[keil--笔记]生成随机数

本文记录了在Keil环境下使用C语言生成随机数的过程,遇到的问题及解决方案。通过srand()和rand()函数尝试生成300左右的随机数,发现固定输出而非变化。探究原因发现srand()的种子设置以及time()函数在Keil中的使用存在特定情况。最终,通过删除srand()直接使用rand()成功生成随机数。同时,分享了生成10以内随机数的思路,并提到串口调试助手在调试过程中的作用。

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笔记-------使用keil生成一个300左右的随机数的代码
在查找滤波算法的时候发现其中有一段产生随机数的代码,通过产生一段随机数来对滤波算法进行验证,这种方法第一次见所以做了下验证过程中遇到的几个小问题的记录
1、网上查到的产生随机数的方法是使用srand(seed)和rand()函数,通过srand(seed)确定产生随机数的范围是[seed, RAND_MAX(0x7fff)),然后通过rand()函数产生一个此范围内的随机数,但是在使用过程中发现两个函数配合使用时产生的数值是定值而不是变量
:使用srand()和rand()函数需要在头文件中添加<stdlib.h>文件
2、将seed修改为使用time.h中的time(NULL),将随机数产生的范围本身定义为一个变量,发现结果依然不发生改变,查找发现keil中使用time函数本身存在问题
:使用time()函数需要在头文件中添加<time.h>文件,虽然并没有用到
3、srand(seed)产生随机数在使用过程中发现产生第一个随机数之后的数值也不会进行变化,当然也可能是并没有写在一个循环里,这个有时间再进行验证
4、删除srand函数之后直接使用rand函数产生随机数成功,产生10以内的随机数的算法一开始的思路是使用srand(seed)函数显示范围,然后使用rand() % seed取余数得到一个1-10范围内的数,之后搜索过程中发现了一个很好的思路,在程序中有使用

/* 产生一个300左右的有符号随机数 */
int16_t get_ad(void<
<think>好的,用户想了解开发笔记本电脑指纹识别器所需的技能、参数及设计方案。首先,我需要整理相关的知识点,确保覆盖硬件和软件两个方面。根据提供的参考信息,之前的指纹密码锁系统涉及了AS608模块、嵌入式开发、传感器技术等,这些可以作为基础。 首先,开发技能方面,用户可能需要嵌入式系统开发、传感器技术、电路设计、结构设计以及生物识别算法。需要详细说明每个技能的具体内容,比如嵌入式开发需要掌握STM32或类似MCU,传感器技术涉及光学或电容式传感器的原理。 然后是参数指标,包括分辨率、采集速度、误识率、安全等级、功耗、接口类型和耐用性。这些参数直接影响指纹识别器的性能,需要逐一解释,比如FAR和FRAR的区别,以及FIDO认证的重要性。 软硬件设计方法部分,硬件设计需要考虑传感器选型、信号处理电路、MCU选型、电源管理和结构设计。软件方面需要包括驱动开发、算法处理、安全模块、用户接口和通信协议。结合参考中的例子,比如使用AS608模块,可以说明具体实现方式。 电路设计示例和结构设计示例需要给出具体的模块和连接方式,比如传感器与MCU的接口电路,以及结构上的保护措施。设计实例部分可以引用现有的模块,如AS608或FPC1020,说明其应用场景。 最后总结开发流程和注意事项,确保用户有一个全面的了解。同时需要检查是否符合用户的要求,是否遗漏了关键点,比如是否需要提到生物特征加密技术或者低功耗设计。另外,参考中的短信报警和OLED显示可能不适用于笔记本电脑,但可以调整到适合的场景,比如通过操作系统集成通知功能。 还需要确保使用正确的中文术语,避免技术名词错误,并按照用户要求的结构分点回答。同时生成的相关问题需要围绕开发中的关键点,如传感器选型、安全设计、算法优化等,帮助用户进一步深入。</think>### 开发笔记本电脑指纹识别器的技能、参数及设计方案 #### 一、所需核心技能 1. **嵌入式系统开发** - 掌握STM32、ARM Cortex-M系列等MCU的编程与调试 - 熟悉实时操作系统(如FreeRTOS)及驱动开发 - 需理解低功耗设计(如STM32的Stop模式)[^1] 2. **传感器技术** - 精通光学式或电容式指纹传感器原理 - 熟悉信号放大、滤波电路设计(如运放TLV2462) 3. **生物识别算法** - 掌握指纹图像预处理(灰度化、二值化) - 熟悉特征点提取(如细节点Minutiae算法) - 需实现1:N快速匹配(可参考OpenCV库优化) 4. **电路与结构设计** - 能设计ESD防护电路(TVS二极管布局) - 掌握紧凑型结构设计(厚度<0.5mm) #### 二、关键参数指标 | 参数类别 | 典型值 | 标准依据 | |----------------|-------------------------|-------------------| | 分辨率 | ≥500dpi | FIPS 201-3 | | 采集速度 | <200ms | ISO/IEC 19794-2 | | 误识率(FAR) | ≤0.002% | FIDO2认证 | | 拒真率(FRR) | ≤2% | FBI Appendix F | | 工作温度 | -20℃~60℃ | MIL-STD-810G | #### 三、硬件设计方案 1. **传感器模块** - 选型:电容式阵列传感器(如Synaptics FS7600) - 接口:SPI/I2C传输,支持中断唤醒 - 电路: ``` Sensor→信号调理→ADC→MCU ↑ 3.3V LDO←锂电池管理IC ``` 2. **MCU核心系统** - 推荐STM32L4系列(低功耗Cortex-M4) - 外扩512KB FRAM存储模板数据 3. **安全架构** - 独立安全元件(如ATECC608A) -随机数生成器(TRNG) #### 四、软件设计要点 1. **驱动层** - 传感器初始化序列: ```c void sensor_init() { gpio_set(SENSOR_RST, HIGH); delay_ms(10); spi_send(REG_CONFIG, 0x1A); } ``` 2. **算法处理流程** ```mermaid graph TD A[原始图像] --> B(高斯滤波) B --> C(方向场计算) C --> D(二值化) D --> E(细化处理) E --> F(特征提取) F --> G(模板存储) ``` 3. **安全认证** - 符合Windows Hello认证要求 - 支持TPM 2.0集成 #### 五、结构设计实例 - **超薄模组方案**: 采用FPC(柔性电路板)+ 蓝宝石玻璃盖板 整体厚度0.3mm,符合Ultrabook规格 - **防水设计**: IP68级密封,纳米涂层防护(参考AS7000方案) #### 六、开发工具链 1. Keil MDK-ARM + STM32CubeMX 2. Python算法原型开发(SciPy/NumPy) 3. 3D建模:SolidWorks结构仿真 #### 七、典型问题解决方案 - **噪声干扰**: 增加π型滤波电路,布局时传感器与MCU间距<15mm - **低温失效**: 采用加热膜辅助方案(-40℃验证通过)
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