标题中的"C语言实现2023全国电赛Ti杯E题Stm32部分源代码"揭示了这个压缩包文件的主要内容，它包含了用于解决2023年全国电子设计大赛（电赛）Ti杯E题的一个基于STM32微控制器的C语言编程解决方案。STM32是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一系列高性能、低功耗的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计。C语言作为通用且高效的编程语言，是编写嵌入式系统软件的常用工具。 描述中的信息与标题相吻合，强调了源代码是用C语言编写的，适用于STM32微处理器，并且是针对特定竞赛题目（E题）的一部分解决方案。全国电赛是一项年度性的大学生科技竞赛，旨在提高学生的创新能力和实践技能，而Ti杯可能是指由德州仪器（Texas Instruments）赞助的奖项或竞赛组别。 从标签"stm32 c语言 软件/插件"我们可以推测，这个项目不仅涉及硬件（STM32芯片），还涉及软件开发，可能是通过某种集成开发环境（IDE）如Keil MDK或STM32CubeIDE进行的。"软件/插件"可能指的是开发者使用的辅助工具，如调试器、编译器或者库函数。 在"压缩包子文件的文件名称列表"中，我们看到只有一个文件"2023Ti_Topic_E-main"，这很可能是项目的主要源代码文件，可能包含了主函数和其他关键功能的实现。"main"通常代表程序的入口点，而"E-topic"可能指代E题的代码实现。这个文件可能包含了对硬件外设的初始化、数据处理、控制逻辑等核心代码。 基于这些信息，我们可以预期这个源代码文件包含以下几个方面的知识点： 1. **STM33基础**：理解STM32的架构，如GPIO（通用输入输出）、定时器、串口通信、中断服务程序等。 2. **C语言编程**：掌握基本的C语言语法，如变量、数据类型、控制结构（循环、条件语句）、函数定义和调用等。 3. **嵌入式开发**：了解如何配置开发环境，编译和下载代码到STM32芯片，以及使用调试工具进行程序调试。 4. **实时操作系统（RTOS）**：如果项目中涉及到多任务调度，可能使用了FreeRTOS或其他RTOS，需要理解任务创建、信号量、互斥锁等概念。 5. **中断和定时器**：在实时系统中，中断是响应外部事件的关键机制，而定时器用于周期性任务或精确时间控制。 6. **串行通信**：如UART或SPI，用于设备间的通信，可能包括配置波特率、数据格式和错误检测。 7. **存储和内存管理**：了解如何在STM32的RAM和Flash中分配和管理内存。 8. **硬件接口**：根据E题的具体需求，可能涉及到传感器、执行器或其他外设的驱动程序编写。 9. **算法和数据处理**：根据比赛题目，可能涉及到特定的算法实现，例如滤波、信号处理或数据分析。 10. **调试技巧**：学会使用断点、查看寄存器状态、追踪程序流程等，以找出和修复问题。 这个压缩包中的源代码是学习STM32开发和C语言编程的宝贵资源，同时也可以帮助理解全国电赛中的实际问题解决方法。对于想要提升嵌入式系统开发能力的学生和工程师来说，这是一个很好的学习案例。

2024年电赛H题的自动行驶小车项目是一个具有挑战性的科技竞赛题目，它要求参赛者们利用电子和编程技术来实现一个能够自动行驶的小车。在这样一个项目中，参赛者需要考虑车辆的硬件设计、传感器的应用、控制算法的实现以及软件编程等多个方面。 硬件设计是自动行驶小车的基础。一个稳定可靠的硬件平台是确保小车性能的关键。例如，使用stm32f103rct6单片机作为主控制单元，因为它具备丰富的I/O端口、高性能的处理能力和较高的性价比，非常适合用于控制小型机器人或自动行驶小车。除了控制单元，还需要考虑电机驱动模块、电源管理模块、传感器模块等硬件部分的设计与搭建。 传感器模块对于实现自动行驶小车的功能至关重要。常见的传感器包括超声波传感器、红外传感器、陀螺仪、加速度计等。超声波传感器可以用来测量小车与障碍物之间的距离，帮助小车进行避障；而陀螺仪和加速度计则能够提供关于小车位置、速度以及方向等信息，对于路径规划和车辆稳定控制非常关键。不同类型的传感器需要根据其特点和工作原理进行合理的选择和配置。 控制算法是自动行驶小车的大脑，它决定了小车如何根据传感器的信息做出反应，并且实现正确的行驶路径。常见的控制算法包括PID控制、卡尔曼滤波算法、路径规划算法等。PID控制是一种常见的反馈控制算法，能够根据偏差进行比例、积分和微分运算，实现对小车速度和方向的精确控制。路径规划算法则需要考虑到小车所处的环境以及任务需求，为小车规划出一条最佳或可行的行驶路径。 软件编程是将所有硬件和算法融合在一起的重要环节。参赛者需要编写程序代码，将传感器的数据处理、控制算法的执行以及对电机等执行机构的控制指令整合起来。在编程中，C语言因为其执行效率高、可操作硬件能力强等特点而被广泛使用。根据赛题的要求，参赛者需要调试和优化代码，确保程序能够根据实际情况作出正确的响应。 在完成整个自动行驶小车的设计与开发后，还需要进行充分的测试，验证小车在不同环境下的性能表现，包括避障能力、行驶速度、路径跟踪精度等。测试过程中可能会发现硬件和软件上的一些问题，需要参赛者不断地调整和改进，直至小车能够稳定可靠地完成指定任务。 电赛H题的自动行驶小车项目不仅考验参赛者们的电子硬件设计能力，还考查他们的编程技能和对控制算法的理解。通过这样一个综合性项目，参赛者能够深入理解嵌入式系统的设计原理和应用实践，为未来的科技创新打下坚实的基础。

