S5PC100——UART

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本文详细介绍了S5pc100UART的行控制、模式控制、FIFO控制、MODEM控制寄存器以及发送/接受寄存器的功能与配置方法。

S5pc100 UART相关控制寄存器 

UART行控制寄存器ULCONn

UART模式控制控制寄存器UCONn

UART FIFO控制寄存器UFCONn

UART MODEM控制寄存器 UMCONn

发送寄存器UTXH和接受寄存器UTXH

波特率分频寄存器UBRDIV和UDIVSLOT

惘济
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s5pc100串口裸板程序uart0
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嵌入式软件开发培训笔记——S5PC100接口开发(GPIO输入/输出、定时器、中断、UART、ADC、IIC)
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1、温度、ADC、开关量数据采集与报警处理，功能如下 2、嵌入式系统硬件基本构成 3、软件系统     1）、采集温度、模拟电压以及按键开关量（门禁）            get_temperture()温度         get_adc()模拟量         get_di()开关量     2）、定时（间隔2秒）上报数据         定时中断，每2
基于S5PC100裸机程序之SPI
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基于S5PC100裸机程序之SPI 作者：杨老师,华清远见嵌入式学院讲师。 SPI作为应用最为广泛的通信总线协议之一，开发人员应当掌握，本章将介绍SPI总线协议的基本理论，以及S5PC100的SPI总线控制器的操作方法。 1. SPI总线协议理论 1.1  协议简介 SPI是英文Serial Peripheral Interface的缩写，该协议是由美国摩托罗拉公司推出的一种同步串行传输
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一、boot原理 1、解决系统启动 （参考s5pc100手册 --->  2.1节 irom code）     The boot loader is divided into the BL0(1st boot loader) and the BL1(2nd boot loader).     • BL0 which is placed in iROM loads BL1 from
Tiny210 s5pv210 uboot移植（编译过程）
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07-09 5243
1.在Makefile中增加 2.%_config:: outputmakefile     @$(MKCONFIG) -A $(@:_config=)
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回顾——华清平台总线驱动210514
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回顾——华清平台总线驱动210514 一， struct bus_type：总线对象，描述一个总线，管理device和driver，完成匹配 struct bus_type{ const char *name; int (*match)(struct device *dev, struct device_driver *drv); } 注册和注销 int bus_register(struct bus_type *bus) void bus_unregister(struct bus_type *bu
S5PC100平台ARM裸机开发简易示例代码
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【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
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【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
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SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
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负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-24
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）优化变分模态分解（VMD）参数，并结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证，通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α，有效提升信号去噪与特征提取能力；随后利用CNN提取故障特征的空间信息，BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术，显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题，实现自适应优化；②构建高效准确的轴承故障诊断模型，适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测；③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节，同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
创新！高级！【日前、日内非滚动、日内滚动调度以及实时修正】考虑需求侧响应的智慧楼宇多时间尺度调度策略（Matlab代码实现）
12-24
创新！高级！【日前、日内非滚动、日内滚动调度以及实时修正】考虑需求侧响应的智慧楼宇多时间尺度调度策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种创新的智慧楼宇多时间尺度调度策略，涵盖日前、日内非滚动、日内滚动调度及实时修正四个阶段，并充分考虑了需求侧响应机制。该策略通过构建精细化的数学模型，结合Matlab代码实现，对智慧楼宇内的能源设备进行优化调度，旨在提升能源利用效率、降低运行成本并增强系统对可再生能源波动的适应能力。文中详细阐述了各时间尺度下的调度逻辑与协同机制，体现了较强的系统性与实用性。; 适合人群：具备一定电力系统或能源管理背景，熟悉优化算法与Matlab编程的科研人员、研究生及从事智能建筑、微电网调度相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于智慧楼宇、园区微网等场景下的多能源协同优化调度；②支持含光伏、储能、空调、照明等可控负荷的综合能源系统动态调控；③为需求响应机制下的电价互动与负荷调节提供技术方案与仿真验证手段。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐阶段运行与调试，深入理解不同调度模式的建模思路与求解过程，同时可拓展至其他优化算法或实际应用场景中进行对比分析与二次开发。
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