【STM32F4教程】第六节:通用定时器之PWM实现呼吸灯

本文介绍了如何使用STM32F4的通用定时器实现PWM控制呼吸灯,讲解了PWM的基本概念、占空比、工作原理以及在STM32F4上的设置流程。通过示例代码`pwm.c`和`main.c`,详细展示了实现呼吸灯效果的步骤。

Conceit is the quicksand of success.

  自负是成功的流沙。

PWM实现呼吸灯

PWM概述

相关概念

PWM设置流程

呼吸灯实现例程

pwm.c

 main.c


PWM概述

        脉冲宽度调制(PWM),是英文“Pulse Width Modulation”的缩写,简称脉宽调制,是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术。脉冲宽度调制是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术,广泛应用在从测量、通信到功率控制与变换的许多领域中。简单一点,就是对脉冲宽度的控制,PWM 原理如图:

CNT:计数器

ARR:重装值寄存器

CCRx:比较寄存器

STM32F4输出PWM的工作过程

         STM32F4 的定时器除了 TIM6 和 TIM7。其他的定时器都可以用来产生 PWM 输出。通过查看我们开发板的原理图(如下图)发现,PF9引脚连接的是LED0,而且同时也是作TIM14_CH1的复用输出端口,这时候,我们可以使用PF9引脚,输出PWM波,来控制我们的LED0,使得LED0的亮灭有了更加美妙的呼吸状态。

相关概念

占空比:占空比是指在一个脉冲循环内,通电时间(可能是高电平也可能是低电平)相对于总时间所占的比例。

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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