C2000 邊緣 AI 開發指南

王鵬 吳錦鵬

C2000 邊緣 AI 開發指南
  • 出版商: 北京航空航天大學
  • 出版日期: 2026-03-01
  • 售價: $354
  • 貴賓價: 9.5 折 $336
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 224
  • ISBN: 7512450893
  • ISBN-13: 9787512450899
  • 相關分類: ARM

    • 立即出貨 (庫存 < 3)

買這商品的人也買了...

簡體書新到貨｜2書75折 (8/25--9/4) 詳見活動內容 »

商品描述

本書源於一線教學與研 發實踐，旨在引導已掌握 C2000基礎開發的讀者深入 探索F28P55x系列微控制器 的高性能特性，熟悉其多核 架構，掌握邊緣AI應用開發 方法。 本書直面現代嵌入式系 統的覆雜需求，不僅深入剖 析了直接存儲器訪問（DMA ）、控制律加速器（CLA） 和神經網絡處理單元（NPU ）三大高性能引擎， 系統 講解了ePWM互補輸出、死 區控制、高分辨率PWM （HRPWM）及硬件故障保 護等 控制技術。內容涵 蓋利用DMA實現高效數據搬 運、基於CLA實現數字濾波 器、FFT等覆雜算法，以及 使用的“電弧故障檢測”為綜 合案例，完整展示了在 F28P55x平臺上部署的完整 AI開發流程。本書以工業界 關註的TI邊緣AI工具Model Composer完成從模型訓練 到在NPU上部署的精巧的任 務設計，實現CPU、CLA與 NPU的三核協同工作，具有 極強的實踐指導意義。 本書是讀者從C2000基礎 開發向高性能、智能化應用 進階的 指南， 適用 於有一定嵌入式開發經驗的 工程師、高年級本科生及研 究生，可幫助其提升在邊緣 計算與實時智能控制領域的 專業技能。本書內容體系完 整，案例豐富，同樣適合作 為高等院校電子信息、自動 化等相關專業高年級本科生 或研究生嵌入式系統、邊緣 計算等課程的教材。

目錄大綱

第1章 快速回顧與開發環境搭建
1.1 F28P55x開發流程回顧
1.1.1 典型的C2000項目開發流程
1.1.2 本書使用的軟件平臺
1.1.3 本書使用的核心硬件平臺
1.2 創建與配置新工程
1.2.1 建立新工程
1.2.2 硬件工程模塊圖形化配置
1.2.3 工程文件結構解析
1.3 工程的編譯、下載與調試
1.3.1 調試連接與目標配置
1.3.2 編譯器的選擇與關鍵標誌
1.3.3 CCS調試界面
1.4 本章小結與後續學習路徑
第2章 直接存儲器訪問（DMA） 應用
2.1 DMA
2.1.1 嵌入式系統中的DMA
2.1.2 DMA的適用場景
2.1.3 DMA的經典應用
2.2 實例：用DMA和ePWM模塊控制DAC輸出
2.2.1 正弦波形數據生成
2.2.2 模塊參數配置
2.3 實例：用DMA和ePWM模塊控制ADC
2.3.1 單路數據采集：參數配置
2.3.2 代碼編寫
2.3.3 用Simulink模型顯示波形
2.3.4 多路數據采集
2.3.5 DMA相關驅動庫函數及參數
2.4 本章小結
第3章 高可靠性與高分辨率控制技術
3.1 互補型PWM輸出
3.2 死區（Dead-Band）參數設置
3.2.1 死區功能的實現及參數
3.2.2 死區模式
3.3 斬波（Chopper）輸出
3.3.1 斬波的作用
3.3.2 實例：斬波參數配置
3.4 使用跳閘區子模塊實現快速保護處理
3.4.1 跳閘區子模塊的保護機制
3.4.2 實例：使用跳閘區子模塊實現快速保護
3.5 高分辨率PWM（HRPWM）
3.5.1 PWM分辨率問題
3.5.2 HRPWM中的MEP技術（含計算實例）
3.5.3 自動轉換模式
3.5.4 實例：HRPWM輸出的實現
3.6 ePWM模塊間的同步
3.6.1 ePWM模塊間的同步機制
3.6.2 實例：產生相位差為120°的PWM信號
3.7 本章小結
第4章 快速傅裏葉變換（FFT）實戰
4.1 實例：基於固定樣本數據在F28P55x上實現FFT
4.2 實例：基於ADC采樣數據在F28P55x上實現FFT
4.3 將程序固化到FLASH
4.4 用窗函數抑制頻譜泄漏
4.4.1 頻譜泄漏與窗函數
4.4.2 實例：加窗抑制頻譜泄漏
4.5 本章小結
第5章 控制律加速器（CLA）
5.1 概 述
5.2 CLA的構成
5.3 CLA的使用
5.3.1 實例1：用CLA控制LED
5.3.2 實例2：用CLA實現數字濾波器
5.3.3 實例3：用CLA實現FFT
5.4 本章小結
第6章 TI邊緣AI開發工具鏈
6.1 TI嵌入式AI開發流程
6.2 Model Composer的使用
6.2.1 Model Composer工程建立
6.2.2 采集（Capture）
6.2.3 模型選擇（Model selection）
6.2.4 訓練（Train）
6.2.5 模型編譯（Compile）
6.2.6 實時預覽（Live preview）
6.2.7 模型部署（Deploy）
6.3 本章小結
第7章 神經網絡處理單元（NPU）與模型部署
7.1 在開發板上運行電弧故障檢測案例程序
7.2 電弧故障信號的模擬
7.3 采用Model Composer進行邊緣AI開發
7.3.1 訓練數據收集、模型訓練與編譯
7.3.2 修改CCS工程中的模型庫文件和頭文件
7.3.3 實時預覽推理效果
7.4 本章小結
第8章 電弧故障檢測案例的代碼實現
8.1 軟件結構與代碼實現
8.1.1 串口通信
8.1.2 數據采集
8.1.3 推理
8.2 從頭開始建立工程
8.2.1 硬件資源的圖形化配置
8.2.2 代碼文件導入和修改
8.3 CPU+CLA+NPU的三核協同
8.3.1 run_FFT()函數
8.3.2 FFT_AI_detection()函數
8.3.3 在CLA中進行FFT
8.4 本章小結
參考文獻

類似商品