1.使用 Contiki 快速构建 IoT 设备
2.开源科学工程技术软件介绍 – Mesh网格处理软件MeshLab
3.入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译
4.Code Composer Studio安装与使用
5.如何从零自学逆变器控制(一)

使用 Contiki 快速构建 IoT 设备

       Contiki操作系统，官网从其诞生至今，源码源码已经成为了物联网（IoT）开发领域中不可或缺的下载一部分。始于年，官网其源头可追溯到梅拉达伦大学计算机科学学生Dunkels的源码源码毕业项目，旨在使用无线传感器追踪曲棍球运动员的下载dnf盗号流程源码关键信号。在为项目实现中，官网他不得不编写了用于与计算机网络交互的源码源码代码，即后来的下载LwIp（轻量级互联网协议），尽管LwIp今天在许多微控制器和其他产品中仍有应用，官网但Dunkels认为它仍不够轻量。源码源码因此，下载他创建了microIP，官网最终演化成了Contiki操作系统。源码源码

       Contiki的下载诞生和发展引起了研究人员和爱好者的广泛关注，并在近几年吸引了商业用户，如Rad-DX的发射物检测设备和Zolertia的噪音监测系统。为了支持Contiki在商业应用中的快速成长，Dunkels离开了瑞典计算机科学院的教授职位，创立了Thingsquare公司，致力于为Contiki设备提供基于云的后端服务，简化了开发者将硬件设备与智能手机、网络连接在一起的前端框架源码过程。

       Contiki的开发体验被设计得非常友好。官方提供了包含所有工具和源码的Ubuntu镜像，用户可以通过虚拟机的方式运行，也可以在自己的操作系统上搭建原生开发环境。开发者只需克隆Contiki的最新源码，并设置编译工具，如GCC-ARM编译工具和SDCC工具（用于架构的MCU）。此外，通过SRecord工具生成可用于烧录的hex文件，用户可以选择使用SmartRF Flash Programmer 2进行下载，或者在MacOSX上直接下载固件。

       以TI的SimpleLink™ CC Wireless MCU LaunchPad™ Kit为例，开发者需要在Contiki目录下运行特定命令确保使用最新版本的ccxxware。接着，用户可以编译示例代码，如ccxx-demo，并下载运行。在这一过程中，Contiki内置的UART下载固件功能为开发者提供了便捷的下载方式，特别是通过MacOSX上的python脚本和pyserial工具，无需依赖Windows环境。

       Contiki的溯源码工厂发展历程和其在物联网领域中的应用，展示了其在快速构建原型、轻松在不同硬件平台之间切换方面的强大优势。随着物联网技术的不断演进，Contiki将继续为开发者提供更加高效、灵活的解决方案，推动物联网领域的创新与发展。

开源科学工程技术软件介绍 – Mesh网格处理软件MeshLab

       MeshLab是一个开源的三维网格处理工具，专为非结构化大型三角形Mesh网格的处理和编辑而设计。这款软件起源于ISTI-CNR的Visual Computing Lab开发的VCGlib开源库，旨在帮助用户高效地处理和优化由3D扫描设备生成的复杂模型，如进行编辑、修复、渲染和为3D打印做准备等工作。它支持Windows、macOS和Linux平台，可通过官方网站下载安装程序和获取Python接口PyMeshLab。

       自年发布.版本以来，MeshLab经历了不断更新，最新的版本MeshLab-.包含丰富的功能，如交互式界面和OpenGL图像渲染。用户可以通过pip轻松安装Python接口，而MeshLab的erp软件源码源代码和VCGlib的源代码都可以在Github上获取。

       与其他开源科学工程技术软件系列，如Silx、Klampt、Dune 3D等一样，MeshLab提供了丰富的功能截图和应用示例，适合于科研、工程和设计领域的专业人士使用。MeshLab的出现不仅简化了3D模型的处理流程，还为科学研究和实际应用提供了强大而灵活的工具。

入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译

       欢迎关注最新版OpenCV4.8的CUDA加速编译指南。在深度学习模型部署速度提升方面，CUDA加速技术发挥着关键作用。为了顺利进行编译，首先需确保软件版本满足要求：使用CMake3.或更高版本，以及VS专业版或以上版本。配合ti显卡和CUDA.3版本，将OpenCV4.8源码包与扩展模块源码包解压至D盘。

