使用cserialport接受5ms一帧的数据包,丢数据包里字节

VC/MFC > 网络编程 [问题点数:20分,结帖人oyljerry]
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CSerialPort使用实例

使用CSerialPort开发串口通信程序

CSerialPort类及使用源代码

CSerialPort类源代码及使用示例

CSerialPort类 VS2015 unicode可用

自修改的CSerialPort类,在VS2015下调试正常工作,支持unicode字符集,支持字符串和二进制(16进制)收发,串口反复打开关闭正常,支持查询计算机内可用串口

MFC中使用CSerialPort

MFC中使用串口通信所包含类,实现收发数据,直接包含,打按照函数打开串口,接收,发送就好了。

VC与51单片机串口通信控制和显示LED状态实例

51单片机与电脑通过串口通信的例子,包括单片机程序和电脑主机程序(VC),主机程序使用CSerialPort串口类。数据包格式是自定义的个简单格式,格式如下: ●下位机返回数据格式:1字节导引头 + 5字节命令 + 1字节...

最新版CSerialPort

最新版(2014年)的CSerialPort类。开发串口通信软件使用方便,内含义低版本,可以进行比较,适合初学者最好不过。

CSerialPort.h,CSerialPort.cpp

对于初学者,CSerialPort类更容易搭建串口通信框架。

串口调试-可通过串口发送接收文件

协议是:数据包的组成为:包头为字节(0xFF),接下来为字节的包长(200,可改变),接下来字节为包长的补码(256-200=56),接下来为200个字节的有效数据,接下来为两个字节的效验和。发送程序发送完...

CSerialPort类实现串口通信

利用CSerialPort类实现串口通信,包括CSerialPort工具类的源码,以及串口通信例子,PPT讲解在Visual Studio2012上操作过程。

CSerialPort Demo VS2015 串口类例子

这个是CSerialPort基于VS2015的串口类例子, 两种方式: 种是MFC映射 另种是信号和槽的方式 串口源码网址:https://blog.csdn.net/itas109/article/details/84282860

CSerialPort改进版

改良由Remon Spekreijse 写的CSerialPort类,主要改动有: 1、将接收缓冲区的数据类型由CString改用char*,并增加预存读数据的变量; 2、增加超时设置函数; 3、增加收发缓冲区大小设置函数 4、增加串口通讯参数的...

MFC之CSerialPort类双串口发送接收

MFC之CSerialPort类双串口发送接收http://blog.csdn.net/cracent/article/details/50988742

CSerialPort-v4.0.2.zip

个全新的轻量级、跨平台、高效的串口类库 设计原则: 跨平台设计、简单易用、高效 版本:4.0.2.200108 windows稳定版:V3.0.3.180621 https://download.csdn.net/download/itas109/10491607 其他: ...

MFC CSerialPort类串口通信

使用SerialPort类,在InitPort()函数中修改串口值为1或2,即可使用COM1或者2.

C++ CSerialPort

自己封装的C++ CSerialPort串口类,串口异步通信,不需要注册MSCOMM,就能实现串口通信。

解决了关闭串口时死锁的CSerialPort

这是份优秀的类文件,好多的地方值得我们学习,具体在多线程,事件,自定义消息,类的封装方面等等。 Remon提供的串口类网址为: http://codeguru.earthweb.com/network/serialport.shtml, 其他贡献者:...

C++ CSerialPort

C++ CSerialPort 类,已经在项目中用了.无USB串口方面问题的Bug.

CSerialPort类,支持unicode编码

在原来的CserialPort的基础上进行了一些修改,使其支持Unicode编码,同时改正了原代码在初始化串口时DCB结构体初始化错误的问题。

CSerialPort最新串口类

c++对串口的封装异步通讯方式,调用串口不错的封装类。

python内置K-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类情况

上述代码是利用python内置的k-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类效果展示,注意在运行该代码时需要采用pip或者其他方式为自己的python安装sklearn以及iris扩展包,其中X = iris.data[:]表示我们采用了鸢尾花数据的四个特征进行聚类,如果仅仅采用后两个(效果最佳)则应该修改代码为X = iris.data[2:]

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