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jiujiu · 2022年12月31日 · 河北

【GD32F427开发板试用】+ 项目移植+体征参数测试

嵌入式系统MCUArm 开发板

一、 拆箱及硬件

1.jpg
熟悉特性和时序：
先熟悉一下这个器件的一些特性和时序。
22.png
数据格式
3.png
时序图
从时序图来看，只需要先把PC9拉高然后拉低大于18ms然后再拉高，激活模块，就可以等待模块相应低电平，在等待响应高电平，就可以接收40bit数据。然后再拉高PC9引脚就可以读取到湿度和温度数据。
学习一个新的东西的最快方式是看他的使用示例，并且驱动起来

没有USB转串口的模块，这意味着，想要使用串口调试，必须外接一个转串口工具。用以前项目开发用过的CH340，该芯片有5个引脚，2个VCC(5V/3.3V),1个GND，1个RXD，1个TXD。

它和F427的接线方法如下：

CH340 F427  
VCC3.3 ------> VCC3.3  
GND ------> GND  
TXD ------> RXD(PB7)  
RXD -------> TXD(PB6)

CH340一端接F427，一端通过USB口接电脑，同时F427也通过USB供电。如图所示：

二、 环境配置

（1）Keil安装
建议安装高版本的，5.3以上的，我用的5.37的。需要安装包的可以加我QQ 984719097
（2）安装芯片pack包
pack包可以从https://aijishu.com/a/1060000000356925下载，选第8个选项 GD32F4xx AddOn中的 GigaDevice.GD32F4xx \_DFP.3.0.0.pack ，如下图所示：
4.png
下载到本地直接安装即可。
（3）demo程序下载
首先将demo下载下来，然后按此路径打开：\GD32F4xx\_Demo\_Suites\_V2.6.1\GD32427V\_START\_Demo\_Suites\Projects 可以看到F427V\_START有6个demo,先将第一个demo下载到板子上。
下载前注意事项：
demo中的代码是keil4编写的，因此，想要让demo能下载，建议参考【GD32F427开发板试用】+demo的正确打开方式（一），转换成keil5,再配置下GDlink，即可点击下载。
（4）创建project
demo程序下载后，验证了开发板的基础功能，接下来就是创建自己的project。

首先，keil5点创建项目，再选择芯片：
5.png

接着引入文件，第一次创建project,使用官方的固件库和demo内的文件完成project的搭建：

固件库需要用到的目录有：
6.png

接着开始创建，参照如下顺序：
7.png
首先点击1所在的图标，然后点击2修改project name,接着点击3按钮，新增代码目录。将代码设计成4个目录：

  • APP(应用目录)
  • BSP(板级别文件的目录)
  • FMW\_CORE(内核相关文件目录)
  • FMW\_PERI(外设相关文件目录)

创建完代码目录，向每个目录中添加对应的文件。

此项目参照固件库中的GPIO的例程，如下所示：
8.png
例程中的文件包括了应用文件和板级别文件，应用文件main.c添加到APP目录，其余板级文件添加到BSP。

除了这些文件外，还要去utilities中添加F427的头文件，但此目录下，只有f450的文件，如下所示：
9.png

因此，可以去demo的utilities中添加F427的文件，如下图所示：
10.png

接着添加 FMW\_CORE内核相关文件目录，在固件库Firmware\CMSIS\GD\GD32F4xx\添加内核文件和.s汇编启动文件，在Firmware\GD32F4xx\_standard\_peripheral添加此project涉及的外设，如uart,gpio,exit等。如下图所示：
11.png
创建完project：
12.png
接着开始编译，报了一些错误，找不到头文件，因此需要对project做一些配置：在C/C++处设置头文件路径，如下所示：
13.png
将BSP,内核，外设的头文件路径都包含进来。

Keil5目前使用的Compiler6,要用编译器5来编译。因此，需要安装编译器5，编译器5的安装文件，可以去嵌入式小学生公众号，回复ARMCC即可获得，下载后直接安装，在project配置中就会出现2个编译器，如图所示：
14.png

