|
|
msp430串口收发程序
现在想用msp430的串口进行收发程序开发,但不知道对方一次发送过来多少数据?如何才能完整接收呢?我感觉使用中断的方式一次只能接收一个字节的数据,不能把对方发送的完整数据全部接收!请问有什么解决办法?谢谢!
另外,使用串口通信,一方是ms ...…
查看全部问答>
|
|
|
|
|
|
|
|
|
【原创】:关于42x0TA问题
我用ta做pwm输出,设置如下:
void init_timer_a(void)
{
TACTL = TASSEL1 +TACLR + MC_1; //选择SMCLK为时钟,定时器清空,选择up模式,中断允许
TACCTL0 = CCIE; //将CCR0设为比较模式,中断允许+ TAIE
TACCR0 = 1 ...…
查看全部问答>
|
|
|
|
|
稳压电源中的芯片可以选择LM2576吗?
刚开始接触电源模块,想要自己做一个输出12V/25W的电源,给功放供电,初步方案是220V交流经过24V/30W变压器,然后通过桥堆和一大一小2个滤波电容,再经过LM2576-ADJ开关稳压芯片,最终输出12V,25w的电源,可我看到上大部分线性稳压电源的稳压芯片 ...…
查看全部问答>
|
fpga初学者怎么做项目
作为FPGA初学者,做项目是提高技能和知识的最佳途径之一。以下是一些建议,帮助你开始做FPGA项目:选择适合的项目:选择一个与你当前水平相符合的项目,不要选择过于复杂的项目,否则可能会让你感到沮丧。可以从一些简单的数字电路开始,逐渐提升到 ...…
查看全部问答∨
|
我想单片机最快入门,应该怎么做呢?
最快入门单片机编程的方法是通过在线教程或视频教程进行学习,结合实践进行快速掌握。以下是您可以采取的步骤:选择一个易上手的开发板和开发环境: 选择一款简单易用的单片机开发板,例如Arduino Uno、Raspberry Pi等,并下载安装相应的开发环境软 ...…
查看全部问答∨
|
初学fpga用什么板子好
你可能更倾向于选择一款功能强大、扩展性好的FPGA开发板,以便进行更复杂和高级的项目实践。以下是一些适合资深人士初学FPGA的高级开发板:Xilinx Zynq系列开发板:Zynq系列开发板集成了FPGA和ARM处理器,具有强大的处理能力和丰富的外设,适合进行 ...…
查看全部问答∨
|
对于pcb工程师入门,请给一个学习大纲
作为一名 PCB 工程师,你需要掌握电子设计的理论知识和实践技能。以下是一个适合初学者的 PCB 工程师入门学习大纲:1. 掌握电子设计基础知识学习电子电路基础知识,包括电子元件、电路分析、信号传输等。了解常见的电子元器件及其特性,如电阻、电 ...…
查看全部问答∨
|
我想ai工程师深度学习入门,应该怎么做呢?
作为电子工程师想要入门深度学习并成为AI工程师,你可以按照以下步骤进行:学习基本概念: 首先了解深度学习的基本概念,包括神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降等,以及常见的深度学习模型和算法。学习数学知识: 深度学习涉及到一些数学知识 ...…
查看全部问答∨
|
对于神经网络的基础入门,请给一个学习大纲
以下是神经网络基础入门的学习大纲:神经网络基本概念:了解神经元和神经网络的基本概念。熟悉前馈神经网络(Feedforward Neural Network)和反馈神经网络(Recurrent Neural Network)的区别。了解神经网络的结构和组成部分,包括输入层、隐藏层和 ...…
查看全部问答∨
|
请问能否详细地讲解fpga ad工作原理呢?
FPGA(现场可编程门阵列)是一种可以编程的集成电路,它允许用户根据特定需求来配置硬件逻辑。AD(模拟-数字转换器)是一种将模拟信号转换为数字信号的设备。FPGA与AD结合使用时,可以实现高效的信号处理和数据采集。以下是FPGA与AD结合工作原理的 ...…
查看全部问答∨
|
对于神经网络预测入门,请给一个学习大纲
以下是一个针对神经网络预测入门的学习大纲:基础知识:了解预测任务的基本概念和目标,包括时间序列预测、回归预测等。熟悉常用的预测指标,如均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。数据准备:学习如何准备预测任务所需的 ...…
查看全部问答∨
|
我想stm32 单片机 入门,应该怎么做呢?
要入门STM32单片机,你可以按照以下步骤进行:了解STM32单片机系列:首先,了解STM32单片机的产品系列和型号。STM32系列包括STM32F0、STM32F1、STM32F3、STM32F4等多个系列,每个系列都有不同的特点和适用场景。选择适合你需求的系列进行学习和应用 ...…
查看全部问答∨
|
深度学习如何进阶
一旦你掌握了深度学习的基本知识,你可以通过以下方式进一步深入学习和发展:1. 学习高级深度学习技术:深入学习深度学习领域的高级技术,如迁移学习、对抗生成网络(GAN)、强化学习等。这些技术在实际应用中具有重要作用,可以帮助你解决更复杂的 ...…
查看全部问答∨
|