AVR ATMEGA8 串口USART

本文介绍了AVR单片机串口配置的基本方法,包括关键寄存器设置及注意事项。如串口配置成功后自动占用IO功能,无整体开关功能等特性,并提供了具体的配置代码示例。

avr串口配置很简单,配置就几个寄存器就可以进收发;

但有几点要搞明白的是:

1、串口一但被配置成功IO功能自动被占用,这点与LPC或STM8/32不同(需要寄存配置);

2、没有专门的串口开起或闭关功位(整个串口);

3、读写控制寄存器C需要把URSEL位写成1,而读写UBRRH寄存器时须要URSEL写成0;

   1: //晶振频率  
   2: #define F_CPU 6000000UL  
   3: //波特率  
   4: #define BAUD 9600  
   5:  
   6: //M8串口1初始化
   7: void UsartInit(void)
   8: {
   9:     unsigned int tmp;
  10:     FifoInit(&RxFifo, sizeof(RxFifo.data));
  11:     FifoInit(&TxFifo, sizeof(TxFifo.data));
  12:     tmp= F_CPU/BAUD/16-1;
  13:     SetBit(SREG, 7);
  14:     UCSRB = 0;
  15:     UCSRC = 0;
  16:     UBRRH=(unsigned char)(tmp>>8);
  17:     UBRRL=(unsigned char)tmp;
  18:     UCSRB |= (1<<RXEN)|(1<<TXEN);  //允许发送和接收
  19:     UCSRC |= (1 << URSEL)|(1<<UCSZ1)|(1<<UCSZ0); //8位数据位+1位停止位
  20: }

转载于:https://www.cnblogs.com/worldsing/p/3225255.html

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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