1.AD7799介绍 AD7799结构图如下所示: 其中REFIN参考电压建议为2.5V, REFIN电压低于0.1V时,则差分输入ad值就无法检测了,如下图所示: 注意: 如果REG_CONFIG的REF_DET开启的话,那么输入AD值电压低于0.5V时,则差分输入ad值就无法检测了,如下图所示: 2.AD7799差分信号的输入模式 如下图所示,差分输入电压有3种模式: 注意: 单端输入电压(AIN-接地,只有正电压)则支持任意范围,比如In-Amp模式下,单端输入如果为10mv的话,也能检测

一是想总结一下SPI总线的特点与注意点,二是总结一下SPI DMA的使用 一.SPI信号线说明 通常SPI通过4个引脚与外部器件相连: MISO:主设备输入/从设备输出引脚.该引脚在从模式下发送数据,在主模式下接收数据. MOSI:主设备输出/从设备输入引脚.该引脚在主模式下发送数据,在从模式下接收数据. SCK:串口时钟,作为主设备的输出,从设备的输入 NSS:从设备选择.这是一个可选的引脚,用来选择主/从设备.它的功能是用来作为“片选引脚”,让主设备可以单独地与特定从设备通讯,避免数据线上的

NSS分为内部引脚和外部引脚. NSS外部引脚可以作为输入信号或者输出信号, 输入信号一般用作硬件方式从机的片选, 而输出信号一般用于主SPI去片选与之相连的从SPI. NSS从设备选择有两种模式: 1.软件模式 可以通过设置SPI_CR1寄存器的SSM位来使能这种模式,当它为1时,NSS引脚上的电平由SSI决定.在这种模式下NSS外部引脚可以用作它用,而内部NSS信号电平可以通过写SPI_CR1的SSI位来驱动. 2.硬件模式两种方式: (1)对于主SPI,NSS可以直接接高电平,对于从SPI

1.首先认识下W25Q16DVSIG, SOP8 SPI FLASH 16MBIT  2MB(4096个字节) (里面可以放字库,图片,也可以程序掉电不丢失数据放里面) 例程讲解: ① 1.用到SPI库:conf.h里打开头文件 2.2M串行FLASH  W25Q16初始化 SPI_FLASH_Init(); RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_SPI1, ENABLE); RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_SPI

此工具类用于生成24位字符串ID,唯一不重复.直接通过 IdGenerator.get() 获取. 源码如下:(点击下载源码 - IdGenerator.java ) import java.net.NetworkInterface; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.ByteOrder; import java.util.Enumeration; /** * 生成24位字符串ID * */ public class IdGenerator

规定的,规定BMP文件的像素数据是按行存储的,而且每行的字节数必须为4的倍数,如果实际的像素数据不是4的倍数咋办?这就需要字节对齐,对齐是在一行的末尾添0以补足一行的字节数为4的倍数, ( biWidth*biBitCount+31)/32*4*biHeight//其中 biWidth是图像的宽度以像素为单位,biBitCount是每个像素的位数,如黑白图像(不是灰阶的,要么黑色要么白色)为1个像素1位,16色是4位,真彩色是24位......biHeight是指图像的高度( biWidth*b

BMP图片大家都知道,可以通过查看BMP图片结构使用纯C就可以打开,编辑,处理,保存图片.非常方便使用. 具体BMP结构可以参考:wingdi.h头文件.今天主要在进行删减代码,需要把多余的代码删除,之前写的保存bmp代码就此贴在这里留着以后需要的时候使用: 8位BMP图片保存代码: BOOL SaveMatrixToGrayBmp(char* sBMPFile, //name of BMP file BYTE *pMatrix, // pointer to Matrix Bits array

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

STM32 M3内核的位带操作原理及步骤 一.位带操作有什么用?什么是位带操作 位带操作的作用:可以实现对某一GPIO口寄存器(或SRAM内存中)的某一bit位直接写0或1,达到控制GPIO口输出(或改变SRAM中这一bit位的值):就如同51单片机控制GPIO口一样的方便.比如: 51:P1^0=1:  //把P1口的第一个引脚设置为高电平 STM32:PAout(0)=1;   //把PA口的第一个引脚设置成高电平 位带操作的原理:在 CM3 中,有两个区中实现了位带,如下图,其中一个是 S

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

The STM32 SPI and FPGA communication STM32 spi bus communication SPI bus in the study, the protocol and hardware description is not to say that the four-wire, including clock, chip select, receive, send SPI_InitStructure.SPI_Direction = SPI_Direction

