博客
关于我
GPIO寄存器描述
阅读量:288 次
发布时间:2019-03-03

本文共 708 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

一、端口配置低寄存器(GPIOx_CRL) (x=A..E)

端口配置低寄存器(GPIOx_CRL)用于控制端口的低8位引脚状态。该寄存器通过配置位来设置或清除对应的引脚,具体操作方法需根据硬件文档进行配置。

二、端口配置高寄存器(GPIOx_CRH) (x=A..E)

端口配置高寄存器(GPIOx_CRH)负责控制端口的高8位引脚。与低寄存器类似,需通过特定的配置位来设置或清除对应的引脚状态。

三、端口输入数据寄存器(GPIOx_IDR) (x=A..E)

端口输入数据寄存器(GPIOx_IDR)用于存储端口输入数据。该寄存器能够反映当前输入信号的状态,具有重要意义在数据采集和处理环节。

四、端口输出数据寄存器(GPIOx_ODR) (x=A..E)

端口输出数据寄存器(GPIOx_ODR)用于存储和控制端口输出信号。通过该寄存器可以实现对输出数据的编码和调制。

五、端口位设置/清除寄存器(GPIOx_BSRR) (x=A..E)

端口位设置/清除寄存器(GPIOx_BSRR)用于设置或清除特定引脚的功能。该寄存器通常用于初始化或临时修改端口配置。

六、端口位清除寄存器(GPIOx_BRR) (x=A..E)

端口位清除寄存器(GPIOx_BRR)用于清除已经设置的引脚功能。该寄存器在需要撤销之前配置的设置时非常有用。

七、端口配置锁定寄存器(GPIOx_LCKR) (x=A..E)

端口配置锁定寄存器(GPIOx_LCKR)用于防止寄存器值被意外修改。通过启用锁定功能可以确保寄存器配置保持稳定。

以上内容涵盖了GPIO相关寄存器的主要配置和使用场景,具体操作需根据硬件开发文档进行详细参考。

转载地址:http://dbul.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>