软件判断从器件是否接入的一种技巧

本文通过实例探讨了在使用SPI通讯识别从器件时可能遇到的问题,特别是在不同温度下导致的误判现象,并提出了一种可靠的识别方案。

在实际的工程项目中,有时候会碰到两款差异不大的产品,设计的时候共用一款PCB,软件也共用一套软件。这个时候,我们可以开辟一个IO口,用于侦测实际应用的是哪款产品。

如上图所示,假如我们开发的是A和B两款产品,在A产品PCB中,R101空贴,那么IO口读取到的是高电平,那么可以通过IO口的读取状态(高)判断是A产品;在B产品PCB中,R16和R101都要贴,那么IO口读取的就是低电平,可以以此判断产品是B产品。


问题:在开发中,主MCU与外部器件进行SPI通讯,在判断是A或者B产品的时候,利用主MCU往从器件寄存器写入0xff数值,然后在读取从器件的寄存器是否是0xff数值,以此判断从器件是否接入。但是在应用中发现,在常温时候,从器件悬空,SPI通讯管脚都处于悬空状态,读取到的是0x00,在低温状态下,读取的数值变为0xff,导致了软件的误判!所以,应用此种方式判断从器件是否接入是不安全的,正确的做法应该同文章开头讲述的那样。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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