用编译器5，此project正常编过。

三、 移植及体征参数测试

以前项目做过体征参数测试，这次简单移植，并做体温、心率、心电、舒张压收缩压及血氧饱和度六中数据，分别对应对应了四种传感器设备，即温度传感器、心电模块、气压传感器、SpO²模块。

原系统基于STM32
QQ截图20221231172652.jpg
使用传感器型号
传感器使用

| 功能监测 | 型号 |

| 血氧、心率 | MAX86174A |

| 心电 | ECG，AD8232 |

| 呼吸 | MAX30001 |
| 体温 | 10k NTC热敏电阻 |
| 血压 | XGZP6847 |
| 加速度 | ADXL345BCCZ-RL7 |

数据流程

122.png
需要多路ADC偶同时采样传输，开启浮点运算，进行ADC1采样四路传感器，使用DMA1将数据搬运至内存，并串口打印显示。
此处参考Hello\_eQN7e7的配置分享。https://aijishu.com/a/1060000000375869

  1. 使用keil进行浮点运算开启 如图所示开启即可：
    133.png
  2. 检查文件中关于FPU寄存器配置是否高亮 如图所示即可：
    144.png
    硬件配置：
    15.png
  3. ADC硬件查询：通过相应数据手册查询可得PC1 PC2 PC3 PC4分别对应ADC的通道11 通道12 通道13 通道14，基于此信息将此三个引脚作为模拟引脚进行采样数据，数据手册信息如下所示：
    16.png
  4. DMA硬件查询：通过GDF4的用户手册得知DMA的通道2 通道3对应ADC1 这里选择通道3作为ADC1传输数据的通道 外设请求通道信息如下所示：
    ADC软件编写
    17.png
  5. ADC四路引脚初始化：
    18.png
  6. ADC各参数初始化：
    19.png
  7. 总体初始化函数：
    20.png
    DMA软件编写
  8. DMA基本参数初始化：
    111.png
  9. DMA通道参数初始化：
    222.png
  10. DMA数据简单处理打印：
    333.png
    打印采集数据444.png

下面采集各传感器的ADC值

/ _阅读采集自心率传感器的ADC值_ /  
static void Ps\_ReadSampleValueFromAdc(void)  
{  

    rt_uint32_t value;
    
    /* 读取采样值 */
    value = Adc_ChSample(ADC_CHANNEL_1);
    
    /* 转换采集到的ADC值的精度为10bits */
    Signal = value>>2;

}

其他三种传感器采集类似。
多种传感器信息融合：
借助paddlepaddle环境移植信息已训练好的融合算法模型进行预测：

import argparse  
import os  
  
import paddle  
  
from paddleseg.cvlibs import manager, Config  
from paddleseg.utils import get\_sys\_env, logger, config\_check  
from paddleseg.core import predict  
  
def parse\_args():  

    parser = argparse.ArgumentParser(description='Model prediction')
    
    # params of prediction
    parser.add_argument(
        "--config_1", dest="cfg_1", help="The config file.", default=None, type=str)
    parser.add_argument(
        "--config_2", dest="cfg_2", help="The config file.", default=None, type=str)
    
    parser.add_argument(
        '--model_path_1',
        dest='model_path_1',
        help='The path of model 1 for evaluation',
        type=str,
        default=None)
    parser.add_argument(
        '--model_path_2',
        dest='model_path_2',
        help='The path of model 2 for evaluation',
        type=str,
        default=None)
    
    parser.add_argument(
        '--image_path',
        dest='image_path',
        help=
        'The path of image, it can be a file or a directory including images',
        type=str,
        default=None)
    parser.add_argument(
        '--save_dir',
        dest='save_dir',
        help='The directory for saving the predicted results',
        type=str,
        default='./output/result')
    