       操作路径如下：D:\opencv-4.8.0与D:\opencv_contrib-4.8.0。启动CMake进行配置生成，点击Finish完成配置后，选择Generate，生成项目文件。gcc源码下载设置扩展模块路径，并在搜索CUDA关键字后，勾选相关选项，再次点击Configure，生成配置文件。

       打开OpenCV.sln文件，切换到Release模式，生成安装文件。预计编译时间较长，耐心等待即可。最终，编译完成后的结果展示了CUDA加速下的性能提升。

       技巧提示：在编译过程中，注意避免下载第三方文件，可手动放置到source/.cache文件夹内的相应位置。无需编译xFeature2D、FaceModel、Test等模块，避免不必要的依赖下载。

       配置完成后，可运行人脸检测案例和YOLOv8姿态评估模型，验证CUDA加速效果。使用以下代码启用GPU推理执行。

       总之，OpenCV4.8通过CUDA支持实现GPU加速，显著提升图像处理程序性能。请参考本人新书《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》获取更多CUDA函数使用知识。

Code Composer Studio安装与使用

       集成开发环境（IDE）Code Composer Studio（CCS）是由TI专为DSP、微处理器和应用处理器打造的工具套件。该软件具备全面的开发与调试工具，包含各种编译器、源码编辑器、项目构建工具、调试器、描述器、仿真器等。

       最新版的Code Composer Studio .0在年月日发布，与TDA4 RTOS SDK兼容使用要求CCS版本为9.3及以上。本文以CCS .4版本为例进行介绍。

       使用Linux版本的Code Composer Studio需事先安装必要的功能包，并根据不同Ubuntu版本与CCS版本进行配置。下载完成后需进行解压，并在Linux环境中安装。根据官方说明，作为普通用户进行安装，并选择正确的安装路径和组件，尤其是针对使用TDA4芯片的应用。完成安装后，需等待软件加载完毕。

       使用Code Composer Studio加载二进制文件，首先启动DMSC_Cortex_M3_0核心对应的初始化脚本。之后调整launch.js文件中loadSciserverFlag参数，并确保已正确映射CPU名称到PSDK和CCS之间。

       卸载Code Composer Studio时，可直接进入安装目录并运行uninstall_css.bin文件完成操作。为了辅助学习，提供Code Composer Studio用户手册和eclipse开发环境相关资料链接，帮助使用者更好地掌握其操作。

       更新XDS固件库可通过访问存放实用工具的目录并执行相关命令。确保正确配置连接状态及确认固件版本，随后将XDS置于DFU模式，使用更新程序安装新固件，并完成后续复位探头操作。

如何从零自学逆变器控制(一)

       如何从零开始自学逆变器控制

       要掌握逆变器控制，首先需了解理论知识。掌握功率拓扑原理，包括Buck、Boost电路和全桥逆变电路，理解驱动和PWM占空比计算，虽然软件部分可以依赖硬件提供的系数，但《数字信号处理》和《自动控制原理》是基础课程。数字信号处理涉及拉氏变换和离散化，逆变器中的滤波器主要是一阶低通和陷波器。自动控制原理则讲传递函数，重点理解PID中的PI控制，推荐使用串联型，编写程序时需通过Z变换和差分方程。

       获取资源是关键。选择TI公司的C系列DSP，例如TMSF，从TI官网下载相关资料，如用户手册和SDK库。开始时可从控制一个IO口入手，再逐步深入。CWare库提供例程，旧型号可能需要注册。

       学习路径包括理解逆变器的开发套件，如Solar目录下的单相逆变器项目，从原理图和源码入手，同时参考官方的指导文档。掌握基本的单极性或双极性控制，理解控制模式和功率拓扑。

       在CCS开发环境中，导入并调试例程，如voltagesourceinvlcfltr.c中的中断程序，理解PI控制参数设计。可以从TI的库中找到逆变器常用的算法，如电压源逆变器的控制。

       参数采样是逆变器核心，包括直流电压、交流电压和电流。例如，通过电阻分压法采样直流电压，计算公式预先设定系数简化计算。交流电压采样则用差分电路，计算出合适的系数转换采样值。

       电流采样可通过电阻或霍尔传感器，这里以电阻为例，计算电流值的公式同样涉及系数预设。

       逆变控制涉及相位生成，如使用斜坡信号乘以正弦函数，以及电压和电流环路的双环路控制。PI控制中，串联型更易于调试，注意中断函数中的函数调用效率。

       最后，持续学习和实践，如PID控制的理解，可以参考相关文章深入探讨。通过理论与实践结合，逐步掌握逆变器控制的各个方面。