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关于I2C本身，也可以参考我之前的文章：https://blog.csdn.net/fanged/article/details/140860652
本文提出了一种基于STM32F103的低成本航位推算方案，用于室内无GPS且强磁干扰环境下的精准轨迹记录。系统融合PMW3901光流传感器（测量位移）和MPU6050陀螺仪（测量航向），配合VL6180测距传感器实现智能启停功能。文章详细介绍了硬件架构、传感器选型、核心算法（带旋转修正的航位推算）及代码实现，并针对常见开发问题提供解决方案。该方案有效解决了传统惯性导航在室内环境下的累积误差问题，适
微信公众号搜一搜“书匠策AI”）正以六大核心功能，将论文写作从“地狱级挑战”变为“通关游戏”。毕业论文的写作，从来不是一场“孤独的修行”。书匠策AI的出现，让选题更精准、逻辑更清晰、内容更学术、格式更规范，同时坚守学术伦理的底线。它不是要取代你的思考与创作，而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点，让你在保留学术自主性的同时，获得更高效的写作支持。选题是论文的“灵魂开关”，但传统方式往
本文详细介绍了在Keil μVision 5开发环境中同时配置ARM Compiler 5和6的方法。主要内容包括：1）分别安装两个版本的编译器；2）在Keil中配置编译器路径；3）项目级切换编译器版本；4）验证编译器工作状态；5）切换CMSIS版本以适配不同编译器。文章特别强调了安装路径的注意事项、版本兼容性问题以及旧项目迁移时的宏定义差异，为开发者提供了实用的操作指南。通过该方法，开发者可以灵
摘要：本文针对2026年轻量化AI部署的市场需求，提出基于STM32H743微控制器和TensorFlow Lite框架的嵌入式图像识别方案。通过MobileNetV2模型微调、INT8量化（模型压缩70%至3.8MB）等技术，在480MHz主频、1MB RAM的硬件限制下，实现杯子/钥匙/钢笔三类物体识别（准确率89.3%，推理速度58ms/帧）。方案包含完整的硬件选型（OV7670摄像头）、软
SCB->AIRCR是在哪里的呢？由于这是CM3内核定义的。
MAVLink 作为无人机、机器人领域的标准通信协议，2.0 版本相比 1.0 提升了帧长度、增加了签名机制、优化了 CRC 校验，更适合工业级开发。本文基于 STM32F103 平台，实现MAVLink2.0 纯 C 语言轻量级打包 / 解包核心功能，代码无冗余、移植性极强，实测通过 GD32E103（兼容 STM32F103）验证，可直接用于项目开发
TIM2的的中断函数是TIM2_IRQHandler(void)，因为我们要在显示屏中显示Num，所以可以直接将这个中断函数放在main文件中，如果放在定时器的文件中，那么就extern uint16_t Num;封装 TIM_GetCounter (TIM2) 为独立函数，方便工程中任意位置直接调用获取 TIM2 当前计数值，无需重复写原函数，简化代码调用，提升可读性和复用性。开启 TIM2 时
本文对比了ARMCC和GCC在嵌入式系统中代码搬运的实现方式。ARMCC通过.sct分散加载文件自动完成代码从FLASH到RAM的搬运，而GCC则需要开发者手动实现搬运逻辑。重点分析了RT-Thread使用GCC时的.data段搬运过程：通过ld链接脚本定义_sidata（FLASH源地址）、_sdata和_edata（RAM目标地址范围），在Reset_Handler中使用汇编指令实现类似mem
这里为了连接稳定，使用了24分频得到125K 的速度，最高1M的话可修改为3，后面的TQBS1 TQBS2 RSJW的值使用的经验证（直接抄现成的省事，原理可查文档）最后的操作模式如果是两个模块的真实互联，使用Normal 如果只是单机调试可使用Lookback 相当于自发自收。STM32F407 有两条CAN总线，用于连接CAN设备，但使用CAN总线必须要连接CAN收发器才能使用，笔者使用了一对
