ucos下的文件系統，周立功的，包括SD的驅動程序，ucos的源碼請到網上下載最新的，放在source文件夾下即可
上傳時間： 2014-11-21
上傳用戶：wangchong
tcp數據偵聽的例子，實現了udp數據偵聽回環操作，可以移植到LPC處理器上，不同的處理器只需要修改啟動文件就可以了，非常容易移植，該例子是在ucos環境下移植，并在lpc2368處理器上運行成功，選用的是DM69161網卡
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：米卡
基于S3C44b0的鍵盤LED接口設計，芯片采用zlg7290，利用了ucos的消息郵箱傳遞鍵盤輸入，其中zl7290的驅動采用分層設計的方法，上層I2C函數和底層具體操作函數分離，方便移植和更換鍵盤芯片。
上傳時間： 2017-04-20
上傳用戶：wang0123456789
ucos編程,用于移植s3c2440的ucos代碼
標簽： ucos編程
上傳時間： 2015-04-29
上傳用戶：67218547
相信大家有移植經驗的都知道，移植確實是一件非常墨跡的事情，怎么說呢，代碼都是別人的，風格也是別人的，文件結構，定義之類都是別人的，看別人的東西是種進步，但是，也是一個痛苦的過程，因為有時候資料確實很少，而且有時候還是E文的，專業名詞一大堆，我們根本沒有辦法想象工作量是多么的巨大.不過事情都是這樣，你不懂他的時候他就像是巨山，但是一旦你理解他的時候，你才會感覺到原來他是那么的簡單（從我的經驗上來看，至少應該是這樣的）.好吧，閑話少說，我們就來開始我們的移植之旅把.首先，我們需要準備的東西有uCGUI3.90，這個版本是大家現在用的比較多的，效率也比較高，別人都是這么評論的，至于其他版本的，我沒有接觸很多，所以不能過多評論.UCGUI有三個文件夾，一個是tool，這個文件夾是用來使用一些uCgui的上位機程序，基本都是字體和模板查看之類的，在sample文件夾下面是已經別人都你寫好了很多有用的東西，像跟操作系統有關的GUT×或者一些模板（后面我們會用到的自己定義的Demo），或者是gui配置.后面再 詳細敘說這個文件央的功能.在Start文件夾里面，這是我們最主要的文件夾，里面就包含了uCGUI的源代碼，uCGUI的作者把源代碼放進vc里面進行編譯了（當然，這是用標準C語言寫的程序，所以我們可以放在任何C語言平臺下編譯而不會擔心兼容性問題，這個uCGUI在這方面做的算是完美了），所以，我們可以在vc平臺下寫界面，然后再把代碼拷進我們的下位機編譯器進行編譯，這樣子效率就會非常高了.（像51那時候寫界面就是瘋狂的一次一次的燒，真是糾結.）.
