Mbed OS 文档翻译 之 参考(API(驱动(PortIn)))

本文介绍mbed::PortIn接口的功能与用法,该接口用于快速读取GPIO端口值,并通过示例代码展示如何使用掩码来指定读取特定的端口位。同时对比了PortIn与BusIn的不同。

PortIn

使用 PortIn 接口将基础 GPIO 端口读取为一个值。这比 BusIn 快得多,因为您可以一次读取端口,但由于受到底层 GPIO 端口的端口和位布局的限制,它的灵活性要低得多。

可以提供掩码,因此只使用端口的某些位,允许其他位用于其他接口。

PortIn 类参考

mbed::PortIn 类参考

公共成员函数
 PortIn (PortName port, int mask=0xFFFFFFFF)
int read ()
void mode (PinMode mode)
 operator int ()

PortIn hello, world

main.cpp                                                                                                                                            导入到 Mbed IDE

// Switch on an LED if any of mbed pins 21-26 is high
 
#include "mbed.h"
 
PortIn     p(Port2, 0x0000003F);   // p21-p26
DigitalOut ind(LED4);
 
int main() {
    while(1) {
        int pins = p.read();
        if(pins) {
            ind = 1;
        } else {
            ind = 0;
        }
    }
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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