nRF52832开发记录----消息序列图

最新推荐文章于 2021-05-16 23:22:17 发布
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本文介绍Nordic协议栈中的消息流程图使用方法，结合代码一同阅读能极大提升理解效率。文中提供了nRF52系列S132协议栈的例子，并指出不同版本间可能存在的差异。

在Nordic协议栈操作中,操作流程给出了消息流程图，非常直观
接合代码一起看将最大限度提高工作效率
消息流程图在Noridc 文档中心https://infocenter.nordicsemi.com/
协议栈版本不同会有些区别。
以nRF52系列 S132协议栈为例:
messageSequenceCharts

RSSI get sample
RSSI-get-sample-Message-Sequence-Charts

nRF52833-peripheral
qq_45803449的博客
07-17 3143
上述是吧按键1与LED0，按键2与LED1，各设置一组PPI通道0和通道1，再把通道0和通道1绑定的到PPI group0上。但按键3按下使能组（未使能前按下按键1或2无响应），使能后里面两个PPI通道就可以用，按键1按下LED0翻转，按键2按下LED1翻转。Softdevice包括两种底层协议栈：BLE和ANT，BLE包括两种角色：central（又称master）和peripheral（又称slave），为此需要给这些不同类型的协议栈进行命名区分。对应数字音频的每一位数据，SCK都有1个脉冲。
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11-09 379
学习Nordic BLE相关资源 官网 官方开发论坛，有官方人员回答问题 https://devzone.nordicsemi.com/ 官方文档中心，非常全 https://infocenter.nordicsemi.com/ 官方博客 https://devzone.nordicsemi.com/nordic/nordic-blog/ 官方github https://github.com/NordicSemiconductor https://github.com/NordicPlayg
nrf52832协议栈S132特性记录
weixin_30699443的博客
04-04 896
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NRF52832开发环境集合+教程
02-26
NRF52832开发环境集合，安装教程，简单测试使用。代码模板见另外下载。
nrf 52832 黑白屏 64*128转128*64显示
haidscs的博客
05-16 1081
由于新屏不能设置扫描方向，所以只能用软件方式转化。 由下图所示： 黑白屏每个像素只有0或1，所以需要每一个bit移动。 oled_buf[16][64];//原始数据 oled_CH1115_buf[8][128];//转化后的数据 for (uint8_t col=0; col<64; col++) { for (uint8_t row=0; row<128; row++) { // 计算 ...
EMAIL之SMTP应答序列
Android移动开发
09-03 1052
* 211系统状态或系统帮助响应* 214帮助信息* 220＜domain＞服务就绪* 221＜domain＞服务关闭* 250要求的邮件操作完成* 251用户非本地，将转发向＜forward-path＞* 354开始邮件输入，以“.”结束* 421＜domain＞服务未就绪，关闭传输信道* 450要求的邮件操作未完成，邮箱不可用* 451放弃要求的操作；处理过程中出错* 45
【nRF52832与移动平台的交互】：开发高效手机控制应用的4个步骤
nRF52832概述与基础知识 ## 1.1 nRF52832简介 nRF52832是由Nordic Semiconductor推出的一款高性能、低功耗的蓝牙5 SoC。它集成了一个ARM® Cortex®-M4处理器，并提供了丰富的外设接口，适合多种无线通信应用，...
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02-01 7817
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nrf52832 scheduler调度机制分析(sdk15.3.0)
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05-16 3508
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nRF52832 — 1.44寸 TFT屏
文化人的博客
08-14 4703
写在前面：楼主正参与一个智能蓝牙的项目，项目中使用了TFT屏来显示温度和一些UI交互信息。 如题，屏幕大小是1.44寸，TFT-LCD屏幕，132 (H) x RGB x 162 (V) Bits，驱动芯片是ST7735S，3.3V和2.8V两组供电； 一、屏幕采用非标准的SPI通信协议，有关的参考代码（keil工程）和所有资料，可点击下载； 二、调试中我使用的取模软件是PCtoLCD2002.exe，西西软件园可下载；
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01-18 3886
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似水流年
