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该项目包含AD5933和STM32 IIC相关的代码。

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简介:
对先前上传版本中存在的缺陷以及频率计算误差进行了修正。同时,还提供了详细的数据手册和应用指南!STM32平台上的AD5933驱动测试例程已成功实现,在STM32F103RCT6和STM32F103C8T6等型号的芯片上均能正常运行!AD5933是一款具有卓越精度的阻抗转换器系统解决方案,它集成了片上频率发生器和12位、1 MSPS的模数转换器(ADC)。通过利用频率发生器产生的信号来驱动外部复阻抗,随后由片上ADC对外部阻抗的响应信号进行采样,并最终由片上DSP运用离散傅里叶变换(DFT)算法进行处理,从而在每个频率点返回一个实部(R)数值。

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  • AD5933STM32 IIC.zip
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    此资源包包含ADI公司AD5933阻抗转换器与ST公司的STM32微控制器通过IIC接口通信的代码示例,适用于硬件开发和调试。 修复了上一版本中的错误以及频率计算不准的问题,并附上了数据手册和应用资料。STM32读取AD5933驱动测试例程在STM32F103RCT6与STM32F103C8T6芯片上成功运行。 AD5933是一款高精度的阻抗转换器系统解决方案,内置频率发生器和一个12位、采样速率为1 MSPS的模数转换器(ADC)。该器件利用内部产生的信号激励外部复杂阻抗,并通过片内ADC采集外部阻抗响应信号;随后由其片上数字信号处理器(DSP)执行离散傅里叶变换(DFT),在每个频率点返回实部(R)数值。
  • NN_Project: 了一些神经网络
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    NN_Project是一个包含了多种神经网络实现方式的代码库,旨在为学习和研究提供便利。无论是深度学习新手还是经验丰富的开发者,都能从中受益匪浅。 NN_测试项目包含了一些神经网络的代码。请将此存储库克隆到Windows中的E:/ GitCode / 神经网络代码(C++)目录下。 该项目包括以下内容: - 感知器 - BP(反向传播) - 卷积神经网络 - 线性回归(梯度下降,最小二乘法) - 朴素贝叶斯分类器(性别分类) - Logistic回归(梯度下降,批量/小批量) - KNN(K最近邻居,分类) - PCA(主成分分析) - 单隐藏层网络(两个类别) - 决策树算法CART 此外还包括了在C++中实现的数学公式: - 线性代数:转置、行列式、伴随矩阵、逆矩阵 - 范数(向量和矩阵) - 特征值/特征向量(实对称矩阵) - SVD(奇异值分解) - 伪逆 - 迹 统计功能: - 均值,方差,标准差 - 协方差矩阵 激活函数实现包括: - Logistic sigmoid - Softplus - ReLU (线性整流单元) - LeakyReLU (泄漏的线性整流单元) - ELU(指数线性单位) - softmax函数
  • 于OpenMVSTM32数据传输
    优质
    本项目旨在实现OpenMV摄像头与STM32微控制器之间的高效数据传输。通过编写定制化代码,优化图像采集、处理及通信协议,以支持实时监控系统和其他嵌入式视觉应用。 基于OpenMV与STM32的数据传输项目代码包括:OpenMV发送端与STM32接收端的代码,其中STM32代码使用HAL库版本,并且支持二次开发。积分不足的朋友可以关注作者,作者无偿提供帮助。
  • Python基础
    优质
    本项目包含Python编程语言的基础学习资料和实践代码,旨在帮助初学者掌握变量、数据结构、函数及文件操作等核心概念。 在相关案例资源方面,可以参考以下内容: - 首篇文章主要讨论了某个技术问题的解决方法,并提供了详细的实现步骤。 - 第二篇文章则深入探讨了一个特定的技术话题,分享了一些实用技巧以及最佳实践方案。 - 最后一篇博客记录了一项实际项目经验,包括遇到的问题和解决方案。 以上资源为理解相关主题和技术细节提供有价值的参考。
  • AD5933 STM32.zip
    优质
    这是一个包含AD5933与STM32相关代码和配置文件的压缩包,适用于阻抗测量、电化学分析等应用。 STM32读取AD5933的测试例程在模拟IIC环境下于STM32F103RCT6和STM32F103C8T6上已成功运行。AD5933是一款高精度阻抗转换器系统解决方案,内置频率发生器与一个12位、采样速率为1 MSPS的模数转换器(ADC)。通过频率发生器产生的信号来激励外部复阻抗,该响应信号由片上的ADC进行采样,并且经过片上DSP离散傅里叶变换(DFT)处理。DFT算法在每个频率点返回一个实部(R)数据字和一个虚部(I)数据字。校准之后,可以轻松计算出各扫描频率点的阻抗幅度与相对相位信息。这些计算通常利用实部和虚部寄存器的内容在外围设备中完成,并且可以通过串行I2C接口读取相关寄存器内容。