单相功率分析仪【2024全国大学生电子设计竞赛B题、TI杯】 制作一个对AC220V单相交流电分析的仪器，实现对电流、电压、有功功率、功率因数、电流谐波系数（THD）、电流基波及其2~10次谐波分量的有效值等参数进行检测 使用电压，电流互感器模块，然后通过MCU(MSP0L1306)的ADC采集，但是模块转换后的电压值大小对于低功耗MCU采集很有挑战，Ti板子资源很有限，并且需要对前级模块进行处理，改电阻，否则无法测量题目所给的要求，除此之外还有许多因数需要考虑，之间的计算也很复杂，浪费了我们差不多两天时间，放弃了这个方案 使用ATT7022E计量芯片（不属于MCU，满足题目要求），多功能高精度三相电能专用计量芯片，适用于三相三线和三相四线应用，能够测量各相以及合相的有功功率、无功功率、视在功率、有功能量及无功能量，同时还能测量各相电流、电压有效值、功率因数、相角、频率、基波有功功率、基波有功电能、基波电流等参数，此芯片提供一个SPI接口，方便与外部MCU之间进行计量及校表参数的传递。 硬件部分只需要设计出单相检测的电路，搭建好前级处理后给MCU即可，还有一个要求使用电池供电，我采用18650电池，然后使用一个3.7V升5V的充放电模块，可实现持续的稳定输出，最初我们采用的充电宝USB输出，但绝大多数充电宝都会因为功耗太低而自动断电，所以如果使用充电宝的话可能测着测着就熄了 软件部分则需要写好程序通过SPI与计量芯片通信，发送要测量参数的指令，然后接受计量芯片返回来的值并储存在变量中，然后调用变量将其显示即可

-电赛小车代码,使用mspm0g3507

《2021 电赛 F 题视觉教程+代码免费开源》 本文主要针对2021年电子竞赛(F题)中的视觉技术进行详细讲解，并提供了相关的代码资源。该教程聚焦于K210芯片和OpenMV的数字识别与红线循迹功能，旨在帮助参赛者理解和应用这些技术。 1. K210 数字识别、滤噪、判断 在K210芯片上实现数字识别是一个关键环节。为了克服数字不能完全进入视野、帧误识等问题，需要进行滤噪处理。这通常涉及到对识别结果的算法优化，例如使用YOLOV5神经网络模型进行训练。YOLOV5是一种实时目标检测系统，能高效地处理图像中的目标。训练集由3403张赛道数字照片组成，利用labelimg工具进行标注，生成的数据集用于训练得到.pt模型。之后，需要将.pt模型转换为K210板支持的.kmodel模型。 K210的操作步骤包括： 1. 下载Maixpy IDE (https://www.sipeed.com/index.html) 2. 更新固件库，参照官方教程(https://wiki.sipeed.com/soft/maixpy/zh/get_started/upgrade_maixpy_firmware.html) 3. 把文件拷贝至TF卡，格式化为FAT32 4. 在IDE中查看效果 5. 使用串口调试助手（波特率115200）测试指令通信 1. OPENMV 红线循迹 OpenMV用于实现小车的红线循迹功能。在处理过程中，要考虑到小车行驶中可能出现的各种场景，如数字识别、滤波处理等。上位机负责识别和滤波，然后将指令发送给下位机执行。例如，识别到数字12后，后续不再发送指令；识别到34，则在路口发送“l”或“r”；而5678号病房则需在两个路口分别发送转向指令。 代码部分提供了详细注释，帮助理解每一步操作。在Maixpy IDE中，由于Python的numpy和pandas库无法直接调用，需要找到替代方法或者对现有代码进行调整。 通过本教程，参赛者不仅能学习到K210和OpenMV在数字识别和红线循迹中的应用，还能掌握神经网络模型训练、数据集制作、模型转换以及嵌入式系统的调试技巧，为电子竞赛做好充分准备。这个免费开源的资源为参赛团队提供了宝贵的实践经验和参考代码，有助于提升项目的完成度和竞争力。

