《使用SpringBoot+jSerialComm实现Java串口通信详解》 在现代软件开发中,串口通信作为一种基础的硬件交互方式,依然广泛应用于各种设备的数据交换。本文将详细讲解如何使用SpringBoot框架配合jSerialComm库,实现Java串口通信功能,并在Windows和Linux操作系统上进行读写操作。 一、SpringBoot简介 SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架,旨在简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它集成了大量常用的Java企业级应用功能,如数据源、JPA、WebSocket等,极大地提高了开发效率。 二、jSerialComm介绍 jSerialComm是一款轻量级的Java串口通信库,它提供了简单易用的API,支持在Java中轻松地进行串口读写操作。无需额外的驱动程序或库文件,jSerialComm在多种操作系统环境下都能运行,包括Windows和Linux。 三、配置SpringBoot项目 1. 创建SpringBoot项目:我们需要创建一个SpringBoot项目,可以使用Spring Initializr在线生成,或者通过IDEA等工具直接创建。 2. 引入jSerialComm依赖:在`pom.xml`文件中添加jSerialComm的Maven依赖: ```xml com.fazecast jserialcomm 2.0.5 ``` 确保版本号与标题匹配。 四、实现串口通信 1. 创建串口服务类:在SpringBoot项目中,我们可以创建一个名为`SerialPortService`的类,该类将负责处理串口的打开、关闭、读写等操作。需要注入`SerialPort`对象,以便调用其提供的方法。 2. 打开串口:使用`SerialPort.getCommPorts()`获取可用的串口列表,选择需要的串口,然后调用`openPort()`方法打开。 3. 配置串口参数:通过`setBaudRate()`, `setParity()`, `setDataBits()`, `setStopBits()`等方法设置串口参数,如波特率、校验位、数据位和停止位。 4. 读写操作:使用`writeByte()`, `writeBytes()`, `readByte()`, `readBytes()`等方法进行串口的读写操作。 5. 监听串口事件:可以注册事件监听器,通过`addSerialPortEventListener()`方法监听串口的打开、关闭、数据接收等事件。 6. 关闭串口:完成串口通信后,记得调用`closePort()`关闭串口,释放资源。 五、跨平台兼容性 由于jSerialComm库的跨平台特性,同样的代码在Windows和Linux系统下都能正常工作。只需要注意不同系统下的串口号可能会有所不同,Windows下通常为"COM1", "COM2"等,而Linux下可能是"/dev/ttyS0", "/dev/ttyUSB0"等。 六、实际应用示例 在实际应用中,例如工业自动化、物联网设备监控等场景,我们可以利用SpringBoot的定时任务功能,定期从串口读取数据并进行处理,或者根据接收到的命令控制硬件设备。通过编写控制器接口,还可以将串口通信集成到Web应用中,实现远程监控和控制。 总结,结合SpringBoot和jSerialComm,我们可以构建一个高效、稳定的Java串口通信应用,无论是在服务器后台还是Web前端,都能灵活地实现串口数据的读写和管理。同时,由于其跨平台特性,使得这种解决方案具有广泛的适用性。
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使用具体规则可以看https://blog.csdn.net/weixin_53891137/article/details/131295273 重点需要关注3.2使用以及注意事项 该文章程序已经过测试直接下载即可进行使用,关键部分有代码注释,接线以及注意事项在README.TXT文件中 注意注重注意 一定要先看README.TXT文件
2024-08-02 09:52:13 3.8MB stm32 RC522 增删改查
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整体流程如下:无人机起飞后请求进入offboard模式,紧接着请求解锁,解锁后飞行至0.3米高,紧接着逆时针飞行边长为0.5米的正方形,每个边长飞行8秒钟。完成正方形后自动进入降落模式,全程无需手动。已经在实体无人机上测试过多次。该程序的对比官方程序要实用的多,程序中添加了模式切换判断,成功以后不会重复切换,遥控器可以直接进行接管控制,安全性比起官方提供程序要高得多,强烈建议新手或者刚接触不久的朋友采用这个功能包。代码内容丰富,吃透基本算是入门了。有需要也可以留言,互相学习,共同提高
