一、串口的初始化和中断设置 1、初始化GPIO： 根据手册的8.1.11节，我们可以找到下表： 在全双工的模式下，发送引脚需要设置为推挽复用输出，接收引脚则设置为浮空输入或带上拉的输入。因为一般不用同步和流量...

51单片机串口通信 环形缓冲区队列最近在做毕业设计刚好涉及到51单片机，简单的研究一下发现51单片机串口只有一个字节的缓存，如果遇到单片机串口中断没有及时处理SBUF的值或者串口中断长时间未退出很容易照成数据...

  在单片机中串口通信是我们使用最频繁的，使用串口通信就会用到串口的数据接收与发送，环形缓冲区方式接收数据可以更好的保证数据丢帧率第。   在通信程序中，经常使用环形缓冲器作为数据结构来存放通信中发送...

[串口助手收到的数据如图：](http://img.ask.csdn.net/upload/201707/29/1501310457_107315.png)

配置串口通信数据位、校验位、停止位通常我们使用Serial.begin(speed)来完成串口的初始化，这种方式，只能配置串口的波特率。而使用Serial.begin(speed，config)可以配置数据位、校验位、停止位等。例如Serial.begin...

/*-------------------------串口初始化函数------------------------*/ /*********************************************************** * 函数名称：void UART2_Init(void) * * 功能描述：UART2初始化函数 * * ...

本来刚接触python，最近因为疫情无聊把买来好久没用的pyboard v102拿出来自己耍着玩。pyboard用的是micropython针对这块板的“PYB1.0-thread-1.12”这个版本的micropython固件。这个版本的固件是比普通固件多了个多...

在写串口通信前阅读了STM32中文参考手册，然后满心澎湃地写代码。在这个过程中遇一些让人郁闷的事情，目前这些问题目前已经解决了，特此来总结一番。

Win32通信API除了提供SetupComm()函数实现初始化的缓冲区控制外，还提供了PurgeComm()函数和FlushFileBuffers()函数来进行缓冲区操作。 PurgeComm()函数的声明如下： BOOL PurgeComm( HANDLE hFile, // 返回的...

一、 概述： ...发送数据时，先将数据存在发送缓冲区，然后通过串口发送；接收数据时，先将接收的数据存在接收缓冲区，然后再进行读取。   合理恰当的使用缓冲区，不仅可以使不同设备间正常

tcflush(int fd, int queue_selector) //对以写但未发出，或已接收但未读数据的flush. discards data written to the object referred to by fd but not transmitted,

目录欢迎使用Markdown新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一...

第一次接触串口，写点东西加深自己对串口的印象：通过参考一些网上的实例，我明白了串口怎么简单的进行通信交流，但是我所需要的还是图片等大文件在串口中的传输，串口传输是通过二进制位进行单位传输的，所以传输...

接收到的数据经常是一帧一帧而不是一个字节一个字节，上层应用在需要读取通信数据的时候通常希望读取到的就是一个完整的帧，这样比较方便解析。如果底层对上层提供的接口是Read(port,buff,len,timeout)这种形式的话...

由于SoftwareSerial.h默认只接收64字节串行缓冲区，Arduino会将之后接收到的数据丢弃，不满足业务需求。 以下三种方法是笔者参考网上各种资料总结出来，对于WEMOS D1 R2，笔者只有方法一可行，其他两个方法仅供参考...

清空接收缓冲区

Python 之 Serial串口通信-实时获取最新数据（好像没有找到其他的方案？） 文章目录Python 之 Serial串口通信-实时获取最新数据（好像没有找到其他的方案？）前言：arduino代码： 前言： 最近在用arduino嘛，信息流...

通信接口背景知识 设备之间通信的方式 一般情况下，设备之间的通信方式可以分成并行通信和串行通信两种。它们的区别是： 串行通信的分类 1、按照数据传送方向，分为： 单工：数据传输只支持数据在一个方向上传输； ...

Python 调用串口通信时，一般都是通过 serial 模块先进行实例化： import serial ted = serial.Serial(port='/dev/tty.wchusbserial1470', baudrate=115200) 若想获取电脑端串口输入缓存以及输出缓存大小（bytes）...

简要概述：现场的硬件传感器采集压力、速度等数据，通过串口将数据传输到现场服务器，本篇记录一部分通信协议的内容以及遇到的一个问题； 问题：目前项目处于前期模拟阶段，故使用串口调试助手进行数据的模拟传输，...

1.2：如果串口仅仅是实现一个控制台，打印一些debug数据，使用printf函数（串口发送数据忙等待），如果是需要用串口进行外设设备的控制，比如串口GPRS模块，需使用串口中断进行控制，因为受限于串口

1.Qt串口类的选择 最近在做一个小项目，需要用到Qt做上位机软件，本人也是边学边做，买了本《QtCreator快速入门》看了看就动手了，由于初学不是很了解Qt5的官方资源，...2.如何实现Qt上位机软件串口的按字节数据处理？

// 向串口写数据, 将缓冲区中的数据写入到串口 bool CSerialPort::WriteData(unsigned char *pData, int length) { int *pData1=new int; BOOL bResult = TRUE; DWORD BytesToSend = 0; if (m_hComm ==...

基于C#实现串口通信Demo 1.基本概念 2.前端winForm布局如下（仅仅为了实现功能，布局略丑） 3.代码实现如下 namespace SerialPortTest { public partial class Form1 : Form { SerialPort sp1 =...

同时，串口通信协议也可以用于获取远程采集设备的数据。 串口通信原理 　串口通信的概念非常简单，串口按位（bit）发送和接收字节。尽管比按字节（byte）的并行通信慢，但是串口可以在使用一根线发送

项目需要，用到了google的串口通讯代码：SerialPort_Project,具体代码参照github里面的。代码里面默认的native api只有简单的open和close，没有关于清除缓存的api，故添加之。在改代码前线配置好ndk和环境变量。以...

using System; using System.Collections.Generic; using System.IO.Ports; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; namespace SerialPortCom { public class ...pub...

串口1，串口2，串口3串口内自收自发数据，串口之间通信互发数据，读取串口的缓冲区进行收发都可以，资源冲突已经解决，可以直接用。 程序声明： 根据标准例程对usart1,usart2,usart3进行了GPIO，时钟，串口等配置...

【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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