上傳時間： 2022-06-19
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LearningGUI的特點和優勢。LearningGUI被設計成獨立于具體的硬件平臺和具體的軟件平臺，是一款通用的嵌入式開源GUI系統。它100%使用C語言開發，無浮點運算，只調用C，無匯編代碼。顯示，鍵盤，鼠標等驅動由用戶在應用中編寫注冊，因此，LearningGUI的通用性,可移植性非常好！它可以裸奔，也可以在RTOS 上運行，同時更適合在Linux下運行。LearningGUI高度可裁剪，可配置，庫大小從20多K到200多K。占用內存小。Basic版實行靜態內存管理，占用10多K RAM. Windows版實行動態內存管理，占用內存與建立控件多少相關。支持內置GB2312—80標準漢字庫。提供開放式字庫訪問接口。提供開放式顏色轉換接口。提供消息驅動機制。提供類似于Win32 SDK式樣的API接口。開發LearningGUI的目的是替代emWin，同時搶占中低端的QT市場。該教程是基于SWM320單片機下移植learningGUI的教程，詳細描述了移植過程。適用于想學習learningGUI的愛好者，其它單片機也可以使用這樣的方法進行移植，里面講述了配置文件的使用方法，希望這個教程能對該GUI的愛好者有所幫助。
標簽： swm320 learninggui 移植
上傳時間： 2022-07-06
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近年來，隨著計算機技術、網絡技術與無線通信技術的高速發展和廣泛應用，無線傳感器網絡已成為國際上備受關注的前沿熱點之一。無線傳感器網絡在軍事應用、環境監測、醫療護理、空間探索等方面都顯示了廣闊的應用前景，被認為是21世紀最有發展前景的技術之一。 本文通過對無線傳感器網絡的發展現狀、發展趨勢以及水環境多參數監測特點的研究，提出了面向水環境多參數監測應用的無線傳感器網絡系統的解決方案，分析了系統設計的目標和功能，并指出了系統軟硬件平臺的設計要求與設計原則。依托2006年江蘇省科技攻關項目“總線化智能多參數高精度檢測與控制儀表”，設計了基于Silicon Laboratories的C8051F310處理器和CC2420射頻芯片的硬件開發平臺，詳細地描述了硬件平臺中各個功能模塊的細節，并在此平臺上實現和改進了SimpliciTI協議和IEEE802.15.4/Zigbee協議，最后對系統進行了測試。整個系統以無線傳感器網絡技術為核心，增強了系統的靈活性、可維護性和可擴展性，同時系統模塊化、開放式的結構使系統具有良好的可移植性。 將無線傳感器網絡技術應用于水環境多參數監測，涉及到傳感器技術、無線通信技術、計算機應用技術等多種技術。到目前為止，隨著科學技術的不斷進步，它還在不斷地完善，前景尤為廣闊。
上傳時間： 2013-06-01
上傳用戶：無聊來刷下
嵌入式圖像采集系統具有體積小、成本低、穩定性高等優點，在遠程監控、可視電話、計算機視覺、網絡會議等領域應用廣泛。為克服傳統基于單片機的圖像采集系統的種種不足，本文提出了一種新的解決方案，利用高速的ARM9嵌入式微處理器S3C2410A為硬件核心，搭配USB攝像頭，結合Linux構建了一套嵌入式的圖像采集系統。USB攝像頭有著容易購買、性價比高等優點，但長期以來將其直接應用于嵌入式系統卻很困難。隨著ARM微處理器的廣泛應用，嵌入式系統的性能得到了極大的提升。人們逐漸將操作系統引入其中，方便系統的管理和簡化應用程序的開發。Linux是一個免費開源的優秀操作系統，將其移植到嵌入式系統中能夠對系統進行高效地管理、極大地方便應用程序的開發。嵌入式的Linux操作系統繼承了Linux的優良特性，還有著節約資源，實時性強等優點。在本方案中以嵌入式Linux操作系統為基礎，借助其對USB、網絡等的強大支持能力來構建高度靈活的圖像采集系統。通過利用Linux操作系統內建的video4Linux對攝像頭進行編程，實現了將USB攝像頭采集到的視頻數據進行顯示和存為圖片的功能。本文中具體講述了嵌入式的軟硬件平臺的構建，USB攝像頭的驅動開發，圖像采集應用程序的實現等。