基于实时系统的STM321网络应用

来源 :华东师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lvlaoban0
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着信息技术的迅猛发展,人们对嵌入式系统应用性能的要求也愈加提高:能够提供实时响应支持,能迅捷地接入网络获得信息。基于Cortex-M3内核的STM32系列芯片以及单芯片网络处理芯片W5100的出现为该需求提供了高性价比的解决方案,配合RT-Thread开源实时系统的移植应用,一套低成本的嵌入式网络应用平台构建成为可能。   在之前大量实践的基础上,本文对基于实时系统的STM32网络应用进行了研究:分析了RT-Thread的整体架构和特性。构建了一套基于STM32微控制器的实用嵌入式网络硬件平台,将RT-Thread移植到该平台上,并完善了板级支持包。对带网络硬件协议栈的W5100的使用进行研究,并编写了相关测试程序。针对整个平台,实现了简单的嵌入式网络应用示例。各章节循序渐进,相对独立却又互为补充。文章的最后一章阐述了未来工作的前进方向。  
其他文献
摘要:随着无线通信技术的不断升级和移动用户数量及数据业务流量的急剧增长,在目前的移动通信领域中越来越呈现出业务多样化和普遍化的趋势,同时用户对运营商所提供通信服务的
人脸识别是基于生物特征的身份认证技术之一,是模式识别和计算机视觉邻域的热门研究方向,在商业、安全监控等领域有着广泛的应用前景。三维人脸识别以人脸的三维数据为基础,结合
随着3G和移动互联网时代的到来,移动流媒体业务日益受到人们的青睐。在流媒体技术的支持下,手机用户可以随时随地的视听流媒体数据。正是基于上述背景,本文设计与实现了基于
高斯白噪声与椒盐噪声按一定比例混合得到混合噪声,去除混合噪声是图像去噪中的难点。传统的去除混合噪声算法往往采用两项去噪方式,即先检测椒盐噪声点位置,然后再去除高斯白噪
在过去十年中,随着无线通信业务的迅速增长,无线通信技术正逐步得到广泛而深入的研究。在无线通信中,频谱的管理显得尤为重要。在目前的相关政策下,频谱都是固定的分配给固定