  • 交通灯文件(图).zip
    优质
    这是一个包含交通灯控制系统相关文档及源代码的压缩包。内含详细的项目设计图与编程实现,有助于深入理解信号灯控制系统的开发流程和技术细节。 交通灯项目包含两个部分:源代码与项目图。文件名为“交通灯.zip”。
  • Python集:多个
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    本集合包含多样化的Python项目源码,涵盖Web开发、数据处理和机器学习等领域,适合编程爱好者和技术专家参考学习。 Python项目此仓库包含了一系列我亲自编写的Python小项目。这些项目的灵感来自书本或网络搜集的内容,目的是通过实践提高自己的技能水平,“世事洞明皆学问,人情练达即文章”,熟能生巧,勤能补拙。 1. 数据可视化:在这个项目中你将学到如何生成数据集以及进行可视化;使用matplotlib创建简单的图表,并利用散点图来探索随机漫步过程;运用Pygal制作直方图并分析同时掷两个不同面数的骰子的结果。 2. 下载数据:此模块教你如何处理网上的数据集,包括CSV和JSON文件中的信息提取。你还将学习到使用matplotlib解析历史天气记录的方法,并了解datetime库的应用以及在单个图表中呈现多个数据系列的技术;此外还会有机会用Pygal制作世界地图来展示各国的数据并掌握设置Pygal的地图及图形样式的技巧。
  • ONNXRuntime集:部分ONNXRuntime
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    ONNXRuntime项目集包含了一系列与ONNXRuntime相关的优化代码,旨在提升模型推理效率和性能。 ONNXRuntime项目介绍 该存储库包含一些基于ONNXRuntime的项目的代码示例,例如分类、分割、检测、样式转换以及超分辨率。 **关于 ONNX Runtime** ONNX Runtime是一个面向性能的完整评分引擎,适用于开放神经网络交换(ONNX)模型。它拥有一个开放且可扩展的架构,并不断解决AI和深度学习领域的最新发展需求。 在本存储库中,已经编译了onnxruntime.dll文件。您可以下载此文件并查看有关ONNX Runtime的相关信息。项目采用C++编程语言,在Visual Studio平台上开发。 此外,我已经基于官方示例完成了一些项目。您还可以下载一些预训练的ONNX模型,并视需要查阅这些模型的具体结构和参数设置(例如输入分辨率、批量大小等)。 测试环境包括Windows平台上的不同配置组合:CPU运行时间、GPU运行时间和TRT(TensorRT)加速模式下的性能数据也已记录在案。
  • 于ads1298stm32程序分享(不
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    本文章分享了基于ADS1298与STM32开发的数据采集系统编程心得及资源链接,旨在帮助开发者更好地理解和应用这两款硬件组件。 关于ads1298与stm32的程序编写内容如下:本段落将介绍如何使用ADS1298芯片结合STM32微控制器进行数据采集和处理的相关程序设计。由于没有提供具体的源码,因此重点在于解释两者之间的接口配置、通信协议及常见的编程注意事项。在开发过程中,请确保正确设置SPI或IIC等必要的硬件连接,并遵循相关的电气规范以保证系统的稳定性和可靠性。
  • STM32 IIC模拟
    优质
    本段代码实现了一个在STM32微控制器上运行的IIC通信协议的软件仿真功能,适用于学习和测试目的。 STM32模拟IIC代码如下: ```c void I2C_GPIO_Config(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; /* 配置I2C1引脚:SCL和SDA */ GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_6; GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_OD; GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStructure); GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_7; GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_OD; GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStructure); } ``` 这段代码用于初始化STM32的IIC引脚,包括设置SCL和SDA为开漏输出模式,并配置它们的工作速度。