2024-08-02 09:45:45 7KB ROS机器人操作系统
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一种应用于多车队列控制的分布式模型预测控制算法,该算法能够有效地协调三辆车的行驶,以实现车队的高效和安全行驶。文中详细阐述了算法的原理、实现步骤以及在实际场景中的应用效果。适用于对自动驾驶技术和车辆控制系统感兴趣的工程师、研究人员和学生。使用场景包括但不限于自动驾驶车辆的研发、智能交通系统的构建以及车辆控制算法的教学和研究。目标是提供一个有效的解决方案,以提高多车队列在复杂交通环境中的稳定性和协同性。 关键词标签:分布式控制 模型预测控制 多车队列 自动驾驶
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在IT行业中,CANOE是一种广泛使用的工具,主要用于汽车电子系统的通信网络仿真,如CAN(Controller Area Network)和LIN(Local Interconnect Network)等协议。BLF(CAN Object Editor Binary File Format)是CANOE生成的一种二进制日志文件格式,用于记录在仿真过程中的通信数据。而ASC(ASCII)文件则是一种文本格式,方便人类阅读和处理。 本项目标题"CANOE blf转asc格式源码及exe C#实现"表明,这是一个用C#语言编写的程序,其功能是将CANOE的BLF格式日志文件转换为易于理解的ASC文本格式,无需安装CANOE软件本身。这为那些需要分析和处理BLF文件但不拥有或不想安装CANOE的用户提供了便利。 在C#中实现这个转换涉及到以下几个关键知识点: 1. **文件读取与解析**:需要读取BLF文件的内容。C#的`System.IO`命名空间提供了一系列方法,如`FileStream`、`BinaryReader`,用于读取二进制文件。解析BLF文件通常涉及到理解CANOE的内部结构和数据格式,这可能需要查阅CANOE的官方文档或相关资料。 2. **数据解析与转换**:BLF文件包含的是二进制数据,可能包括CAN帧的ID、DLC(Data Length Code)、数据字节等信息。C#代码需要解析这些信息,并将其转化为ASC格式,例如,CAN帧的ID可能以十六进制形式表示,DLC和数据字节也可能需要转换。 3. **文件写入**:转换后的ASC数据需要写入新的文本文件。C#的`StreamWriter`类可用于创建和写入文本文件。ASC文件通常是以纯文本形式表示的CAN帧,每行代表一个帧,包含帧ID、DLC以及数据字节等。 4. **异常处理**:在进行文件操作时,必须考虑可能出现的异常情况,如文件不存在、权限问题等。C#的`try-catch`语句块可以用来捕获并处理这些异常,确保程序的健壮性。 5. **命令行参数处理**:如果提供的是可执行文件(exe),那么很可能需要通过命令行参数来指定输入和输出文件。C#的`System.Environment`类和`args`数组可以用来获取和处理这些参数。 6. **程序打包与部署**:完成源码编写后,可以使用Visual Studio或其他C#编译工具将代码编译成exe文件,便于用户直接运行。同时,考虑到跨平台需求,可能还需要处理依赖库和设置配置文件。 这个项目提供的源码和exe文件,对于那些希望理解和处理CANOE日志的开发者来说,是一个实用的工具。它不仅简化了转换流程,也降低了对CANOE软件的依赖,使得更多的人能够参与到CAN网络数据分析中来。
2024-08-02 08:50:46 9.63MB canoe
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【2024年电赛H题代码】是关于电子设计竞赛中的一项任务,这个任务主要涉及了软件、插件的使用,以及2024年电子竞赛H题的解决方案。在这一项目中,参赛者可能需要处理信号,并使用C语言编程以及STM32微控制器进行硬件控制。"separate_f1"这个文件可能是处理数据或功能模块的第一部分,可能是源代码文件或数据文件。 我们要理解电赛(电子设计竞赛)通常是针对大学生的一类科技竞赛,旨在提高学生的创新能力和实践技能,尤其是电子工程和计算机科学领域。在2024年的电赛H题中,参赛者可能需要解决一个与信号处理相关的挑战。信号处理涵盖了数字信号处理技术,包括滤波、频谱分析、编码解码等,这些都可能在实际应用中,如通信系统、图像处理或音频处理等领域发挥关键作用。 STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器,由意法半导体(STMicroelectronics)制造。它被广泛用于嵌入式系统,因为其具有高性能、低功耗和丰富的外设接口。在电赛H题中,STM32可能作为核心处理器,负责采集信号、执行计算任务并控制外部设备。 C语言是一种通用的、面向过程的编程语言,特别适合用于系统级编程.
