ucosII 移植到arm 用ads,关于关中断、开中断

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uCOS-IIARM上的移植

uCOS-IIARM上的移植 详细方法:http://blog.eccn.com/space.php?uid=170730&do=blog&id=4847 移植工作介绍实际上uC/OS-II可以简单地看作是一个多任务调度器,在这个任务调度器上完善地添加了...

UCOS-II移植ARM的笔记

UCOS-II移植ARM的笔记(转贴) UCOS-II的移植需要提供2,3个文件分别介绍如下: 一:OS_CPU.H 1与编译器有关的数据类型 经典的全局变量定义,可以套用,简洁明了实用性好。 #ifdefOS_CPU_GLOBALS #d...

ucos ii移植到STM32 (HardFault_Handler)

 Ucosii移植到STM32其实非常简单,但有些时候就是会出现一些莫名其妙的错误!  Ucosii移植网上都说是修改os_cpu.h os_cpu_c.c os_cpu_a.asm三个文件,其实这样说是不全的!还需要修改st

ucos-ii移植到ARM上的一个简单例子mini2440

基于mini2440的一个简单移植程序led.c #include "config.h" #define LED1 (0 //定义LED,GPB5 #define TaskStkLength 64 //定义堆栈长度 OS_STK TaskLEDStk[TaskStkLength]; //定义任务LED的堆栈

移植ucosII到STM32F103ZE(一)

http://blog.sina.com.cn/s/blog_abd39cc70101cl5w.html 一、开发环境: 1. 开发环境: keil uvision4 MDK4.12(windows XP) ... MDK(Microcontroller Development kit),是 ARM 公司目前最新推出的

UCOS_II移植到S3C2440 ADS 1.2

一、新建工程 1.新建一个ARM Executable Image ...2.创建uCOS_II文件夹,创建两个子文件夹,分别为ARM、SOURCE ARM存放和平台相关的文件("OS_CPU.H" "Os_cpu_a.s" "Os_cpu_c.c" ) SOURCE下存入和平

UCOS_II 移植到S3C2440 ADS 1.2

一、新建工程 ...ARM存放和平台相关的文件("OS_CPU.H" "Os_cpu_a.s" "Os_cpu_c.c" ),这是移植需要修改的三个文件,OS_CPU.H 定义数据类型,中断模式 SOURCE下存入和平台无关的文件("ucos_ii.h" "os_cf

[UC/OS-II原理及应用]在ARM7上移植μC/OS-Ⅱ

适用于ARM处理器核的C编译器有很多种,例如:ADS、SDT、IAR、TASKING和GCC,其中使用比较多的是SDT、ADS和GCC。 9.1.2 ARM7工作模式的选择 ARM7处理器核具有用户、系统、管理、中止、未定义、中断和快中断7种...

ucosII移植

嵌入式操作系统作为嵌入式软件运行的平台,负责管理各个进程间的创建、删除以及任务调度,统一管理系统的软硬件资源,因此进行嵌入式开发,首先要实现嵌入式操作系统在相关处理器上的移植,再以次为基础开发相应的...

SMARTARM2200 ADS工程在IAR EWARM 5.3上的移植(2)-uCOSII移植代码分析

uCOS移植代码主要位于工程路径下的\uCOS-II\Ports\ARM\Generic\IAR\os_cpu_a.asm(在uC-CPU下有个cpu_a.s,里面定义了OS_CPU_SR_Save和OS_CPU_SR_Restore,但实际上未用到,用到的是os_cpu_a.asmOS_CPU_SR_Save和OS_CPU_...

UCOS-II中数据类型移植

UCOS-II中数据类型移植 发布时间:2010-08-19 14:45...在OS_CPU.H文件中,定义了UCOS系统使用的数据类型,在ARM移植时 typedef unsigned char BOOLEAN; typedef unsigned char INT8U;  typede

ucos ii 百度官方介绍

μC/OS II(Micro-Controller Operating System Two)是一个可以基于ROM运行的、可裁剪的、...为了提供最好的移植性能,μC/OS II最大程度上使用ANSI C语言进行开发,并且已经移植到近40多种处理器体系上,涵盖了从...

uCOSII移植到友善之臂mini2440

<!-- @page {margin:2cm} p {margin-bottom:0.21cm} --> uCOSII 移植到友善之臂mini2440 1. 准备源代码 在官网或者其他地方找到源代码,也可以在我的下载资源里下http://do

UCOS-II移植ARM的读书笔记(补12.11)

真是很郁闷,昨天晚上边看移植代码边记下来的笔记不知道怎么回事在保存的时候竟然不见了。。。5555。。。一个晚上工作的结果啊,关键是我是第一次也是正式开始移植的学习之路啊。。。真是够倒霉的。。。。今天在工作...

lpc1788_ucos\uCOSII_cpu\os_cpu_c.c --ucosii移植在lpc1788--part5

/***************************************************************************************** * uC/OS-II * The Real

UCOS-II移植ARM的读书笔记(12.11--12.25)

http://blog.ednchina.com/embedtek/

移植uCOS ii到ARM920T

虽然uCOS-II的大部分源代码是C语言写成的,仍需要C语言和汇编语言完成一些与处理器相关的代码。比如:uCOS-II在读写处理器、寄存器时只能通过汇编语言来实现。因为uCOS-II在设计的时候就已经充分考虑了可移植性...

UCOS_II 移植到S3C2440 ADS 1.2(1)

一、新建工程 ...ARM存放和平台相关的文件("OS_CPU.H" "Os_cpu_a.s" "Os_cpu_c.c" ),这是移植需要修改的三个文件,OS_CPU.H 定义数据类型,中断模式 SOURCE下存入和平台无关的文件("ucos_ii.h" "os_cf

stm32F103上如何移植ucosIII

移植准备工作:   1:准备一份裸机基础工程   2:准备ucosIII源码一份,官网源码下载地址:官网源码下载地址;csdn下载地址 UCOSIII移植:   向工程中添加相应的文件 1.在工程目录中新建文件夹Ucosiii 2.复制...

KEIL MDK平台 S3C2440 UCOS-II移植

KEIL MDK平台 S3C2440 UCOS-II移植的上机过程KEIL MDK平台 S3C2440 UCOS-II移植的上机过程准备工作移植编译链接源程序烧写、调试博客同款例程 KEIL MDK平台 S3C2440 UCOS-II移植的上机过程 本系列博文将从软件仿真...

ucos-ii在ARM7上移植

实时多任务操作系统作为一种软件平台已逐步成为国际嵌入式系统的主流,目前世界上已经有一大批成熟的实时嵌入式操作系统,通常,对嵌入式软件的基本要求是体积小、指令速度快、具有较好的裁减性和可移植性,...

基于S3C44B0(ARM7TDI)的uCOS-II移植之Makefile编写测试

此前,在ADSuCOS-II编译通过,并且可使uCOS-II成功运行在S3C44B0开发板中,为了理解整个编译过程,我尝试写了Makefile来编译uCOS-II,但编译时出现重复定义的错误,该问题仍在解决中,以下为Makefile内容,待持续...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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