STM32F407示波器 - 正点原子探索者开发板资源下载
2026-01-24 04:30:30作者:史锋燃Gardner
资源描述
本资源文件提供了基于正点原子探索者STM32F407开发板的简易示波器实现方案。通过连接ALIENTEK TFTLCD模块,实现了波形采集与显示功能。具体实现细节如下:
- 开发板型号:正点原子探索者STM32F407开发板
- LCD模块:ALIENTEK 4.3寸TFTLCD模块
- 驱动方式:通过FSMC驱动,FSMC_NE4接LCD片选,A6接RS
- ADC引脚:使用PA5引脚进行AD数据采集
- 采集方式:采用TIMER3 + DMA2_stream0 + ADC1_PA5方式进行AD数据采集
- 波形绘制:波形绘制部分可以选择画点或划线方式,画点刷屏速度约为画线速度的两倍
- 测量信息:测量信息在主函数中完成
使用说明
-
硬件连接:
- 将ALIENTEK 4.3寸TFTLCD模块连接到正点原子探索者STM32F407开发板的FSMC接口。
- 确保FSMC_NE4连接到LCD的片选引脚,A6连接到LCD的RS引脚。
- 将ADC引脚PA5连接到需要采集波形的信号源。
-
软件配置:
- 配置TIMER3用于定时触发ADC采集。
- 配置DMA2_stream0用于数据传输。
- 配置ADC1_PA5进行AD数据采集。
-
波形绘制:
- 可以选择画点或划线方式进行波形绘制。画点方式的刷屏速度较快,但可能会有一定的锯齿感;划线方式的波形显示更为平滑,但刷屏速度较慢。
-
测量信息:
- 在主函数中完成波形测量信息的计算与显示。
注意事项
- 确保硬件连接正确,避免信号干扰。
- 根据实际需求选择合适的波形绘制方式。
- 调试过程中注意观察ADC采集的稳定性,确保数据准确性。
资源下载
请在仓库中下载相关资源文件,按照上述说明进行配置和使用。
希望本资源能够帮助您快速实现基于STM32F407开发板的简易示波器功能。如有任何问题,欢迎在仓库中提出。
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Tauri/Pake 构建 Windows 桌面包卡死?彻底告别 WiX 与 NSIS 下载超时的终极指南智能歌词同步:AI驱动的音频字幕制作解决方案Steam Deck Windows驱动完全攻略:彻底解决手柄兼容性问题的5大方案猫抓:让网页视频下载从此告别技术门槛Blender贝塞尔曲线处理插件:解决复杂曲线编辑难题的专业工具集多智能体评估一站式解决方案:CAMEL基准测试框架全解析三步搭建AI视频解说平台:NarratoAI容器化部署指南B站视频下载工具:从4K画质到批量处理的完整解决方案Shutter Encoder:面向全层级用户的视频压缩创新方法解放双手!3大维度解析i茅台智能预约系统
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
655
4.25 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
498
604
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
282
🎉 (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
1.53 K
889
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++
938
859
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
557
暂无简介
Dart
902
217
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
132
207
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++
124
195