STM32F103系列移植rtthread3.1.3完整版详细过程

已于 2024-08-11 23:47:12 修改
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分类专栏： RT-Thread 文章标签： stm32 嵌入式 rtthread
于 2021-08-18 17:35:33 首次发布
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这段时间在学习rtthread，在移植的过程中遇到挺多问题，现在对移植3.1.3版本做一个移植记录

本人申明，整个文章过程都是本人亲自走过一边，有不懂的地方可以私信，感谢支持

移植前准备：Keil5、STM32CubeMX、ENV工具

1、获取源码

源码获取的渠道主要是从官方提供的链接下载，主要渠道有码云、GitHub、百度云等
下载链接：下载 - RT-Thread物联网操作系统
选择源代码下载，在以下链接中下载rtthread3.1.3版本

2、复制模板

本文主要使用STM32系列的stm32cbt6进行rtthread移植，进入下载好的源码文件夹，打开以下路径 rt-thread\bsp\stm32\libraries\templates
选择stm32f10x文件夹复制到rt-thread\bsp\stm32路径下

3、搭建工程
3.1 STM32CubeMX配置

打开复制的模板下的board\CubeMX_Config路径下找到CubeMX_Config.ico文件，使用STM32CubeMX打开对工程项目进行配置

最低0.47元/天 解锁文章
汉明距离
DawnChau
07-20 2360
汉明距离（Hamming Distance）　　所谓汉明距离，是针对于两个数而言的，它的概念是：两个数的二进制中不相同的位的个数。 　　举个简单的例子，比如说，求3和5的汉明距离，步骤如下： 3的二进制是011 5的二进制是101 　　从上边的例子可以看出，3和5 的二进制中，有2位是不同的，所以，3和5的汉明距离就是2。 　　所以，知道了汉明距离的概念，那么我们要怎么去计算汉明距离呢
计算快速汉明距离
AdrianHust的专栏
03-17 1万+
汉明距离，作为一种衡量特征距离的计算方法，在很多场合都有应用，其主要思想是找到两个特征之间的差异大小，也可以说是相似性。 我是在图像处理中用到的，项目中需要计算图像梯度方向，我选择了四个方向，这样就可以用二位二进制说表示，分别为 0,1,2,3，也就是 00,01,10,11，这四种情况。这样，我就可以可以把，例如四个临近点，对应梯度特征合并为一个特征向量，如图 只需要一个字节的大小空
Python----机器学习（距离计算方式：欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，余弦相似度，汉明距离，闵可夫斯基距离，Jaccard指数，半正矢距离）
最新发布
weixin_64110589的博客
03-29 553
在机器学习中，距离计算是衡量数据点之间相似性的重要手段。常用的距离计算方式包括欧氏距离（用于计算两点之间的直线距离）、曼哈顿距离（计算坐标轴的绝对差值之和）、切比雪夫距离（考虑最大坐标差），以及余弦相似度（度量两个向量间的角度相似性）。此外，还有汉明距离（用于计算两个相同长度字符串之间不同字符的个数）、闵可夫斯基距离（是一种泛化的距离度量），Jaccard指数（用于衡量两个集合的相似性），和半正矢距离（用来衡量正定特征的相似性）。这些距离度量在数据分类、聚类和推荐系统等场景中具有广泛应用。
汉明距离及其高效计算方式
schnauzers的博客
04-29 5181
什么是汉明距离 下面引用自维基百科： 在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。 对于两个数字来说，汉明距离就是转成二进制后，对应的位置值不相同的个数。例如，假设有两个十进制数a=93和b=73，如果将这两个数用二进制表示的话，有a=1011101、b=1001001，可以看出，二者的从右往左数的第3位、第5位不同（从1开始数），因此，a和b的汉明距离是2。
距离度量 —— 汉明距离（Hamming Distance）
繁依Fanyi的博客
07-01 6926
汉明距离（Hamming Distance），就是将一个字符串变成另一个字符串所需要的替换次数。举个例子，只要将 式1 中标红的部分换一下即可。只要将 式1 中标红的部分换一下即可。只要将 式1 中标红的字母换一下即可。汉明重量 就是字符串相对于相同长度的零字符串的汉明距离；也就是说，它是字符串中非零的元素个数：对于二进制字符串来说，就是 1 的个数，所以 的汉明重量是 4。因此，如果向量空间中的元素 a 和 b 之间的汉明距离等于它们汉明重量的差 。...