本文提出的嵌入式圖像采集方案適用于市面上絕大多數流行的USB攝像頭，還能把得到的圖像通過以太網傳輸以實現遠程的監控。這套方案利用應用程序編程接口video4linux所提供的數據結構、應用函數等，實現了在Linux環境下采集USB攝像頭圖像數據的功能，并運用嵌入式的GUI開發工具Qt/Embedded來編寫最終的應用程序實現了美觀的用戶界面。充分運用Linux操作系統和其工具的強大功能來實現圖像采集， 對基于Linux內核的后續圖像應用開發具有實用意義。本系統完全基于開放的平臺和模塊化的實現方法，具有良好的可移植性，可方便地進行各種擴展。這種方案所實現的圖像采集系統成本低，靈活性高，性能好，是一種優良的解決方案。本文詳細介紹了這種基于Linux系統和S3C2410A平臺的嵌入式圖像采集系統。關鍵詞：嵌入式，ARM，USB，圖像采集，Linux
上傳時間： 2013-06-05
上傳用戶：bangbangbang
隨著科學技術的發展，汽車結構不斷完善，人們對汽車的性能更加關注。汽車本身是一個復雜的系統，在使用過程中，隨著行駛里程的增加和使用時間的延續，汽車技術狀況可能不斷惡化，需要定期進行檢測。汽車底盤測功機是一種不解體檢驗汽車性能的檢測設備，采用現代電測和計算機技術，模擬汽車在各種路面行駛阻力，使汽車的道路試驗項目移至室內進行，減少室外環境變化對測試的影響，能夠很好的改善試驗人員的試驗環境和提高測試精度。 本文首先介紹了汽車底盤測功機的發展歷史和研究現狀，闡明了研究汽車底盤測功機測控系統的目的和意義，給出了汽車底盤測功機的結構和工作原理，在詳細分析汽車道路上和底盤測功機上運行受力情況的基礎上，建立了測功機電模擬模型。采用電模擬阻力加載裝置，不僅省去了繁瑣的慣性飛輪裝置，簡化了底盤測功機的結構，而且實現了慣性阻力的無級模擬。在系統硬件上，設計了轉速轉矩信號的采集電路和前端信號處理電路，提高了采集數據的準確性，保證系統的精度，并給出了勵磁控制電路的設計與實現。在通訊上，設計CAN和USB互相轉化的接口電路，不僅實現上下位機之間的通訊，而且還突破了傳統底盤測功機上下位機通訊速率慢的瓶頸。在控制策略上，采用積分分離PID算法，實現轉速、勵磁電流和轉矩、勵磁電流的兩個雙閉環控制器，滿足了汽車底盤測功機不同運行狀況的需求。在軟件上，采用模塊化編程的思想，從而增強了程序的可移植性和靈活性。最后，構建了實驗平臺，對系統進行了實驗研究，實驗結果表明：系統能滿足汽車性能測試的要求。
上傳時間： 2013-06-12
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人臉檢測和定位是在圖像中進行人臉檢測,以及確定圖像中人臉的位置、大小、個數等信息,最初作為自動人臉識別系統的定位環節被提出,近年來由于其在安全訪問、智能監測、虛擬現實、基于內容的檢索和新一代人機界面等領域的應用需求,作為一個獨立的課題也備受研究者的重視。 論文針對人臉檢測定位和識別技術在智能視頻監控系統的特殊應用,進行人臉檢測和定位算法研究,并將這些算法通過DSP進行實現。論文工作如下： 1.本文針對人臉檢測和定位問題,提出了基于YUV色彩空間的膚色檢測的改進算法,通過在YUV空間對人臉膚色的聚類分析,建立了YUV膚色模型。仿真結果表明,該模型可以有效地檢測到圖像中的膚色區域,為人臉的粗定位奠定了基礎。 2.針對圖像中膚色不一定是人臉的問題,在人臉檢測時,利用膚色確定候選區域,再利用一些規則對人臉候選區域進行判別或合并。針對圖像只中存在一個人臉的情況,采用改進的坐標軸投影方法進行單個人臉的檢測定位；針對圖像中存在多個人臉的情況,利用改進的區域標定算法進行多個人臉的檢測定位,使得算法能夠完成單人臉檢測和多人臉的檢測定位,仿真結果表明了算法的有效性。 3.論文提出了通過DSP圖像處理系統實現以上算法的過程,首先在MATLAB環境研究算法,然后進行算法的DSP移植,采用了有利于DSP處理的圖像存儲格式和算法結構,改善了算法的實時性。實際測試結果表明了算法在DSP上實現的正確性和可行性。 基于DSP的人臉檢測和定位算法的實現,對監控系統的智能化發展具有重要的實際意義。
上傳時間： 2013-05-22
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