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本文主要讲述了如何简单的训练一个深度学习的模型，并把模型放入rtt系统中，让系统运行在嵌入式设备上。1.准备开发环境：RT-Thread Studio开发板：STM32H750-RT-ART-Pi准备如下文件：序号名称备注1硬件以及 BSPSTM32H750-RT-ART-Pi，ART-PI BSP2神经网络模型./rt_ai_tools/Model/keras_mnist.h53STM
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2024-01-10 13:35:29
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基于stm32f407cube ai实例 （一）Cube ai简介 得益于st的一套新的人工智能(ai)解决方案，您现在可以在广泛的stm32微控制器产品组合上映射和运行预先训练的人工神经网络(ann)。stm32cube.ai是广泛使用的stm32cubemx配置和代码生成工具的扩展包，支持基于stm32 arm cortex -m的微控制器上的ai。要访问它，请下载并安装stm32cubemx
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2024-03-10 21:02:50
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熟悉H7系列都知道，以太网，DMA等设备，无法访问0x20000000，也就是TCM区的地址。为了让我们代码使用DMA搬运数据，整个代码的变量可以放在RAM D1区域，或者叫AXI区域，就要在.ld脚本中定义.data段，.bss段到 0x24000000. 这一块我们有320KB可以用。而DTCM（0x20000000）的128K由于不能DMA访问，但是速度又很快，我们可以用于存放图
为了在Cortex-M的MCU上成功跑起CNN，用的模型是一个不到10层FCN网络，但是即便如此，对于主频只有不到100MHz，SRAM只有不到100K的单片机来说依然是极其吃力的，模型不做量化的话肯定无法做到实时的。硬件资源：作品硬件自制，使用的MCU是STM32F407。在168 MHz频率下，从Flash存储器执行时，STM32F407单片机能够提供210 DMIPS/566 CoreMar
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2023-10-26 20:50:09
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.c文件中：void NVIC_Configuration(void){ NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStructure; NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_2);_USART_IRQ; NVIC_InitS...
原创
2022-11-16 20:16:31
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ESP32-S3 ESP32-S3一颗专为 AIoT 市场打造 支持 2.4 GHz Wi-Fi 和 Bluetooth 5 (LE) 且拥有强大 AI 运算能力和安全加密机制 ESP32-S3 特性Xtensa® 32 位 LX7 双核处理器主频高达 240 MHz内置 512 KB SRAM (TCM)具有 45 个可编程GPIO 管脚和丰富的通信接口ESP32-S3 支持更大容量的高速
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2023-12-20 10:13:39
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在以往的手写数字识别中，数据集一共是70000张图片，模型准确率可以达到99%以上的准确率。而本次实验的手写数字数据集中有120000张图片，而且数据集的预处理方式也是之前没有遇到过的。最终在验证集上的模型准确率达到了99.1%。在模型训练过程中，加入了上一篇文章中提到的早停策略以及模型保存策略。1.导入库import numpy as np
import tensorflow as tf
imp
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2023-12-31 17:19:15
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▌01 pyBoard实验板1.pyBoard
▲ pyBoard管脚定义 2.设计合理接口由于pyBoard本身具有很多端口，为了设计适合在面包板上进行实验的实验pyBoard，需要对于pyBoard外部接口进行适当的精简，选择种类丰富的一组（10个管脚）作为外部引脚输出。采用单排针适合将实验板插在面包板上，但也可以使用双排插针的形式。一种最基本的方式，就是利
构建深度神经网络最关键的部分之一是——当数据流经不同的层时，要对其有一个清晰的视图，这些层经历了维度的变化、形状的改变、扁平化和重新塑造……结构顺序每层解读：把单词变为tokens；embedding 把每个token变成特定大小的embedding；LSTM 由隐藏状态维度和层数决定；全连接层；激活函数；输出；预处理对数据进行了预处理，使得batch_size=50, 序列长度为200datai
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2024-01-12 00:01:04
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1 简介上次写到将OV56640采集的JPEG数据存入SD可存储，后续就需要使用STM32的硬件JPEG解码将图片从SD取出，并将其转换为RGB888格式。具体的可以参考正点的硬件JPEG部分代码，解码的核心的一句代码如下：hjpgd.ycbcr2rgb(hjpgd.outbuf[hjpgd.outbuf_read_ptr].buf,rgb888buf,mcublkindex,hjpgd.outb
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2023-10-25 22:30:56
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00. 目录文章目录00. 目录01. 系统架构02. 总线架构图03. 总线详解05. 参考手册06.
原创
2022-03-16 14:39:18
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00. 目录文章目录00. 目录01. 系统架构02. 总线架构图03. 总线详解05. 参考手册06. 附录01. 系统架构主系统由 32 位多层 AHB 总线矩阵构成，可实现以下部分的互连：● 八条主控总线：— Cortex™-M4F 内核 I 总线、D 总线和 S 总线— DMA1 存储器总线— DMA2 存储器总线— DMA2 外设总线— 以太网 DMA 总线— USB OTG HS DMA 总线● 七条被控总线：— 内部 Flash ICode 总线— 内部 Flash
原创
2021-09-02 14:29:25
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基于树莓派ROSstm32搭载Freertos智能平衡车Day1前言一 、下位机stm32平衡部分整体框架数据采集进程PID控制进程菜单显示进程交互进程中断处理部分二、框架搭建1.引入库2.mpu6050数据采集进程实现 前言最近跑通了ROS无人车和无人机仿真还有yolo目标检测识别，产生了个做个智能，自主避障+路径规划的独轮，双轮和自平衡自行车想法，于是乎今天开始，一点点探索整理+调试。先从s
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2023-11-27 06:15:08
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整理了一下STM32相关的底层结构，有助于消化理解先上几张图片（主要参照STM3210x系列）1.芯片结构组成图： 2.STM32内部结构： 3.Cortex-M3模块结构图： 4.STM3210X内部结构：桥：四个主动单元 : M3内核的ICode总线(I-bus)、DCode总线(D-bus)、 系统
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2023-07-06 10:56:11
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00. 目录文章目录00. 目录01. STM32F4时钟系统概述02. STM32F4时钟系统图03. STM32F4时钟初始化配置04. 时钟配置总结05. 预留06. 附录07. 声明01. STM32F4时钟系统概述时钟系统是 CPU 的脉搏，就像人的心跳一样。所以时钟系统的重要性就不言而喻了。 STM32F4 的时钟系统比较复杂，不像简单的 51 单片机一个系统时钟就可以解决一切。于是有人要问，采用一个系统时钟不是很简单吗？为什么 STM32 要有多个时钟源呢？ 因为首先 STM32 本身非
原创
2021-09-02 14:26:01
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00. 目录文章目录00. 目录01. STM32F4开发板的资源图02. STM32F4开发板板载资板板载资源ALIENTEK 探索者 STM32
原创
2022-03-16 14:43:57
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