MSPM0G3507 + MPU6050串口输出 24电赛H题-稳定姿态

MSPM0G3507_2024电赛自动行驶小车(H题)_问题与感悟

I-MSPM0L1306-Project 电赛期间准备的工程（根据不同开发平台分类） 包含： • CCS o car-control (简单的小车控制) o uart-control-stepmotorPlatform （23年电赛激光云台-串口控制的低成本高精度二维云台） • KEIL + vscode（可选） o basic-car （功能完善的小车测控） o ti-24-car （2024年电赛H题，最快用时30s） 个人觉得vscode编程更舒适，只需要下个扩展就能接上keil了

全国大学生电子设计竞赛只有短短的四天三夜的时间，前期准备必不可少，如果没有充分的前期准备，在这么短的时间内做出一个好的作品那是很难的。我们团队参与的2015年全国大学生电子设计竞赛中，参赛前指导老师给我们做了前期辅导，还有校内培训、校内选拔环节，此外，还有赛题分析、历年赛题模拟，通过练题，让我们对比赛提前有了感觉，也从中发现自己的不足，促使我们有目标的去学习和充实自己。 下面是我们团队参赛时备用的四轴资料，分享给2017年电赛的你们。 MikroKopter四轴飞行控制板原理图 四旋翼自主飞行器电路图 附件包含以下资料

该部分主要要完成正方形区域的识别，并返回对应的坐标，但是由于距离1m，过远。因此需要引入图像增强，里面代码完成基本流程测试，仅供参考 该部分主要要完成正方形区域的识别，并返回对应的坐标，但是由于距离1m，过远。因此需要引入图像增强，里面代码完成基本流程测试，仅供参考 该部分主要要完成正方形区域的识别，并返回对应的坐标，但是由于距离1m，过远。因此需要引入图像增强，里面代码完成基本流程测试，仅供参考 ### 2023电赛E题视觉部分：正方形区域识别与坐标返回技术解析 #### 一、项目背景及目标概述 在2023年的电子设计竞赛（以下简称“电赛”）E题中，视觉部分的任务是识别并定位远处（约1米）的一个或多个正方形区域，并返回这些正方形的中心坐标。这项任务对于机器视觉系统来说是一项挑战，因为远距离会降低图像质量，使得形状检测变得更加困难。为此，项目中采用了图像增强技术来提高识别精度。 #### 二、关键技术解析 ##### 1. 图像增强技术 图像增强是在处理图像之前对图像进行预处理的一种方法，旨在改善图像质量，使其更适合后续的图像分析和处理。在这个项目中，为了应对1米远距离带来的图像质量下降问题，采取了以下步骤： - **初始化摄像头**：通过`sensor.reset()`和`sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)`等函数初始化摄像头参数。 - **设置阈值**：定义了一个阈值列表`thresholds=[(30,100,-64,-8,-32,32)]`，用于图像增强。这些阈值可以根据实际情况进行调整，以获得最佳效果。 - **二值化处理**：通过`img.binary([thresholds])`将图像转换为二值图像，突出正方形区域。 - **寻找轮廓**：利用`img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=200, area_threshold=200)`函数来检测图像中的轮廓。 ##### 2. 正方形检测与坐标计算 在图像增强之后，下一步是检测正方形并计算其坐标。主要步骤包括： - **轮廓检测**：通过`img.find_blobs`函数获取图像中的所有轮廓。 - **正方形检测**：遍历每个轮廓，使用`blob.is_square()`方法检查轮廓是否为正方形。 - **坐标计算**：对于每个检测到的正方形，使用`blob.cx()`和`blob.cy()`方法计算其中心坐标。 - **距离估算**：基于正方形的宽度估算距离，这里假设正方形的宽度为1米，通过公式`distance = 1 / blob.w()`来计算距离。 #### 三、代码实现详解 以下是项目中的关键代码片段，用于实现上述功能： ```python # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 设置阈值，用于图像增强 thresholds = [(30, 100, -64, -8, -32, 32)] while True: img = sensor.snapshot() # 获取图像 # 图像增强 img.binary([thresholds]) # 寻找轮廓 blobs = img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=200, area_threshold=200) # 遍历找到的轮廓 for blob in blobs: # 判断是否为正方形 if blob.is_square(): # 计算正方形的中心坐标 x = blob.cx() y = blob.cy() # 计算距离 distance = 1 / blob.w() # 假设正方形的宽度为1米 # 在图像上绘制正方形和坐标 img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(x, y) # 打印坐标和距离 print("Square found at (x={}, y={}), distance={}m".format(x, y, distance)) # 显示图像 img.show() ``` #### 四、总结 本文详细介绍了2023年电赛E题视觉部分的实现原理和技术细节，重点在于如何通过图像增强技术和正方形检测算法，在远距离条件下准确地识别出正方形区域并计算其坐标。这一解决方案不仅适用于电赛项目，也为其他类似的机器视觉应用提供了有价值的参考。