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【嵌入式学习笔记】OLED超容易小作业:简单多级菜单交互

本文介绍了基于嵌入式系统的OLED显示与按键交互实现方案。通过全局变量管理模式状态(增加/减少)和数值(0-10),采用刷新标志位机制优化显示性能。具体实现包括:1)使用KEY6切换工作模式;2)通过KEY5在不同模式下增减数值;3)OLED实时显示当前模式和数值。系统采用事件驱动设计,仅在数据变化时刷新屏幕,有效避免了I2C总线资源浪费。文章详细解析了状态管理、按键控制和显示刷新的协作机制,并强

#学习#嵌入式硬件#单片机 +1
【嵌入式学习笔记】OLED 显示驱动 (SSD1306)

本文详细介绍了I²C协议及其在嵌入式系统中的应用,重点讲解了SSD1306 OLED显示屏的驱动开发流程。主要内容包括: I²C协议基础:讲解I²C总线结构、主从架构、设备寻址、数据传输机制等核心概念; SSD1306芯片详解:分析其特性、I²C通信协议、显示原理和控制流程; STM32 HAL库I²C API解析:介绍关键函数的使用方法; 驱动开发实践:提供从基础驱动到u8g2图形库的完整移植指

#学习#嵌入式硬件#单片机
【嵌入式学习笔记】AD/DA

本文介绍了嵌入式系统中ADC和DAC的基本概念与应用。主要内容包括:1. ADC/DAC原理:ADC将模拟信号转换为数字信号,DAC实现反向转换;2. 关键参数:分辨率、参考电压、采样率等;3. 三种ADC实现方法:轮询法(简单但效率低)、DMA+定时处理(降低CPU占用)、定时器触发+DMA+中断(精准采样);4. DAC应用:通过DMA和定时器实现正弦波输出;5. HAL库API详解:包括AD

#学习#嵌入式硬件#单片机
【嵌入式学习笔记】UART

本文详细介绍了STM32嵌入式系统中UART串口通信的基础概念和两种数据接收方法。首先讲解了UART的工作原理,包括串行与并行传输的区别、波特率、数据帧格式等基础知识。然后重点阐述了两种数据接收方案:超时解析法和DMA+空闲中断法。超时解析法通过中断接收单个字节并利用时间间隔判断帧结束,适合低速场景;DMA+空闲中断法则利用DMA自动搬运数据并通过总线空闲状态检测帧结束,适合高速大数据量传输。文章

#学习#嵌入式硬件#单片机
【嵌入式学习笔记】Key模块解析

本文介绍了嵌入式开发中GPIO输入模式的三种配置方式及其应用场景:上拉模式(默认高电平)、下拉模式(默认低电平)和浮空模式(易受干扰)。重点分析了两种按键驱动实现方案:基础状态对比法和基于easy_button组件库的高级实现。基础方案通过位运算对比新旧状态检测按键事件;组件库方案则提供消抖、连击和组合键等高级功能,通过回调函数实现硬件与软件解耦。文章详细解析了easy_button库的参数配置、

#学习#嵌入式硬件#单片机
【嵌入式学习笔记】工程模板建立

嵌入式开发是为特定目的而设计的计算系统编写软件的过程。这些系统通常具有受限的资源(处理能力、内存、能源等),并且需要可靠地执行特定任务。在嵌入式开发中,有两种主要的编程范式:裸机编程和基于调度器的开发。

#学习#嵌入式硬件
【嵌入式学习笔记】从单片机到嵌入式过渡

本文介绍了嵌入式开发中的命名规范和8051与STM32架构对比。在命名规范方面,建议使用蛇形命名法,避免与保留字冲突,确保语义清晰。在架构对比中,8051作为8位经典架构性能较低,适合简单控制场景;STM32作为32位Cortex-M架构性能更高,外设丰富,适合复杂应用。此外,文章对比了三种开发方式:寄存器开发效率最高但难度大,标准库开发适中,HAL库开发易用性最好但性能略低。开发方式选择需根据项

#学习#嵌入式硬件#单片机
【嵌入式学习笔记】基础拓展:C语言的结构体

本文总结了C语言结构体的基本使用方法,包括结构体定义(typedef和具名结构体两种方式)、变量声明与初始化(四种方法)、成员访问(点运算符和箭头运算符)、结构体指针操作以及结构体嵌套。重点讲解了如何通过typedef简化结构体使用,以及结构体成员的各种访问方式,为嵌入式开发中的数据结构处理提供了基础参考。文中示例代码展示了结构体从定义到使用的完整流程,特别强调了指针操作和嵌套结构体的处理方法。

#学习#c语言
【强化学习学习笔记】强化学习简介

摘要:强化学习是机器学习的重要分支,其核心在于智能体通过与环境交互,基于奖励信号学习最优策略。关键要素包括奖励函数、序列决策、状态定义(马尔可夫性)和环境可观测性(完全/部分)。智能体由策略、价值函数和模型三大组件构成,可分为基于价值/策略/执行者-评论者等类型。强化学习面临三大核心权衡:学习与规划(环境已知性)、探索与利用(信息获取与收益)、预测与控制(策略评估与优化)。典型应用场景包括游戏AI

#学习
【科研学习记录】自适应动态规划(ADP)与强化学习(RL)理论入门

本文探讨了动态规划(DP)、自适应动态规划(ADP)和强化学习(RL)的核心思想及其相互关系。三者都旨在解决动态系统中的多步决策问题,通过贝尔曼方程将复杂问题分解为单步决策。文章首先介绍了状态、动作和回报三个核心概念,以及期望、递推关系和压缩映射等数学基础。重点分析了传统DP的局限性(模型依赖、维度灾难和离线计算),并详细阐述了ADP的改进方案:数据驱动、函数逼近和在线自适应。特别介绍了ADP的双

#学习#动态规划#算法
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