STM32H7xx HAL库使用教程
2024-08-19 02:48:39作者:吴年前Myrtle
项目介绍
stm32h7xx-hal 是一个为 STM32H7 系列微控制器提供的硬件抽象层库。该库基于 Rust 语言开发,旨在简化嵌入式开发过程,提供了一系列的外设访问接口和功能实现。它依赖于 stm32h7 库提供的寄存器定义,并实现了部分 embedded-hal 特性。
项目快速启动
环境准备
在开始之前,确保你已经安装了 Rust 编程语言和相关的嵌入式开发工具链。你可以通过以下命令安装 Rust:
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
创建新项目
-
创建一个新的 Rust 项目:
cargo new stm32h7_example cd stm32h7_example -
在
Cargo.toml文件中添加依赖:[dependencies] cortex-m = "0.7.4" cortex-m-rt = "0.7.1" stm32h7xx-hal = { version = "0.16.0", features = ["stm32h743v", "rt"] } -
编写示例代码:
#![no_std] #![no_main] use cortex_m_rt::entry; use stm32h7xx_hal::{pac, prelude::*}; #[entry] fn main() -> ! { let dp = pac::Peripherals::take().unwrap(); let cp = cortex_m::Peripherals::take().unwrap(); let rcc = dp.RCC.constrain(); let clocks = rcc.cfgr.freeze(); let gpioe = dp.GPIOE.split(); let mut led = gpioe.pe1.into_push_pull_output(); loop { led.set_high().unwrap(); cortex_m::asm::delay(1_000_000); led.set_low().unwrap(); cortex_m::asm::delay(1_000_000); } }
编译和烧录
使用 cargo build 命令编译项目,并使用相应的工具将生成的二进制文件烧录到 STM32H7 开发板上。
应用案例和最佳实践
应用案例
- LED 闪烁:如上所示的简单示例,展示了如何控制 GPIO 引脚来实现 LED 闪烁。
- 串口通信:使用
stm32h7xx-hal库中的串口模块实现与外部设备的通信。
最佳实践
- 资源管理:合理使用和释放外设资源,避免资源泄漏。
- 错误处理:在关键操作中添加错误处理逻辑,提高程序的健壮性。
典型生态项目
embedded-hal:一个通用的嵌入式硬件抽象层,为各种嵌入式设备提供统一的接口。cortex-m:针对 Cortex-M 系列处理器的 Rust 库,提供了丰富的功能和工具。smoltcp:一个独立的、事件驱动的 TCP/IP 堆栈,适用于嵌入式系统。
通过这些生态项目的配合使用,可以进一步扩展和增强 stm32h7xx-hal 库的功能,实现更复杂的嵌入式应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143