STM32标准库-独立ADC-外部触发-DMA传输-单通道
2026-01-26 04:21:02作者:瞿蔚英Wynne
本资源文件提供了一个基于STM32F429IGT6单片机的ADC应用示例,使用Keil MDK 5.32版本进行开发。该示例展示了如何配置STM32的ADC模块,使其在独立模式下工作,并通过外部触发源(TIM3的TRGO事件)进行ADC转换,同时使用DMA进行数据传输。
项目描述
- 硬件平台:STM32F429IGT6单片机
- 开发环境:Keil MDK 5.32
- 功能描述:
- 使用SysTick系统滴答定时器进行延时。
- 配置LED_R(PH10)、LED_G(PH11)、LED_B(PH12)用于指示状态。
- Key1(PA0)和Key2(PC13)用于外部输入。
- ADC1配置为独立模式,使用通道4(PA4)进行模拟信号采集。
- 使用DMA进行ADC转换数据的传输。
- 外部触发源为TIM3的TRGO事件,TIM3每200ms更新一次,触发ADC采样。
- 在DMA的中断服务函数中,通过串口输出ADC转换值。
主要配置
- SysTick定时器:用于系统延时。
- GPIO配置:
- LED_R(PH10)、LED_G(PH11)、LED_B(PH12)配置为输出模式。
- Key1(PA0)和Key2(PC13)配置为输入模式。
- ADC配置:
- ADC1配置为独立模式,使用通道4(PA4)进行模拟信号采集。
- 配置为外部触发模式,触发源为TIM3的TRGO事件。
- TIM3配置:
- TIM3配置为每200ms更新一次,生成TRGO事件,触发ADC采样。
- DMA配置:
- 配置DMA用于ADC数据的传输,并在DMA传输完成中断中处理数据。
- 串口配置:
- 配置串口用于输出ADC转换值。
注意事项
- 如果需要ADC转换完成中断,建议使用DMA的传输完成中断代替,以提高效率和稳定性。
- 确保TIM3的配置正确,以保证ADC采样频率符合预期。
- 在实际应用中,根据需求调整ADC的采样频率和DMA的传输配置。
使用方法
- 下载本资源文件并解压。
- 使用Keil MDK 5.32打开项目文件。
- 根据硬件平台配置相关引脚和外设。
- 编译并下载程序到STM32F429IGT6单片机。
- 通过串口工具查看ADC转换值的输出。
联系信息
如有任何问题或建议,请联系:
- 邮箱:example@example.com
- 电话:123-456-7890
希望本资源文件对您的STM32开发有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
14
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
657
4.26 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
502
606
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
939
862
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
334
378
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
390
284
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
123
195
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
180
258
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.54 K
891
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168