摘要：本项目设计了一款基于STM32和OpenMV机器视觉的智能羽毛球回收机器人系统。系统通过摄像头识别羽毛球位置，控制机器人移动并利用机械臂完成抓取运输任务。具备自动循环工作、蓝牙/语音控制、红外/超声波避障等核心功能，并支持手机图传、循迹运输等扩展功能。提供完整的硬件原理图、软件代码及器件清单，可根据需求进行功能定制，适用于运动场馆等场景的自动化物品回收。系统实现了羽毛球识别、抓取、运输的全流
本文设计了一款适用于大型职场的自动清洁机器人系统。系统采用STM32单片机作为主控芯片，配备红外避障模块、电机驱动和风扇吸尘装置，通过Keil软件编写控制程序实现自主导航和清洁功能。硬件设计包括核心电路、传感器模块和动力系统，软件部分采用C语言编程完成路径规划和避障算法。实验结果表明，该系统能有效识别障碍物并自主调整路径，实现无人值守的自动清洁。相比传统家庭用扫地机器人，本设计更注重职场环境下的实
本文设计了一种基于STM32单片机的智能清洁机器人系统。通过对比AT89C51和STM32两种方案，选用STM32作为主控芯片，因其具有32位处理架构、丰富外设接口、高效能耗控制和强大计算能力等优势。系统硬件采用Solidwords3D设计机械结构，搭建包含光耦电路、数据采集模块的核心电路；软件通过Keil平台进行编程调试，实现路径规划、避障和实时状态显示功能。实验表明，该系统能有效完成预设清洁任
摘要：本研究设计了一款适用于大型职场的清洁机器人，基于STM32单片机控制，结合红外避障模块和风扇吸尘系统。通过硬件电路设计和软件编程（Keil开发环境），实现了自动避障（左转/右转/后退）和自主清洁功能。相比传统C51方案，STM32具有更丰富的外设接口和计算能力。实验表明系统能有效识别障碍物并调整路径，完成无人值守清洁任务。未来可扩展加湿等功能，实现"一机多用"。该设计为人
这五大技术是 STM32 2026 年的核心竞争力，其中边缘 AI与工业实时 + TSN因场景爆发而最受关注。建议结合自身应用（如电机控制 + 边缘 AI 质检、工业网关 + TSN），优先选择对应系列快速落地项目。
本文设计并实现了一种基于STM32单片机的智能家居系统，采用STM32F103ZET6作为主控芯片，集成了环境监测、设备控制、安防报警和远程交互等功能。系统通过DHT11、BH1750等传感器采集环境参数，利用继电器和步进电机控制家电设备，并支持触摸屏、语音和手机APP多模式交互。测试结果表明，系统运行稳定可靠，环境监测误差小，设备控制响应快，通信稳定性高，成本控制在300元以内。未来可扩展蓝牙组
本文设计了一种基于STM32F103C8T6单片机的智能体重秤系统，实现了体重测量与环境参数监测的智能化集成。系统通过HX711称重模块精确测量体重（精度0.1kg），结合DHT11温湿度传感器和MQ-135空气质量传感器实现环境参数监测，数据通过OLED显示屏实时显示，并利用ESP8266-WiFi模块实现远程数据传输至手机端。该设计突破了传统体重秤单一功能局限，构建了"体重+环境+远
本文介绍了一个基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统。系统采用PC端作为上位机进行实时口罩检测，通过WiFi将结果传输至STM32下位机，实现OLED显示和蜂鸣器报警功能。硬件部分选用STM32F103RCT6开发板、ESP01S WiFi模块等组件。软件设计包括上位机的TCP通信传输和下位机的状态处理程序。深度学习模型使用8535张标注图片训练，准确率达97%。系统创新性地结合嵌入式硬件与A
I2C 的通信完全由时序信号控制，掌握起始 / 停止信号、数据传输、应答机制是解析协议的核心。START（起始信号）：当 SCL 为高电平时，SDA 产生一个下降沿，表示通信开始。STOP（停止信号）：当 SCL 为高电平时，SDA 产生一个上升沿，表示通信结束。数据传输：在 SCL 为低电平时，发送方可以改变 SDA 电平；在 SCL 为高电平时，SDA 电平必须保持稳定，接收方此时采样数据。应
解耦 (Decoupling)我们将电机驱动逻辑（）和业务逻辑（main）分开了。只负责“怎么转”，main.c只负责“什么时候转、转多少”。如果不分开，代码全堆在 main 里会乱成一锅粥。效率 (Efficiency)利用 STM32 的硬件资源（TIM5）去生成脉冲，CPU 只需要在脉冲结束的瞬间花几十个时钟周期去减个数。即使电机转速很快，CPU 依然有 99% 的空闲时间去处理你的串口通信