HOWTO: Use STM32 SPI half duplex mode I’ve got my hands onto some STM32F030F4P6 ARM-Cortex M0 processors. Though touted as “32 cents 32-bit micro”, it is not that inexpensive from DigiKey in one-off quantity ($1.45). However it is still cheaper than

参考文档:http://www.geek-workshop.com/thread-2315-1-1.html 参考文档:https://wenku.baidu.com/view/e5d5e4e26529647d26285243.html 先来看一下该模块的常用接法: 模拟输入通道 A 模拟差分输入可直接与桥式传感器的差分输出相接.由于桥式传感器输出的信号较小,为了充分利用A/D 转换器的输入动态范围,该通道的可编程增益较大,为128 或64.这些增益所对应的满量程差分输入电压分别±20mV 或±

转载:http://www.geek-workshop.com/thread-2315-1-1.html 以前在X宝上买过一个称重放大器,180+大洋.原理基本上就是把桥式拉力传感器输出的mV级信号放大到5V供单片机读取.连接实验电路的时候很完美,能实现重量的转换,但是实际组装后却发现这种A/A模块受到的干扰太严重了,包括电源的干扰,导线长短的干扰,导线位置变化的干扰,无线电的干扰等等等等……实在是恼人. 后来感觉是思路错误了,就不该用模拟信号来传输,于是决定使用A/D模块来把重量转换成数字信号

颜色模式中8位,16位,24位,32位色彩是什么意思?会有什么区别简单地说这里说的位数和windows系统显示器设置中的颜色位数是一样的.表示的是能够显示出来的颜色的多少. 8位的意思是说,能够显示出来的颜色的数量有8位数.16.24都是一样的.24位的颜色数量已经很多了,叫做“真彩色”,其实32位和24位颜色数量是一样多的.32位多出来的8位数是用来表示透明度信息的,所以更加真实. 如果一有一张真彩色的照片,放到一个只有8位的显示器上的话,显示出来的效果就会很差.所以当需要的时候你就需要在低位

有许多朋友第一次使用16位彩色显示屏会遇到如何将24位RGB颜色转换为对应的16位RGB颜色的问题, 通过查阅相关资料,就写一下其中的转换原理吧,希望对大家会有所帮助. 我们知道24位RGB是分别由8位红色,8位绿色以及8位蓝色组成: RRRRRRRR GGGGGGGG BBBBBBBB 例如:24位RGB红色表示方法为 (十六进制表示为:0xFF0000) 而对应的16位RGB颜色则是由5位红色,6位绿色以及5位红色组成: RRRR RGGG GGGB BBBB 例如:16位RGB红色表示方法

1.24位深转8位深: ps将24位深原图.png保存为GIF图256即为8位,再将8位gif图转为需要的.png,即转为8位深png图. 2.MATLAB读取黑白图像显示几乎全为黑色: 这是最近处理图像库遇见的一个问题,估计是MATLAB的一个bug,用MATLAB暂时没想到解决方法,所以转战有python解决. 问题具体如下: 这是8位深的png图,看上去是黑白色都有,但用MATLAB处理读取后并显示却是:大部分数字为0,边缘部分极少数大于0. 很是诡异有么有,究竟是眼睛欺骗了我们,还是数字

使用Android移植时候,很多图片都需要16为的bmp格式,所以研究了一下如何从24位转换成16位,供大家参阅 step1:查看bmp图片的属性,如下图所示,是24位的 step2:用PhotoShop打开此图片,然后点击文件-->存储为 step3:在弹出的选项框中选择bmp格式,然后点击保存 step4:会弹出选项让您选择存储为多少位的bmp,选择24位 step5:还可以选择高级模式,进行高级设置 step6:设置完后打开另存为的图片查看属性,以及将24位改为16位的图片了 ======

关于MD5值的原理本文不在介绍,本文主要介绍MD5值的两种编码的相互转换(32位和BASE64编码的24位),实际应用过程中经常会涉及到两种编码的相互转换.快熟使用工具tomeko.net. C#示例程序: using System; using System.Text; namespace test { class Program { static void Main(string[] args) { string original = "123456"; Console.Write

1.保存图像--24位位图(显示的图像,包括增加结果到界面上的数据) Image image2 = default(Image); image2 = cogRecordDisplay1.CreateContentBitmap( Cognex.VisionPro.Display.CogDisplayContentBitmapConstants.Image, ); image2.Save(@"D:\Savemap\" + DateTime.Now.ToString("yyyyMM

原文:C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap o