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本文设计了一款基于STC89C52RC单片机的四足仿生机器人系统。系统采用3D打印框架结构，以SG90舵机作为关节驱动器，通过PCA9685模块控制实现前进、后退、转向等功能。机器人配备红外传感模块实现自动避障，并通过蓝牙模块与手机连接进行远程控制。系统包含主控、通信、检测和驱动等模块，采用四足步态算法实现稳定行走。该机器人可应用于火灾、矿井等危险环境下的侦察和救援工作，具有较好的实用价值。
基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统 摘要：本项目设计了一个结合STM32硬件与深度学习技术的口罩佩戴检测系统。系统采用上位机(PC端)进行实时图像采集和口罩识别，通过WiFi模块将检测结果传输至STM32下位机。下位机包含显示模块和报警模块，当检测到未佩戴口罩时，通过OLED屏幕显示并触发蜂鸣器报警。深度学习模型使用8535张标注图片训练，准确率达97%。系统创新性地将嵌入式硬件与AI技术
本文介绍了一种基于STM32的智能家居系统设计方案。系统以STM32F407ZGT6为核心控制器，集成环境感知、设备控制、通信交互三大模块，实现多设备联动、环境自适应调节和远程管理功能。硬件设计包含温湿度、光照、人体存在等传感器，以及灯光、窗帘、空调等执行设备，通过ZigBee和WiFi实现本地与远程通信。软件基于FreeRTOS开发，支持场景模式、自适应调节和能源管理。测试表明系统运行稳定，节能
本文介绍了一个基于STM32的智能家居安防系统设计方案。系统集成温湿度、烟雾、火焰、门磁等多种传感器，配备密码锁、OLED显示屏和声光报警，支持WiFi联网接入机智云平台实现远程监控。项目包含硬件PCB设计、软件程序开发及完整资料包，具有智能联动、多工作模式和报警功能，可满足家庭安防需求并应用于多种场景。该系统设计注重实用性和扩展性，为物联网智能控制领域提供了实践案例，相关资料可通过"充
第6期：智能家居主界面设计配套例子：V6-910_STemWin提高篇实验_智能家居主界面设计（uCOS-III）V6-911_STemWin提高篇实验_智能家居主界面设计（FreeRTOS）例程下载地址：http://forum.armfly.com/forum.php?mod=viewthread&tid=23687工程介绍：1. 本实例有两个值得大家...
该系统实时监测室内温湿度、光照强度、空气质量等环境参数，并通过LCD显示屏显示数据，此外，还具备远程数据传输功能，支持用户通过手机或电脑查看环境信息。本项目设计的智能家居环境监测系统基于STM32微控制器，集成了温湿度、光照、空气质量等多种环境传感器，通过LCD实时显示数据，并通过Wi-Fi实现远程数据上传。通过I2C或SPI接口将环境监测数据发送到LCD显示屏上，实时显示温度、湿度、光照和空气质
摘要 本指南详细介绍了在ALIENTEK阿波罗STM32F429开发板上使用openvela框架实现LED控制的方法。与之前方案不同，本文通过创建独立的APP_DEMOS_LED选项而非复用EXAMPLES_LEDS，使新增Demo逻辑更清晰。
假设main调用把当前main里的寄存器值存到栈（Stack）里（怕被破坏）。PC 指针跳到的地址。跑那几行 GPIO 代码。把栈里的值取回来。回到main继续跑。如果函数体很小（比如只有 2 行代码），“跳转和压栈”的时间可能比“执行代码”的时间还长！这就好比你去楼下便利店买瓶水（执行），结果花在穿鞋、等电梯（开销）上的时间比买水还多。编译器看到static函数代码很少，它会想：“反正也没别人用
本文介绍了一个基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统。该系统采用上位机（PC端）进行实时图像检测，通过WiFi将结果传输至下位机（STM32），实现OLED显示和蜂鸣器报警功能。硬件部分包含STM32主控、WiFi模块、显示屏和报警模块；软件设计涵盖TCP通信、状态显示和报警程序。深度学习部分使用8535张标注图片训练模型，最终达到97%的验证准确率。系统创新性地结合嵌入式硬件与AI技术，为疫
本文设计了一种基于STM32F103C8T6单片机的智能车牌识别停车场管理系统。系统通过PythonAi-V831摄像头实现车牌识别功能，1.44寸TFT彩屏显示停车信息，支持计时计费管理。硬件部分包含舵机控制道闸、蜂鸣器提示等模块，软件采用Keil平台C语言开发。系统可识别全国各省份车牌，支持无线蓝牙/WIFI远程监控，具备Flash存储参数功能。测试表明，该系统能准确记录车辆进出时间，按10秒