    # augment for prediction
    parser.add_argument(
        '--aug_pred',
        dest='aug_pred',
        help='Whether to use mulit-scales and flip augment for prediction',
        action='store_true')
    parser.add_argument(
        '--scales',
        dest='scales',
        nargs='+',
        help='Scales for augment',
        type=float,
        default=1.0)
    parser.add_argument(
        '--flip_horizontal',
        dest='flip_horizontal',
        help='Whether to use flip horizontally augment',
        action='store_true')
    parser.add_argument(
        '--flip_vertical',
        dest='flip_vertical',
        help='Whether to use flip vertically augment',
        action='store_true')
    
    # sliding window prediction
    parser.add_argument(
        '--is_slide',
        dest='is_slide',
        help='Whether to prediction by sliding window',
        action='store_true')
    parser.add_argument(
        '--crop_size',
        dest='crop_size',
        nargs=2,
        help=
        'The crop size of sliding window, the first is width and the second is height.',
        type=int,
        default=None)
    parser.add_argument(
        '--stride',
        dest='stride',
        nargs=2,
        help=
        'The stride of sliding window, the first is width and the second is height.',
        type=int,
        default=None)
    
    return parser.parse_args()

def get\_image\_list(image\_path):  

    """Get image list"""
    valid_suffix = [
        '.JPEG', '.jpeg', '.JPG', '.jpg', '.BMP', '.bmp', '.PNG', '.png'
    ]
    image_list = []
    image_dir = None
    if os.path.isfile(image_path):
        if os.path.splitext(image_path)[-1] in valid_suffix:
            image_list.append(image_path)
    elif os.path.isdir(image_path):
        image_dir = image_path
        for root, dirs, files in os.walk(image_path):
            for f in files:
                if '.ipynb_checkpoints' in root:
                    continue
                if os.path.splitext(f)[-1] in valid_suffix:
                    image_list.append(os.path.join(root, f))
    else:
        raise FileNotFoundError(
            '`--image_path` is not found. it should be an image file or a directory including images'
        )
    
    if len(image_list) == 0:
        raise RuntimeError('There are not image file in `--image_path`')
    
    return image_list, image_dir

def main(args):  

    env_info = get_sys_env()
    place = 'gpu' if env_info['Paddle compiled with cuda'] and env_info[
        'GPUs used'] else 'cpu'
    
    paddle.set_device(place)
    if not args.cfg_1:
        raise RuntimeError('No configuration file specified.')
    if not args.cfg_2:
        raise RuntimeError('No configuration file specified.')
    
    cfg_1 = Config(args.cfg_1)
    cfg_2 = Config(args.cfg_2)
    
    val_dataset = cfg_1.val_dataset
    if not val_dataset:
        raise RuntimeError(
            'The verification dataset is not specified in the configuration file.'
        )
    
    msg = '\n---------------Config Information---------------\n'
    msg += str(cfg_1)
    msg += str(cfg_2)
    msg += '------------------------------------------------'
    logger.info(msg)
    
    model_1 = cfg_1.model
    transforms = val_dataset.transforms
    image_list, image_dir = get_image_list(args.image_path)
    logger.info('Number of predict images = {}'.format(len(image_list)))
    
    model_2 = cfg_2.model
    transforms = val_dataset.transforms
    image_list, image_dir = get_image_list(args.image_path)
    logger.info('Number of predict images = {}'.format(len(image_list)))
    
    config_check(cfg_1, val_dataset=val_dataset)
    
    predict(
        model_1,
        model_2,
        model_path_1=args.model_path_1,
        model_path_2=args.model_path_2,
    
        transforms=transforms,
        image_list=image_list,
        image_dir=image_dir,
        save_dir=args.save_dir,
        aug_pred=args.aug_pred,
        scales=args.scales,
        flip_horizontal=args.flip_horizontal,
        flip_vertical=args.flip_vertical,
        is_slide=args.is_slide,
        crop_size=args.crop_size,
        stride=args.stride,
    )

if **name** == '\_\_main\_\_':  

    args = parse_args()

main(args)

