nrf51822 --- 内部温度传感器

1.目的

      利用温度传感器来获得芯片的温度

2.分析

   nrf51822自带一个温度传感器,nrf51822可以利用这个温度稳定传感器来矫正晶体,具体看nrf51822 ---协议栈时钟源选择(32.768khz)

用户自己同过温度,获得周围环境变化的趋势以及,保护板子的

3.平台:

协议栈版本:SDK10.0.0

编译软件:keil 5.14

硬件平台:nrf51822最小系统

例子:SDK 10.0.0\examples\ble_peripheral\ble_app_uart\pca10028\s110\arm4

4.步骤

1.首先看下温度的参数,功耗,测量时间,测量范围,精确度,测量精度0.25度

  参考手册:《nRF51822_PS v3.1.pdf》



2.通过在协议里面调用这个函数可以获得温度的值,把这个获得的值除以4就是测出的温度。。

/**@brief Get the temperature measured on the chip
 * 
 * This function will block until the temperature measurement is done.
 * It takes around 50us from call to return.
 *
 * @note Pan #28 in PAN-028 v 1.6 "Negative measured values are not represented correctly" is corrected by this function.
 *
 * @param[out] p_temp Result of temperature measurement. Die temperature in 0.25 degrees celsius.
 *
 * @retval ::NRF_SUCCESS A temperature measurement was done, and the temperature was written to temp
 */
SVCALL(SD_TEMP_GET, uint32_t, sd_temp_get(int32_t * p_temp));
3.初略的计算下温度值。值保留整数部分

  

void Get_tempure(void)
{
	 int32_t  temp;

    sd_temp_get(&temp);
    SEGGER_RTT_printf(0,"Actual temperature: %d\n\r", (int)(temp/4));
}
在main()函数中

   

  // Enter main loop.
    for (;;)
    {   
			
	 //添加的温度代码		  
	  Get_tempure();
        power_manage();
    }
运行结果如下。。  OK



### LangChain与LCEL工作原理解释 #### 三、LangChain框架概述 LangChain是一个用于构建对话应用的强大框架,它不仅提供了丰富的功能组件还支持灵活的扩展机制。通过集成多种模型和服务,能够快速搭建起具备自然语言处理能力的应用程序[^1]。 #### 四、LCEL表达式的定义及其作用 LCEL (LangChain Expression Language) 是一种专门为简化操作而设计的小型领域特定语言(DSL),允许开发者以更直观的方式编写逻辑流程。这种表达式可以被解析成一系列可执行的操作序列,在运行时按照预定规则顺序执行各个节点上的任务[^2]。 #### 五、运算符重载技术在LCEL中的体现 为了使代码更加简洁易读,LCEL引入了Python风格的魔术方法来实现运算符重载。特别是对于管道(`|`)符号对应的`__or__()`函数进行了特殊定制,使得多个Runnable对象之间可以通过简单的竖线连接形成复杂的数据流控制结构[^3]: ```python from langchain import Runnable, LCELExpression class CustomRunnable(Runnable): pass expr = ( CustomRunnable() | CustomRunnable() ) print(expr) ``` 上述例子展示了如何利用`__or__`方法创建由两个自定义Runnable实例组成的流水线。当这条语句被执行时,输入数据会先传递给第一个CustomRunnable处理完毕后再交给下一个继续加工直至整个链条结束为止。 #### 六、不同场景下的接口选用策略 针对不同的业务需求,LangChain提供了一系列优化过的API供选择。例如,在面对高并发量的在线客服系统时推荐采用异步版本;而对于大规模离线分析作业则更适合批量提交方式;至于那些对响应速度要求不高但追求简易性的内部管理平台来说同步调用无疑是最优解之一[^4]。 #### 七、总结 综上所述,LangChain借助于其独特的架构设计——尤其是内置DSL的支持——实现了高度模块化的同时保持了良好的性能表现。无论是初学者还是经验丰富的工程师都能从中受益匪浅,轻松驾驭复杂的AI项目开发过程。
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