Advertisement

一个自制的通用AT框架，已修正部分错误，使用C语言实现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
在开发NB、SIM、LORA模块程序时，我曾反复遇到AT指令头的困扰。我尝试过利用从百度搜索得到的各种AT框架，以及华为提供的AT框架，甚至还使用了同事编写的AT框架。这些AT框架参差不齐，例如百度搜索的结果五花八门，华为LiteOS的AT框架则必须与系统一同使用，而同事编写的框架虽然易于理解和使用，但由于耦合度过高，导致与其他模块的集成困难。因此，我一直致力于构建一个通用的AT框架，能够支持各种模块的开发。经过不懈努力，我最终成功完成了这个项目的构建。关于该框架的具体性能表现以及使用方法，请参阅我的博客获取详细信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C语言-个人使用的通用AT框架（修正了部分错误）
    优质
    这段内容介绍了一个基于C语言开发的个人使用通用AT指令框架，并包含了对先前版本中发现的部分错误进行修正的信息。该框架旨在提高通过AT命令与硬件模块交互时的效率和稳定性。 在编写NB、SIM和LORA模块程序的过程中，我经常为各种AT指令感到困扰。尝试过使用百度搜索到的多种AT框架以及华为LiteOS提供的AT框架，并参考了同事编写的代码。虽然百度上的资源种类繁多，但华为的框架必须与特定系统一起使用；而同事的实现方式最为直观易懂，却与其他程序耦合度较高。因此我决定开发一个通用性更强、适用于各种模块的AT框架。最近终于完成了这一项目，并在博客中详细介绍了其效果和使用方法。
     
  • 修正ModbusTcp_Slave中的概念错误代码框架
    优质
    本项目旨在修正和优化ModbusTcp_Slave中存在的概念性错误及代码架构问题，提升其稳定性和可维护性。 之前有朋友反馈说modbusTcp代码中的变量名命名不够规范，导致阅读困难。这是改进后的版本。如果有人下载了之前的版本，请私信我获取更新的资料（免积分）。感谢大家的支持与交流！谢谢大家！
     
  • 可使用的EKF-SLAM错误修正版
    优质
    本项目提供了一种改进的扩展卡尔曼滤波（EKF）同时定位与地图构建（SLAM）算法，旨在纠正原始方法中的误差问题，提升机器人在未知环境中的自主导航精度。 EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波同时定位与地图构建）是一种在机器人导航及自主系统领域广泛应用的算法，用于解决机器人的自我定位以及环境建图的问题。该方法利用扩展卡尔曼滤波器来估计机器人的位置和环境中的特征，并不断更新对地图的理解。 然而，在实现EKF-SLAM过程中，初学者可能会遇到复杂的数学模型和矩阵运算带来的挑战。压缩包中提供的ekfslam_v1.0-meng版本可能修复了网上公开代码的常见错误，为用户提供了一个更可靠的MATLAB实现方案。 EKF-SLAM的核心在于将非线性问题通过雅可比矩阵进行线性化处理，在当前估计状态的基础上更新地图信息。如果线性化过程不准确，则滤波结果可能出现偏差。 该算法包括预测和更新两个主要阶段：在预测阶段，根据机器人运动模型（例如基于轮速计和陀螺仪数据）来估算机器人的新位置；而在更新阶段，通过传感器观测值（如激光雷达或摄像头信息）对估计进行校正。这两个步骤需要迭代执行以达到系统稳定。 修复后的版本可能解决了以下常见问题： 1. **线性化误差**：确保在正确的状态和时间点进行了精确的线性化。 2. **观测模型**：正确处理不同传感器的数据，如激光雷达扫描匹配或视觉特征对应。 3. **状态转移矩阵**：为机器人的实际运动学特性设置合适的运动模型。 4. **测量噪声与过程噪声**：合理估计并赋值给随机噪声以优化滤波器性能。 5. **矩阵操作错误**：避免MATLAB中可能出现的维度不匹配或奇异矩阵等常见问题。 6. **初始化**：良好的初始状态设定有助于加快算法收敛速度，防止发散现象。 此外，作者可能还提供了详细的注释和示例数据以帮助用户理解每一步的操作意义。学习这个修复版EKF-SLAM实现不仅可以掌握其基本原理，还可以了解如何在MATLAB中实施复杂的滤波器算法，这对于机器人定位与建图研究非常有益。 实践中，使用者应先熟悉EKF-SLAM的基本概念，并逐步分析代码以理解各部分功能。通过运行示例数据观察结果可以验证该算法的有效性；同时根据实际硬件和传感器特性调整参数，适应具体应用场景的需求。
     