2024-08-01 21:28:27 16.66MB
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        MATLAB实现,基于OCDM水下基带通信仿真,对比了不同子载波激活的下OCDM水下通信性能,引入多径信道,采用相同信道估计方法,并对比了不同子载波数下的MMSE均衡效果。
2024-08-01 16:52:59 378KB matlab 网络 网络
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三菱PLC定位模块JOG运行,版主新手哈,有其他问题欢迎私信我讨论 三菱PLC定位模块JOG运行,版主新手哈,有其他问题欢迎私信我讨论
2024-08-01 15:31:38 936KB 三菱PLC QD70P4 定位模块 JOG运行
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标题中的“MSN源码(国外高手写的哦 实现了全部的功能 界面超炫)”意味着这是一个基于VC++编写的MSN即时通讯软件的源代码。MSN是微软推出的一款流行即时通讯应用,而这份源码可能是由一位经验丰富的程序员或团队编写,它包含了实现MSN所有功能的完整代码,并且在用户界面上设计得非常吸引人。 描述中的“这是一款绝对值得下的vc++源码,你看了就知道QQ MSN实则么写的了,不忽悠你,识货的下吧”暗示了这份源码对于学习和理解即时通讯应用的开发具有很高的价值。它表明源码足够清晰,能够帮助开发者了解QQ和MSN这类软件的工作原理,尤其是对于使用VC++进行编程的开发者来说,这是一个难得的学习资源。"识货的下吧"也意味着这是针对那些对底层通信协议、GUI设计和网络编程有深入兴趣的人。 标签“vc++ 源码 超酷”进一步确认了这个项目的特性:它使用的是Microsoft的C++编译器和开发环境,提供的是源代码形式,而且它的界面设计被认为是酷炫的,可能包含了一些高级的图形效果或者用户交互设计。 在压缩包子文件的文件名称列表中: - "20087518316111.jpg" 可能是与MSN相关的截图或者程序界面的展示图片,用于展示源码实现的效果。 - "msn.rss" 可能是RSS订阅文件,可能包含有关MSN软件更新或新闻的信息。 - "MSN程序说明.txt" 是关于源码的详细说明文档,可能包括编译步骤、功能解释、注意事项等内容。 - "www.pudn.com.txt" 这个文件名暗示可能来源于一个编程讨论论坛或资源共享网站,可能是源码的来源说明或者下载链接。 - "MSN" 文件可能是一个可执行文件或项目文件,对应于源码编译后的结果。 - "picture" 文件夹通常包含图片资源,可能用于程序的界面设计。 综合这些信息,我们可以推测这个压缩包是一个完整的VC++即时通讯项目,包含源代码、说明文档、可能的示例图片以及编译后的可执行文件。对于希望学习即时通讯软件开发,特别是使用VC++的人来说,这是一个宝贵的学习资料,能够帮助他们理解如何构建类似QQ或MSN的应用,包括网络通信、用户界面设计、数据加密等多个方面的技术。
2024-08-01 12:53:01 2.04MB vc++ 源码
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OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的工具,用于图像处理和计算机视觉任务,包括缺陷检测。在基于视频流水线的缺陷检测中,我们通常会利用OpenCV的实时处理能力,结合机器学习或深度学习算法来识别生产线上的产品缺陷。本项目提供了一套完整的源代码和视频文件,帮助开发者理解并实现这样的系统。 我们要了解视频流水线的基本概念。视频流水线是指将视频数据连续输入,通过一系列处理步骤,如帧捕获、预处理、特征提取、分类和后处理,来实现目标检测和识别。在这个OpenCV缺陷检测项目中,视频流被分割成单个帧,然后逐帧进行分析。 1. **帧捕获**:OpenCV中的`VideoCapture`类可以用来读取视频文件,每一帧都被当作一个图像处理。通过设置适当的参数,我们可以控制帧的捕获速度和质量。 2. **预处理**:预处理阶段包括去噪、增强对比度、灰度化等操作,以提高后续处理的效果。例如,可以使用`GaussianBlur`进行高斯滤波去除噪声,`cvtColor`函数转换为灰度图像。 3. **特征提取**:特征提取是识别关键信息的关键步骤。OpenCV提供了多种特征提取算法,如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)等。在这个项目中,可能会用到边缘检测算法,如Canny或Hough变换,来识别可能的缺陷边缘。 4. **分类器训练与应用**:为了识别缺陷,我们需要一个分类器,这可以是传统机器学习模型(如支持向量机SVM)或者深度学习网络(如YOLO、SSD)。项目源代码可能包含了训练好的模型,通过`cv2.ml`模块加载SVM模型,或者使用`dnn`模块加载深度学习模型。 5. **目标检测**:利用训练好的分类器对每个帧进行预测,找出可能的缺陷区域。这一步可能涉及滑动窗口或锚框策略,以及非极大值抑制(NMS)来消除重复检测。 6. **后处理**:将检测到的缺陷区域进行可视化,通常会用矩形框标出,并可能显示缺陷类型和置信度。`rectangle`函数可以用来在图像上画出矩形。 在`Defect-workpiece-identification`这个文件夹中,可能包含以下内容: - `source_code`: 源代码文件,可能有Python脚本,包含了上述流程的实现。 - `video`: 视频文件,用于测试缺陷检测算法。 - `models`: 训练好的分类器模型文件。 - `data`: 可能包含训练和测试用的图像或标注数据。 - `readme.md`: 项目的说明文档,详细解释了如何运行和使用代码。 通过研究这个项目,开发者不仅可以学习到如何使用OpenCV进行实时视频处理,还能掌握缺陷检测的完整流程,这对于工业自动化和质量控制领域有着广泛的应用价值。
2024-08-01 09:45:12 26.49MB opencv 缺陷检测 python
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