显示：

//在指定位置显示一个字符,包括部分字符  
//x:0~127  
//y:0~63  
//mode:0,反白显示;1,正常显示  
//size:选择字体 16/12  
void OLED\_ShowChar(uint8\_t x, uint8\_t y, uint8\_t chr)  
{  

    uint8_t c = 0, i = 0;    
    c = chr - ' ';//得到偏移后的值            
    if(x > Max_Column - 1)
    {
        x = 0;
        y += 2;
    }
    if(SIZE == 16)
    {
        OLED_Set_Pos(x, y);    
        for(i = 0; i < 8; i ++)
        {
            OLED_WR_Byte(F8X16[c * 16 + i], OLED_DATA);
        }
        OLED_Set_Pos(x, y + 1);
        for(i = 0; i < 8; i ++)
        {
            OLED_WR_Byte(F8X16[c * 16 + i + 8], OLED_DATA);
        }
    }
    else 
    {    
        OLED_Set_Pos(x, y + 1);
        for(i = 0; i < 6; i ++)
        {
            OLED_WR_Byte(F6x8[c][i],OLED_DATA);
        }
    }

}  
//m^n函数  
uint32\_t oled\_pow(uint8\_t m,uint8\_t n)  
{  

    uint32_t result = 1;     
    while(n --)
    {
        result *= m;
    }    
    return result;

}  
  
//显示2个数字  
//x,y :起点坐标  
//len :数字的位数  
//size:字体大小  
//mode:模式 0,填充模式;1,叠加模式  
//num:数值(0~4294967295);  
void OLED\_ShowNum(uint8\_t x, uint8\_t y, uint32\_t num, uint8\_t len, uint8\_t size)  
{  

    uint8_t t,temp;
    uint8_t enshow = 0;                           
    for(t = 0; t < len; t ++)
    {
        temp = (num / oled_pow(10, len - t - 1)) % 10;
        if(enshow == 0 && t < (len - 1))
        {
            if(temp == 0)
            {
                OLED_ShowChar(x + (size / 2) * t, y, ' ');
                continue;
            }else enshow = 1; 
        }
         OLED_ShowChar(x + (size / 2) * t, y, temp + '0'); 
    }

}  
  
//显示一个字符号串  
void OLED\_ShowString(uint8\_t x, uint8\_t y, uint8\_t \*chr)  
{  

    uint8_t j = 0;
    while (chr[j] != '\0')
    {        
        OLED_ShowChar(x, y, chr[j]);
        x += 8;
        if(x > 120)
        {
            x = 0; 
            y += 2;
        }
        j++;
    }

}  
  
////显示汉字  
void OLED\_ShowCHinese(uint8\_t x, uint8\_t y, uint8\_t no)  
{  

    uint8_t t, adder = 0;
    OLED_Set_Pos(x, y);    
    for(t = 0; t < 16; t ++)
    {
        OLED_WR_Byte(Hzk[2 * no][t], OLED_DATA);
        adder += 1;
    }    
    OLED_Set_Pos(x, y + 1);    
    for(t = 0; t < 16; t ++)
    {    
        OLED_WR_Byte(Hzk[2 * no + 1][t], OLED_DATA);
        adder += 1;
    }

}

运算结果
1111.jpg
测量页面
2222.jpg

在交互界面上的显示：
3333.png

四、 总结

感谢极术社区提供的开发板，让我亲身体验国产芯片资源的优势。
祝极术社区越办越好，也祝国产芯片、国家科技和创新节节攀升！

五、 参考链接

  1. 【极术社区】GD32F47x/42x系列ARM Cortex-M4高性能MCU资料汇总
  2. 【Keil官网】 MDK v4 Legacy Support (keil.com)
  3. 【GD官网】GD32F427xx数据手册： https://www.gigadevice.com.cn...
  4. 【GD官网】GD32F427xx用户手册： https://www.gigadevice.com.cn...
  5. 【CSDN】STM32 arm-none-eabi-gcc 交叉编译重定向printf： https://blog.csdn.net/weixin\_...
  6. 【CSDN】编译报错—undefined reference to \\_sbrk： https://blog.csdn.net/jackcsd...
  7. 【腾讯云社区】ARM探索之旅03 | 如何使用 ARM FPU 加速浮点计算：https://cloud.tencent.com/dev...
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