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速攻蓝牙NRF52832系列教程之方法篇（一）
星空的博客
04-04 1万+
一、为何选择蓝牙 2017年，当智能硬件产品随处可见，当互联网的红利逐渐消失，当物联网、大数据、云计算、VR、AI逐渐兴起，身为单片机开发者中的一员新兵，迷茫挣扎。 无法逃避的现实是，在大城市买不起房，小城市又不好找同类型工作，年龄逐渐增长，压力与日俱增。工作第二年，解决不了终身大事，感觉做啥都是错。 不行动就不会有改变，光靠工作，只能拿死工资。要想改变现状，要么做产品，要么做生意。必须快速
edgeAI nRF5340
最新发布
04-25
### Edge AI 开发与 nRF5340 芯片 #### 1. **概述** nRF5340 是一款高性能、低功耗的双核 SoC，适用于多种物联网 (IoT) 应用场景。由于其强大的处理能力和丰富的外设资源，这款芯片非常适合用于边缘人工智能 (Edge AI) 的开发。Edge AI 技术允许设备在本地完成数据处理和决策，从而减少延迟并保护隐私。 nRF5340 提供的应用处理器运行频率可达 128 MHz，并配备浮点单元 (FPU) 和 DSP 指令集，使其成为运行轻量级机器学习模型的理想选择[^1]。此外，nRF Connect SDK (NCS) 支持 TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLite-Micro)，这是实现嵌入式设备上机器学习的关键工具之一[^3]。 --- #### 2. **开发环境设置** 为了在 nRF5340 上进行 Edge AI 开发，开发者需要熟悉 Nordic Semiconductor 推荐的开发框架——nRF Connect SDK (NCS)。以下是主要步骤： - 安装 NCS：可以从 GitHub 或 Nordic 官方网站获取最新版本的 NCS。 - 配置开发板：确保已安装必要的驱动程序和支持工具链（如 GNU Arm Embedded Toolchain）。 - 使用 TFLite-Micro：通过 NCS 中提供的模板项目快速启动 Edge AI 功能。 以下是一个简单的 CMakeLists.txt 文件片段，展示如何集成 TFLite-Micro 到 nRF5340 项目中： ```cmake zephyr_library_sources( src/main.c ) target_link_libraries(app PRIVATE tfmicro::tflite_micro) ``` --- #### 3. **硬件支持与优化** nRF5340 的应用处理器配备了 FPU 和 DSP 扩展，这对于实时信号处理和神经网络推理至关重要[^1]。例如，在语音识别或手势检测等应用场景下，可以通过以下方式充分利用硬件能力： - 将预训练好的 TensorFlow 模型转换为适合微控制器使用的 FlatBuffer 格式。 - 编写高效的输入特征提取代码，利用 DSP 指令加速计算。 - 在应用程序中调用 `tensorflow/lite/micro` API 来加载模型并执行推断操作。 下面是一段典型的初始化代码示例： ```c #include "tensorflow/lite/micro/kernels/all_ops_resolver.h" #include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" // 加载模型缓冲区 const tflite::Model* model = tflite::GetModel(g_model_data); if (!model->initialized()) { return kTfLiteError; } // 创建解析器实例 tflite::AllOpsResolver resolver; // 初始化解释器对象 static tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize); // 准备输入张量 interpreter.AllocateTensors(); ``` --- #### 4. **典型应用案例** ##### （1）**关键词唤醒 (Keyword Spotting)** 使用小型卷积神经网络 (CNN) 实现离线语音命令识别。此方案通常涉及麦克风阵列采集音频信号，经过短时傅里叶变换 (STFT) 后送入模型预测。 ##### （2）**运动姿态分类 (Motion Gesture Classification)** 结合加速度计/陀螺仪传感器捕捉人体动作轨迹，再由 LSTM 或其他序列建模方法完成类别判断。 ##### （3）**图像目标跟踪 (Object Tracking on Low Resolution Images)** 尽管分辨率受限，但仍可通过简化版 YOLOv3 或 MobileNetV2 达成基础视觉任务需求。 以上三种方向均可依托于 nRF5340 平台及其配套软件栈轻松部署实施。 --- #### 5. **挑战与解决方案** 虽然 nRF5340 性能优越，但在实际工程实践中仍面临一些潜在困难： - **内存限制**：需谨慎设计量化策略以压缩模型尺寸； - **能耗平衡**：合理规划工作模式切换逻辑降低整体功耗水平； - **生态系统成熟度不足**：部分高级特性可能缺乏详尽文档说明或者社区讨论记录。 针对这些问题，建议参考官方样例代码深入研究底层机制，并积极参与相关论坛交流分享经验心得。 ---
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