多智能体系统由多个自主智能体组成，这些智能体通过相互协作、竞争等方式来完成复杂任务。想象一下，一群无人机协同执行搜索救援任务，每架无人机就是一个智能体，它们之间需要实时通信、协调行动，这便是多智能体系统的一个典型应用场景。从代码角度来看，为了构建一个简单的多智能体通信框架，可以使用Python的socket库。# 创建socket对象# 获取本地主机名# 绑定端口号# 设置最大连接数，超过后排队#
SPI端口重映射
STM32的内存映射与地址重映射是其底层架构的核心机制，理解它们对于深入掌握单片机工作原理、进行高效开发和复杂问题调试至关重要。下面将结合搜索结果，从概念、机制、实现与应用等多个角度进行详细阐述。
本文介绍了一种基于单片机的姿态检测与可视化系统设计方案。系统采用MPU6050惯性传感器采集加速度和角速度数据，通过Arduino单片机进行数据处理，结合卡尔曼滤波算法实现姿态解算，最终在Processing平台完成可视化展示。文章详细阐述了MPU6050工作原理、I2C通信协议、倾角计算方法以及核心软件设计，包括数据采集、滤波处理和姿态解算等关键代码实现。该系统具有体积小、成本低、精度高的特点，
摘要：STM32F4系列出现「Cannot halt the core」报错时，表明芯片内核和调试口被双重锁死。根本原因是调试接口被禁用、内核进入死循环、Flash写保护同时触发。解决方案的核心是利用上电300ms窗口期强制擦除：1）Keil中配置全片擦除选项；2）同时按住BOOT0和复位键上电；3）松开复位键后立即点击擦除按钮。该方法通过时序操作在错误程序运行前强制解锁，成功率极高，可使芯片恢复
本文介绍了在ALIENTEK阿波罗STM32F429开发板上使用openvela实时操作系统实现LED闪烁的完整过程。主要内容包括：创建LED示例配置文件、更新板级驱动初始化代码、编译生成二进制文件等步骤。通过详细的目录结构说明和关键代码片段，指导开发者完成从环境准备到最终烧录的全流程操作。该示例可作为基于openvela进行STM32开发的基础参考，为后续更复杂的应用开发奠定基础。
main.cled.cled.hbeep.cbeep.hkeyboard.ckeyboard.hlock.clock.holed.coled.hw25q128.cw25q128.hpassword.cpassword.htimer.ctimer.htasks.ctasks.hadc.cadc.hfan.cfan.hbluetooth.cbluetooth.hvoice.cvoice.hdht11.
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检测，通过WiFi模块将结果传输至STM32下位机，由OLED显示检测结果，蜂鸣器进行报警提示。硬件部分采用STM32F103RCT6开发板为核心，搭配ESP01S WiFi模块等组件。软件设计包含TCP通信、LCD显示、蜂鸣器报警等功能模块。深度学习部分使用8535张标注图片进行训练，通过YOLOv5模型实
本文记录了基于STM32F767IGT6开发板的音频播放系统实现过程。系统通过SDMMC接口读取SD卡中的WAV音频文件，使用FATFS文件系统进行管理，通过SAI接口将音频数据传输至WM8978解码芯片输出。文章重点分析了硬件配置，包括SD卡的单线/四线模式选择、时钟分频设置，以及SAI接口的异步主模式配置方案。作者指出原开发板代码存在耦合度高、移植困难等问题，并分享了去耦合的优化思路。整体框架
基于STM32的PID温度控制实验是嵌入式教学的核心内容，传统模式面临硬件依赖强、调试效率低等问题。嵌入式仿真实验教学平台通过虚拟环境实现硬件配置、代码编写和调试一体化，提供实时反馈和参数调节功能，显著提升学习效率。该平台采用分层架构设计，支持课程管理和智能评估，解决了传统仿真工具的教学割裂问题。在高校应用中，平台实现标准化实验环境，支持虚实结合学习路径，并通过教学管理功能提高大规模班级教学效率。
本文介绍了为ALIENTEK阿波罗STM32F429开发板移植openvela操作系统的关键步骤。主要内容包括：1）移植原理与启动流程，重点阐述了板级支持包(BSP)的核心功能接口和硬件配置要求；2）详细的代码实现步骤，包括创建目录结构、实现初始化函数（如stm32_boardinitialize）以及配置时钟树等关键硬件参数。移植过程主要基于NuttX官方对STM32F429芯片的支持，通过实现
摘要： 本文设计了一种基于STM32F103C8T6单片机的校车监测系统，通过红外传感器实时统计车内人数（精度±1人），霍尔传感器监测车速（0-120km/h），GPS模块实现定位（精度≤10米），并集成GPRS无线传输功能。系统能自动检测超载、超速、车门未关及儿童滞留等异常情况，10秒内触发声光报警并上传云端。测试表明，人数统计准确率98%，定位误差≤8米，待机功耗0.8W，成本较商用系统降低6
