在STM32系列的单片机中，ADC采样是由定时器触发的。而在DMA模式下，定时器产生的触发信号可以控制DMA的数据传输。本文将详细介绍ADC采样的DMA方式与定时器的相关知识。 一、DMA数据传输模式 DMA是“直接存储器访问”（Direct Memory Access）的缩写。DMA使用专门的控制器，把CPU从数据传输过程中解放出来，让CPU可以集中处理程序的逻辑。DMA数据传输模式分为两种： 抢占模式：每次DMA传输时都会占用总线，因此如果有多个DMA在同时传输时，会出现争用问题，导致DMA数据传输出现不稳定情况。 循环模式：DMA会循环传输数据。如果需要传输的数据长度大于DMA缓冲区大小，DMA会自动从缓冲区首地址重新开始传输数据，直到传输完毕。 二、ADC采样的DMA方式 ADC采样通常使用DMA方式来保存采样的数据。DMA控制器将采样到的数据存储在缓冲区中，当缓冲区满时通知CPU去处理数据。DMA传输模式可以使用抢占模式或循环模式。 在STM32微控制器中，ADC（模拟数字转换器）采样经常采用DMA（直接存储器访问）方式，配合定时器触发，以实现高效、低延迟的数据采集。下面将详细阐述这种工作模式的实现步骤及关键知识点。 了解DMA的基本原理。DMA是一种允许外设直接访问内存的技术，无需CPU参与数据传输过程。它分为抢占模式和循环模式。抢占模式下，多个DMA传输可能引发总线冲突，影响数据传输的稳定性；而循环模式则能确保数据连续传输，即使数据量大于缓冲区大小，也能自动从缓冲区头开始继续传输。 在ADC采样过程中，DMA模式的应用使得ADC转换完成后，结果能直接存入预先设定的内存区域，即DMA缓冲区。当缓冲区满时，DMA控制器会通过中断通知CPU处理这些数据，避免了频繁的上下文切换，提高了系统效率。 接下来，我们来看实现ADC采样DMA方式的具体步骤： 1. **配置DMA**：使用STM32的HAL库，调用`HAL_ADC_Start_DMA()`函数启动DMA传输。在此之前，需设置DMA控制器参数，如传输方向（从ADC到内存），传输数据大小（通常为16位），以及数据缓冲区的起始地址。 2. **配置ADC**：在初始化ADC时，选择外部触发模式，并指定定时器作为触发源。这需要在ADC的初始化结构体中设置相应的触发配置。 3. **配置定时器**：定时器的配置至关重要，因为它决定了ADC采样的频率和节奏。需要设置计数器值、时钟分频因子、自动重载值以及触发模式，确保定时器产生的中断能够正确触发ADC的转换。 4. **启动设备**：依次启动定时器、ADC和DMA。定时器的启动使得其开始计数，达到预设值时产生中断，触发ADC采样；ADC在接收到触发信号后开始转换；而DMA则开始接收ADC转换后的数据并存入缓冲区。 在实际应用中，为了确保系统的稳定性和效率，还需要考虑以下几个方面： - **中断管理**：当DMA缓冲区满时，会产生中断请求。需要设置适当的中断服务函数，以便在CPU空闲时处理ADC采样数据。 - **资源分配**：合理规划DMA通道和定时器资源，避免冲突和资源浪费。 - **错误处理**：设置错误处理机制，监控ADC、DMA和定时器的状态，确保异常情况下的系统安全。 STM32通过DMA和定时器实现ADC采样，不仅可以提高数据采集速度，还能降低CPU负载，优化系统性能。这种方法广泛应用于实时数据处理和高精度测量系统中。在设计和实现过程中，理解每个组件的工作原理并恰当配置，是保证系统稳定高效运行的关键。

对加拿大气象数据进行函数数据分析（FDA） 完整步骤 R语言代码

主要介绍了搭建python django虚拟环境完整步骤详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

引言 项目需求，要求在浏览器端进行远程桌面的访问，如图所示： 实现远程桌面，需要依赖VNC协议： VNC（Virtual Network Computing），为一种使用RFB协议的屏幕画面分享及远程操作软件。此软件借由网络，可发送键盘与鼠标的动作及即时的屏幕画面。 相关的参考比较少，去谷歌搜索出来的文章大多都是如何使用客户端进行VNC的搭建与访问，很少有将其内嵌到web里的，腾讯云有相关的功能，但因为业务安全性，咱也看不着人家咋实现的。 再见，百度。用百度查了一次之后，我才知道原来VNC是口红。 所以VNC实践之路就是如下流程： 根据自己已有的知识与技能，设计一个VNC方案。

在整个安装的过程中也遇到了很多的坑，故此做个记录，争取下次不再犯！ 我的整个基本配置如下： 电脑环境如下：win10(64位)+CPU:E5-2603 +GPU:GTX 1070 需要安装的软件如下：Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64(python 3.5.2) + tensorflow-gpu 1.8 + CUDA 9.0 + cuDNN v7.1 for CUDA9.0 若你想在自己的windows上安装tensorflow-gpu，一般化也可以遵循如下的步骤。 1.首先确定自己电脑的gpu是否支持cuda 能否支持tensorflow-gpu版本，这里主要是Nv

Ubuntu上Qt安装以及配置完整步骤（外加安装qtchart）-附件资源

一.安装JDK 查看电脑的操作位数: uname -ar 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 如果这里显示是64位的就下载相应64位的包 jdk的下载地址,推荐下载tar.gz的包 www.oracle.com/technetwork… 下面开始正式的安装jdk 1、上传jdk的安装包到 /root jdk-8u131-linux-x64.tar.gz 2、确认系统是否已经安装过jdk rpm -qa|grep jdk rpm -e --nodeps 软件名称 //如果检查到有安装就执行卸载命令 3、解压缩jdk的安装包到指定目录 tar -

前言 老生常谈了，这里谈谈我的理解的前后端分离，简单的分离无非是将原来mvc的view层剥离出来，独立一个成为Servlet服务，Servlet之间依靠http连通。这里的view Servlet容器可以是任意一种服务端服务，Tomcat、Apache、Nginx、IIS，都可以。这里以常用的Nginx为例子做简单的介绍。 需求分析 先来一波需求分析。 单项目 单项目指的是一台服务器部署一个前端服务，使www.xxx.com => index.html的单一指向。 多项目 多项目指的是一台服务器部署多个前端服务，使www.xxx.com/a => a.html,ww

前言 MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。 2. 连接MongoDB 连接MongoDB时，我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient。一般来说，传入MongoDB的IP及端口即可，其中第一个参数为地址host，第二个参数为端口port（如果不给它传

前言 NFS(Network File System)意为网络文件系统，它最大的功能就是可以通过网络，让不同的机器不同的操作系统可以共享彼此的文件。简单的讲就是可以挂载远程主机的共享目录到本地，就像操作本地磁盘一样，非常方便的操作远程文件。 本文将给大家讲解如何在CentOS7上安装和配置NFS服务器。 下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧 准备 我们需要两台CentOS7机器，我们用虚拟机做测试，分别做NFS服务器和客户端，配置如下： NFS服务器ip：192.168.11.31。 客户端ip：192.168.11.34。 我们要实现的目标是：在NFS服务器上共享一个目录，在客户端上可以