在基于 Keil MDK 进行 STM32 等嵌入式项目开发时，很多开发者都会遇到error: #5: cannot open source input file "xxx.h": No such file or directory这个经典编译错误。本质上这个错误的核心是编译器在指定的路径中找不到你代码里#include引用的头文件，本文将从原因分析、分步解决、避坑技巧三个维度，彻底解决这个问题。
将前面建立的工程模板复制重命名，在新的工程文件夹中建立System文件夹，将STM32入门教程资料\程序源码\STM32Project-有注释版\1-3 Delay函数模块中的延时函数复制到System文件夹中，并在工程中添加分组、文件、文件地址。在main文件中调用相关.h文件，定义一个全局变量uint8_t KeyNum = 0用来装按键的状态，在main中调用按键和LED的启动函数。STM3
本文设计了一种基于单片机的红外热视仪系统，采用Arduino控制器、AMG8833红外传感器和TFTLCD显示屏等模块实现非接触式温度测量与热成像功能。系统通过采集8×8温度矩阵数据，经插值计算和RGB编码处理后，在显示屏上生成85×85像素的热像图，并具有高温报警功能。硬件设计包括主控模块、传感器模块和显示模块，软件采用模块化结构实现数据采集、处理和显示功能。测试结果表明，该系统能够有效实现实时
*非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括 巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在openmv教程合集 openmv入门到项目开发 openmv和STM32通信 openmv和opencv区别 openmv巡线 openmv数字识别教程LCD。
格院EP Lab3代码
openmv教程合集 openmv入门到项目开发 openmv和STM32通信 openmv和opencv区别 openmv巡线 openmv数字识别教程LCD。也就是说当黑线(红线处于)感兴趣中间时候，不应该触发感兴趣区域的1，应该两边感兴趣是0才对。主要如果有需要识别的路口的需要，要各位注意感兴趣区域的选择和最后安装的结果。调整适合的感兴趣区域大小，如果有两个及其以上是1 那么就可以判定是路口
（2）光照传感器实时测量光照强度值，并通过LCD液晶屏显示出来，在自动模式下回更具外接光照强度的强弱，自动调节台灯灯光的强弱，达到最佳的视觉效果。（3）超声波传感器实时采集人体带台灯的距离，并通过LCD液晶屏显示出来，当人体距离台灯距离低于20厘米时，AI离线语音识别播报提示会提醒学习者“注意保持距离”。（5）定时按键可以设定学习时间，当设定的学习时间到了后，AI离线语音识别播报提示三声“学习时间
摘要：本文设计了一种基于STM32F103C8T6单片机的智能空调控制系统，通过整合红外接收、温度传感、蓝牙通信、语音识别等技术，实现了空调的多模式智能控制。系统采用DS18B20实时监测环境温度，通过继电器自动调节制冷/制热；OLED显示屏提供运行状态可视化；蓝牙和语音模块支持手机APP及语音控制；MX1508驱动模块实现风速调节。测试表明，该系统操作便捷、控制精准，显著提升了空调的智能化水平，
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摘要： 本文设计了一种基于STM32的语言控制车辆系统，采用STM32F103C8T6单片机作为主控，结合LD3320语音识别芯片和TB6612FNG电机驱动模块，实现语音指令（如前进、后退等）对车辆运动的精准控制。系统硬件设计注重抗干扰性，软件采用模块化编程，确保响应延迟≤500ms。测试表明，在1-2米距离内识别准确率达92%，响应时间平均350ms，连续运行稳定。该系统成本低、操作便捷，适用
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