基于STM32的WIFI远程温控风扇系统设计 摘要：本设计实现了一种基于STM32的智能温控风扇系统，具备自动模式和远程手动控制功能。系统采用STM32F103RCT6作为主控芯片，通过DHT11温湿度传感器实时采集环境数据，当温度超过阈值时自动启动风扇。同时利用ESP8266 WiFi模块实现远程控制功能，用户可通过客户端手动调节风扇。系统还包括1.44寸液晶屏显示实时温湿度数据。软件采用Kei
摘要：本项目设计了一种基于STM32F103C8T6单片机的非接触手势识别门禁系统。系统通过PAJ7620手势模块实现左右挥手控制门锁开关，DS1302时钟模块获取时间，SU-03T语音模块进行识别和播报，OLED显示状态信息，ESP8266 WiFi模块支持远程控制和时间设置。系统包含中控、输入（手势检测、时钟、语音识别等）和输出（显示、继电器控制、语音播报）三部分，支持在规定时间范围内通过手势
本文设计了一种基于STM32的智能温控系统，包含温度采集、温控执行、蓝牙通信、语音控制和电源管理五大模块。系统采用DS18B20传感器实时监测温度，通过PID算法和PWM技术精准控制加热/制冷设备，并支持语音识别和手机蓝牙远程操作。针对传统温控系统操作不便、精度不足的问题，本设计实现了自动化、智能化的温度管理方案，适用于家庭和工业场景。研究结合国内外温控技术发展动态，通过模块化软硬件设计，完成了从
本文记录了STM32与ESP8266 WiFi模块调试过程中遇到的各种问题及解决方案。主要问题包括串口乱码、模块无响应、引脚连接错误、波特率不匹配、AT指令格式错误以及WebSocket连接失败等。通过分段测试、精确配置和状态机设计等方法逐一解决。文中提供了详细的硬件和软件排查清单，并建议采用模块化架构优化系统设计。调试经验表明：嵌入式开发中80%的问题源于基础配置错误，需要耐心细致的分段测试和验
本文设计并实现了一款基于STM32F103C876微控制器的智能语音风扇控制系统。该系统集成了温度监测、人体感应、风速控制等多项功能，支持语音识别、蓝牙通信和按键控制三种交互方式。通过DS18B20温度传感器和人体红外传感器实时监测环境状态，系统可自动调节风扇风速和摇头功能，OLED屏实时显示运行参数。测试结果表明，系统温度监测精度达±0.3℃，人体检测准确率97%以上，各项功能运行稳定。该系统具
通过查看以上2份代码，可以看出基本都实现了我描述的需求，那是不是说，只要我的需求描述足够全面，足够细致，那AI就能帮我写出我想要的代码？既然我对我想要的代码是有清晰要求的，那么是否可以通过写一个示例模块，让AI根据该模块代码，反向生成可以让AI自动生成该代码的提示词呢？在编码前，还要维护一份结构化提示词会是一个负担，因为在本来的开发流程中是没有该步骤的，加入这个流程会让人有抵触，明明AI是减轻负担
本文提出了一种基于STM32的智能书房系统，通过温湿度、光照和红外等传感器实时监测环境，由STM32F103单片机控制LED照明、风扇等执行器，实现自动调光、恒温调节和安全防护功能。系统测试表明其响应快速、运行稳定，能有效提升书房舒适性与安全性。未来可扩展远程控制、语音交互和AI算法等智能化功能。该系统为传统书房智能化改造提供了可行方案。
该系统集成了环境监测、病床调节、语音识别、床头灯控制、呼叫报警及吊瓶监测功能，并配套手机APP接收报警信息，实现全面的病房管理解决方案。
本文介绍了一个基于STM32的智能电梯系统设计。系统采用STM32F103C8T6单片机作为主控，集成了楼层呼叫、步进电机控制、OLED楼层显示、语音播报、红外检测等多种功能。通过6个按键实现楼层选择，步进电机模拟电梯运行，红外传感器检测人员进出，舵机控制电梯门开关，并配有语音提示和蜂鸣报警功能。电路设计采用Altium Designer完成，包括语音识别模块、人体检测传感器、OLED显示屏等外设
主机（如电脑）识别USB MSC（Mass Storage Class）设备中的文件，本质上是通过实现的，涉及三个核心环节。
学习过程中，养成记录笔记和总结的习惯。记录不仅包括知识点，还应包括遇到的问题、解决方法、实践心得等。我使用的方法是建立一个知识库，按照外设类型分类整理笔记。每个外设的笔记包括基本原理、常用配置方法、实践项目中遇到的问题及解决方案。这样的知识库不仅方便复习，还是解决实际问题时的参考资料。特别是对于一些不常用但重要的知识点，如果不记录，很容易随时间流逝而遗忘。例如，我曾经在一个项目中解决了一个FSMC
STM32移植WebRTC的ANS算法教程
AGM AG32内置RISC-V MCU + CPLD, 可以替代很多原来采用STM32 MCU + CPLD的应用，在此汇总一些常见问题，帮助大家减少开发中的疑问，加快开发进度。
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