  • 使用C语言输入一个正三角形
    优质
    本程序利用C语言编写，实现用户输入边长后自动绘制和显示一个等边三角形的功能，适用于初学者学习循环结构与字符输出。 利用C语言输入一个正三角形。
     
  • 使用C语言实现正态分布函数
    优质
    本项目采用C语言编写，实现了计算标准正态分布概率密度函数和累积分布函数的功能，适用于统计分析与科学计算场景。 用C语言编写正态分布函数的一个例子是实现一个计算标准正态分布概率密度函数的程序。下面是一个简单的示例代码： ```c #include #include // 定义常量PI和e，用于后续计算 #define PI 3.14159265358979323846f #define E 2.718281828459045 double normal_distribution(double x, double mean, double sigma) { // 正态分布概率密度函数公式 return exp(-pow(x - mean, 2)/(2 * pow(sigma, 2))) / (sigma * sqrt(2*PI)); } int main() { double result; // 计算均值为0，标准差为1的正态分布在x=0处的概率密度 result = normal_distribution(0.0f, 0.0f, 1.0f); printf(The probability density at x=0 is: %lf\n, result); return 0; } ``` 这段代码定义了一个名为`normal_distribution`的函数，用于计算给定x值、均值和标准差时的标准正态分布概率密度。在主程序中调用该函数，并打印结果。 注意：以上示例仅适用于教学目的或简单的应用场合，在实际使用中可能需要更精确的数值库来代替硬编码常量PI和E，以提供更高的精度。
     
  • BCH3.c（错误修正码）
    优质
    BCH3.c是一种基于BCH编码算法实现的错误修正码程序代码文件，用于检测并纠正数据传输或存储过程中的错误，确保信息完整性。 BCH编码常用于SSD的ECC算法中，具有强大的纠错能力。对于一个扇区（512字节），码字长度为4304字节（即538字节），冗余信息长度为26字节时，该编码能够纠正不超过16位的错误。
     
  • 用C语言实现的AT指令代码
    优质
    这段简介描述了一个使用C语言编写的库或脚本，专门用于处理与GSM/CDMA模块通信的AT命令集。它为开发者提供了便捷的方式来控制移动通讯设备的各项功能。 基于C语言的通用AT指令代码包含详细的解释及示例，可以直接用于各模块的AT指令通信。
     
  • NXP USBlib：适用于所有LPC微控制器的USB库分支，已修正错误
    优质
    NXP USBlib是一款针对LPC系列微控制器优化的USB驱动程序库。该版本修复了先前存在的错误，并增强了兼容性，支持广泛的LPC型号。 NXP（恩智浦）为他们的LPC微控制器提供了一个名为nxpUSBlib的USB库，该库对于使用带有USB功能的NXP LPC系列微控制器来说非常实用。然而，在当前版本中存在一些尚未修复的关键问题。因此，我创建了该项目的一个分支，以便维护一个包含这些修复内容的社区版。 此代码最初由NXP开发并发布，并遵循存储库中的License.txt文件所规定的许可协议。对原始库所做的任何添加和修改都将使用相同的许可证进行分发，但没有得到NXP的正式支持。 变更日志包括：修正了在启用编译器优化时USB枚举问题（向某些全局变量中加入了volatile关键字）；修复了与用于ARM Embedded环境下的GNU GCC编译相关的缺失宏定义。这些更改已在nxpUSBlib v0.98版本中实现。
     
  • GECToR：语法错误修正论文的正式实施
    优质
    GECToR是一款专门用于纠正英语语法错误的先进工具。该文介绍了其开发历程及实际应用情况，展示了它在语法纠错领域的卓越性能和广泛应用前景。 GECToR –语法错误纠正：标记，不重写 该存储库提供用于训练和测试最新语法错误纠正模型的正式PyTorch实现代码。 它主要基于AllenNLP和transformers。 安装： 以下命令将安装所有必需的软件包： ``` pip install -r requirements.txt ``` 该项目已使用Python 3.7进行了测试。 数据集： 本段落中使用的所有公共GEC数据集可以下载。综合创建的数据集也可以获取。要训练模型所需的数据，必须对其进行预处理，并使用以下命令将其转换为特殊格式： ``` python utils/preprocess_data.py -s SOURCE -t TARGET -o OUTPUT_FILE ```