yueshutiaojian.zip_DNA 序列_DNA 汉明距离_DNA序列_汉明距离_汉明距离matlab
09-23
例如，如果DNA序列“ATGC”与“ATCG”的汉明距离为1，那是因为只有一个位置上的核苷酸不同。这个距离在DNA序列比对中非常有用，因为它可以帮助我们识别单个碱基的变异，如点突变。 除了传统的汉明距离，还有汉明逆...
DNA.zip_DNA_基因汉明距离_汉明距离
09-21
例如，DNA序列"AATG"与"AAAG"的汉明距离是1，因为只有一个位置（第三个碱基）不同。在生物信息学中，这个概念被广泛应用于比较和分析DNA序列，以寻找遗传变异、突变或者同源性。 DNA短序列比对是生物信息学中的基础...
两个整数之间的汉明距离：汉明距离是对应符号不同的位置的个数-matlab开发
06-01
解压并查看这些文件，你可以更深入地理解汉明距离的概念，以及如何在实际编程中应用它。此外，这个项目也可能涉及到如何利用汉明距离来解决实际问题，例如在错误检测和纠正中，汉明码就是基于汉明距离的一种有效编码...
matlab 韩明距离_汉明距离（差异位点有用的到）
weixin_39946364的博客
12-22 1550
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距...
Matlab图像汉明距离计算与仿真教程
2. 提供了仿真结果，这有助于理解汉明距离计算在图像处理中的实际应用场景和效果。 3. 包含了运行方法的说明，即便用户不熟悉Matlab，也可以通过该文件中的说明文档或运行脚本进行操作，获得汉明距离的计算结果。 ...
汉明距离之算法和实现总结
Zuocheng_Liu的专栏
08-29 2960
内容简介 汉明距离，通过比较向量每一位是否相同，求出不同位的个数。用来表示两个向量之间的相似度。 汉明距离计算的步骤，即对两个向量首先进行异或操作，然后对异或的结果的每一位bit进行统计，最后合计出有多少bit的值为1。 本文主要内容为，列举出9种计算汉明距离的算法及其C++代码的实现，并使用本文的测试方法测试得出不同算法的性能。再对不同的算法进行分析比较。 计算机在进行异或操作中，CPU的指令集可以提供多种实现。比如cpu固有指令 xor 和 SSE指令集 、AVX指令集。后两种指令集都是为了提升
【猿知识】汉明距离(Hamming Distance)
在这里你大概率会有所收获，欢迎指错||纠正||建议||水评+点赞&&评论&&关注&&转发
03-08 2万+
汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的，汉明在误差检测与校正码的基础性论文中首次引入这个概念。在通信中累计定长二进制字中发生翻转的错误数据位，所以它也被称为信号距离。
汉明距离计算
sdmaxiaoyang的博客
04-10 1万+
汉明距离，从二进制方面来看，就是两个等长字符串的二进制对应 bit 不相同的位个数 计算汉明距离的算法 　　思路： 　　01.将两个给定的数进行 异或(^)运算后保存在变量a，汉明距离就是a的二进制中1的个数 　　02.当a不为0时，和0x01进行 按位与(&)运算，如果结果为1，则统计变量加一 　　03.将a右移一位，重复第02步 class Solu
汉明距
andy812110的专栏
05-13 670
#include unsigned hamdis(unsigned x, unsigned y) { //considered as binary values, that is, as sequences of bits unsigned dist = 0, val = x ^ y; while(val){ ++dist; val &= val-1; } return di
如何计算汉明距离(hamming distance)
wfafa的专栏
12-19 6842
int diff = 0;             for (int i = 0; i             {                 unsigned__int64 x1 = ((unsigned__int64 *)px1)[i];                 unsigned__int64 x2 = ((unsigned__int64 *)px
Hamming Distance (汉明距离)
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chouisbo的博客
02-07 7万+
汉明距离
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