STM32U575测评 使用这块开发板测试HC-SR04模块的串口通信功能，并尝试移植TinyMaix实现在单片机上的实时手写数字的识别。

简单介绍与体验
STM32U575ZIT6的主频有160Mhz，拥有17个定时器，4个I2C，6个UART，3个SPI以及其他一共22个通信用的外设。这块开发板上集成了ST-LINKv3，因此这个开发板使用起来非常方便，程序的下载速度体验也挺不错。

工程文件与开发环境的准备


因为这款单片机由于没有标准库，于是最近一段时间接触了一下STM32CudeMX，然后使用HAL库来开发相应的程序。准备好Keil环境之后，再VScode里面下载Keil Assistant，就可以实现再VScode中编写代码，编译烧录进STM的单片机里了。先写个流水灯程序测试测试。

HC_SR04的串口通信功能的测试

先用这个开发板来测试HC-SR04的串口通信，因为我之前在网上找相关的教程，都是关于如何使用GPIO测量高电平时间来测算距离的，看到这个模块上有UART，I2C，和One-Wire，就想找时间试试。于是利用这次评测这个开发板的机会来顺便测试测试这个功能。

经过查找资料只要将这个模块红框内的10K电阻补上就能使用串口进行通信了。
之后再CubeMX里面启动串口，设置好对应设置就行了，其中波特率要设置到9600。
之后使用HAL_UART_Transmit发送0xA0，再用HAL_UART_Receive接收三个数据就能完成一次测量。

在Keil的Option中勾选上Use MicroLIB，之后在自动生成的uart.c里面添加一段

int fputc(int ch, FILE* f)
{
  if (HAL_UART_Transmit(&huart1, (uint8_t *)&ch, sizeof((uint8_t *)&ch), 1000) != HAL_OK)
  {
    return EOF;
  }
  return ch;
}
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来实现printf打印到串口

简单完善代码让单片机使用串口读取HC-SR04的数据，并把数据通过USART1发动到电脑。

使用这块开发板驱动老王家的一款128*128像素4位灰度的OLED屏幕为之后手写数字识别的显示做准备。

因为老王提供的代码使用了U8G2的库，因为我不太了解，并想着学习学习显示模块的驱动的全流程，于是自己写了一套简陋但能满足我现在功能的驱动。先是用软件SPI驱动屏幕

经过测试，刷新速度也还不错，但考虑到后面要运行一个模型，我还是打算使用硬件SPI＋DMA的方法驱动屏幕。因为这款单片机的DMA是GPDMA，所以配置页面和DMA的配置页面有些区别，但总体操作都是差不多的，配置成Circular Mode，选择Request的来源，设置好地址自增，之后就用HAL_SPI_Transmit_DMA来开启搬运就行了。经过测试这款屏幕的驱动芯片SSD1327无法支持40Mhz及以上的SPI，于是用的20Mhz的SPI，经过计算一秒内能刷新2441帧画面，远超这个屏幕一百多Hz的刷新率。

移植TinyMaix
根据这个博主使用轻量级AI推理框架TinyMaix实现手写数字识别完成TinyMaix的移植，并将推理部分的Demo的程序进行简单封装，方便外部调用。

void mnist_main_LoadModel(void);
void mnist_main_ImgProcess(void);
void mnist_main_UnloadModel(void);
void mnist_main_GetResule(uint8_t *ID, float *Confidence);
tm_mdl_t mdl;
tm_mat_t in_uint8 = {3, 28, 28, 1, {(mtype_t *)mnist_pic}};
tm_mat_t in = {3, 28, 28, 1, {NULL}};
tm_mat_t outs[1];
tm_err_t res;
void mnist_main_LoadModel(void)
{
    res = tm_load(&mdl, mdl_data, NULL, layer_cb, &in);
    if (res != TM_OK)
    {
        TM_PRINTF("tm model load err %d\r\n", res);
    }
}

void mnist_main_ImgProcess(void)
{
    res = tm_preprocess(&mdl, TMPP_UINT2INT, &in_uint8, &in);
    res = tm_run(&mdl, &in, outs);
//    parse_output(outs);
}

void mnist_main_GetResule(uint8_t *ID,float *Confidence)
{
    float *data = outs[0].dataf;
    float maxp = 0;
    int maxi = -1;
    for (int i = 0; i < 10; i++)
    {
        if (data[i] > maxp)
        {
            maxi = i;
            maxp = data[i];
        }
    }
    *ID = maxi;
    *Confidence = maxp;
}

void mnist_main_UnloadModel(void)
{
    tm_unload(&mdl);
}
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程序里面将mnist_pic作为tm_mat_t in_uint8 的数据部分，之后使用tm_preprocess把图片数据的uint转换成int，转化成tm_mat_t in 加载模型后直接将in 作为输入，进行计算，因此改变mnist_pic的原始数据就能改变进行计算的图片的内容。
测试将mnist_pic的内容映射成4位灰度显示到屏幕上。
视频流打算使用电脑端处理视频内容，将原始视频转化成28*28的灰度
然后通过串口发送到单片机内，进行推理。为了让单片机能专注推理，接收图片也采用串口和DMA配合，直接将数据存进mnist_pic数组里面。

最终结果

这个帧率是用定时器计算的每秒钟主循环循环的次数，也就是说这款单片机每秒可用这个TinyMaix进行400次推理。