【亲测免费】 STM32的DMA方式实现SD卡存储
2026-01-23 05:45:59作者:舒璇辛Bertina
项目简介
本项目基于STM32F103系列微控制器,深入展示了如何利用DMA(直接内存访问)技术高效地进行数据传输,特别是在处理与SD卡数据存储相关的应用场合。通过整合DMA和FATFS文件系统,实现了从传感器或其他数据源通过DMA方式进行数据采集,并自动保存至SD卡的功能。这一方案极大地减轻了CPU负担,提高了数据处理速度和系统的实时性。
技术栈
- MCU: STM32F103 (系列支持DMA功能)
- 数据传输:DMA (Direct Memory Access)
- 文件系统:FATFS (轻量级的文件系统库)
- 存储介质:SD卡
主要功能
- DMA配置:详细展示了如何配置STM32的DMA控制器,使之能够自动地从指定内存地址读取数据。
- SD卡操作:实现了对SD卡的初始化、读写操作等基本功能,确保数据能正确地写入SD卡。
- FATFS集成:将FATFS文件系统集成到项目中,使MCU能够识别和操作文件系统,如创建文件、写入数据等。
- 数据采集与存储:设计了数据采集流程,确保数据在采集后立即通过DMA传送到RAM,随后由FATFS接口存入SD卡,无需CPU频繁介入。
应用场景
适用于需要长时间连续记录数据的应用,例如:
- 实时数据记录设备(环境监测、健康监护)
- 数据日志记录器
- 无中断视频或音频录制系统原型
- 工业现场数据采集单元
开始使用
- 硬件准备:确保您拥有一块STM32F103开发板和一张兼容的SD卡。
- 软件环境:安装STM32CubeIDE或者Keil uVision等编译环境。
- 项目导入:将提供的工程文件导入到您的IDE中。
- 配置修改:根据实际硬件连接调整相关引脚配置和参数设置。
- 编译与烧录:编译无误后,将程序烧录至STM32F103芯片中。
- 测试验证:插入SD卡并运行程序,检查是否能够在SD卡上生成并正确写入数据文件。
注意事项
- 确保理解DMA的工作原理以及FATFS的基本使用,以便于调试过程中快速定位问题。
- SD卡的类型和速度可能影响数据写入效率,请选用质量可靠且速度匹配的SD卡。
- 在进行任何硬件操作前,请先了解相关安全措施,避免损坏硬件。
通过此项目的学习和实践,开发者不仅能掌握STM32中DMA的高级应用,还能深入了解文件系统在嵌入式系统中的实现细节,为更复杂的嵌入式系统开发打下坚实的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0193
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0121
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook05
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
766
4.99 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.94 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
686
1.34 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
721
888
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++
1.08 K
1.1 K
deepin linux kernel
C
32
16
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
458
445
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.01 K
262
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
253
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1 K
617