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adv_TTL=(databuff1[0]<<8)|databuff1[1];是什么意思？其中databuff1=8716112

时间: 2023-12-21 14:04:01 浏览: 152
这段代码 `adv_TTL = (databuff1[0] << 8) | databuff1[1]` 是将 `databuff1` 数组中的两个元素进行位运算，并将结果赋值给变量 `adv_TTL`。 具体来说，`databuff1[0]` 表示数组 `databuff1` 的第一个元素，`databuff1[1]` 表示数组 `databuff1` 的第二个元素。在这段代码中，我们使用了左移位运算符 `<<` 和按位或运算符 `|`。 首先，`databuff1[0] << 8` 将 `databuff1[0]` 的二进制表示向左移动 8 位。这相当于将 `databuff1[0]` 的值乘以 256 （2的8次方）。然后，将左移后的结果与 `databuff1[1]` 进行按位或运算 `|`。按位或运算会将两个操作数的对应位进行逻辑或操作，得到一个新的值。 最后，将按位或运算的结果赋值给变量 `adv_TTL`，即 `adv_TTL = (databuff1[0] << 8) | databuff1[1]`。 在你提供的示例中，`databuff1` 的值为 8716112。假设 `databuff1[0]` 和 `databuff1[1]` 分别表示高位和低位字节，那么根据上述代码，计算过程如下： ``` databuff1[0] = 8716112 >> 8 = 34080 databuff1[1] = 8716112 & 0xFF = 48 adv_TTL = (34080 << 8) | 48 = 8739840 | 48 = 8739888 ``` 因此，根据给定的数据，最终 `adv_TTL` 的值为 8739888。请注意，这只是一个计算示例，实际使用时需要根据具体的需求和数据类型进行调整。
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u8 databuff1[10]; str2hex(p,databuff1,n); adv_TTL=(databuff1[0]<<8)|databuff1[1];

接下来，通过 (databuff1[0] << 8) | databuff1[1] 这个表达式，我们将 databuff1 数组中的第一个元素左移 8 位，然后与数组中的第二个元素进行按位或运算。这样可以将两个字节拼接成一个 16 位的值。 根据代码...

这段代码的作用u8 databuff1[10]; str2hex(p,databuff1,n); adv_TTL=(databuff1[0]<<8)|databuff1[1];

这段代码的作用是将字符串转换为十六进制格式，并将转换后的结果存储在 databuff1 数组中，然后将 databuff1 数组中的两个字节合并为一个 16 位的值，赋给 adv_TTL 变量。 具体来说，代码的执行过程如下： 1...

def get_adv_loss(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach=True, loss_fn=F.cross_entropy, avg=True, is_train=False): #layer_idx: curr_layer adv_latent = attack_layer(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach, loss_fn) if detach: adv_latent = adv_latent.clone().detach() net.zero_grad() if is_train: net.train() adv_outs = net.forward_from(layer_idx, adv_latent) adv_loss = loss_fn(adv_outs, targets) adv_ok = targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() if avg: adv_ok = adv_ok.mean() # for motivation adv_num = 1-targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() return adv_loss, adv_ok, adv_num 这段代码的意思

该函数的作用是获取对抗损失，其中： - device：设备选择； - eps：最大扰动； - layer_idx：选择网络的哪一层； - net：神经网络模型； - bounds：输入数据的上下限； - inputs：输入数据； - targets：标签数据；...

delta = pgd_attack(model, images, torch.tensor([0]), epsilon=0.031, alpha=0.008, num_iter=40) X_adv = (images + delta).clamp(0, 1) # Save adversarial image adv_img = X_adv.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) adv_img = (adv_img * 0.5 + 0.5) * 255 adv_img = adv_img.astype('uint8')什么意思

接下来，将对抗样本添加到原始图像上，并将像素值截断到 [0, 1] 区间内，得到生成的对抗样本 X_adv。然后根据 adv_img 的维度和数据类型，将其转换为 NumPy 数组，并进行适当的缩放和类型转换，最后将其保存在...

int32_t aciga_connect_adv_start(void) { int err; struct ble_gap_adv_params adv_param = { .conn_mode = (BLE_GAP_CONN_MODE_UND), .disc_mode = (BLE_GAP_DISC_MODE_GEN), }; if (conn_count == CONFIG_BT_MAX_CONN) { return 0; } BT_DBG("bt_mesh_is_provisioned=%d", bt_mesh_is_provisioned()); if (is_aciga_lowpower_enable()) { adv_param.itvl_min = ADV_SCAN_UNIT(lp_interval); adv_param.itvl_max = ADV_SCAN_UNIT(lp_interval); } else { adv_param.itvl_min = ADV_SCAN_UNIT(100); adv_param.itvl_max = ADV_SCAN_UNIT(100); } aciga_adv_data[ACIGA_FLAG_OFFSET] = bt_mesh_is_provisioned() ? 1 : 0; aciga_ble_gap_adv_set_data(aciga_adv_data, ACIGA_ADV_LEN); if (aciga_rsp_data[0] > 0) { aciga_ble_gap_adv_rsp_set_data(aciga_rsp_data, aciga_rsp_data[0] + 1); } err = aciga_ble_gap_adv_start(0, NULL, INT32_MAX, &adv_param); if (err) { BT_ERR("Advertising failed: err %d", err); return 0; } aciga_adv_started = true; return INT32_MAX; }

其中，通过 BLE_GAP_ADV_PARAMS 结构体设置了广播参数，包括连接模式、发现模式以及广播间隔。如果已经连接的设备数量等于最大连接数，则直接返回 0。根据当前是否已经完成了设备配网，设置 ACIGA 标志位。最后调用 ...

.bitmap_index = 9075, .adv_w = 544, .box_w = 30, .box_h = 29, .ofs_x = 2, .ofs_y = -2 字库这个是什么意思

<think>我们正在讨论字库中的位图索引和显示参数。根据引用[1]和引用[2]，这些参数是用于描述字符在字库中的位置和显示属性的。下面我将逐一解释每个参数的含义： 1. **bitmap_index**（位图索引）： - 表示该字符...

import torch import torch.nn.functional as F def fgsm_attack(model, image, epsilon, data_grad): sign_data_grad = data_grad.sign() perturbed_image = image + epsilon * sign_data_grad perturbed_image = torch.clamp(perturbed_image, 0, 1) return perturbed_image def test_robustness(model, test_loader, epsilon=0.05, device='cuda'): model.eval() correct = 0 adv_examples = [] for data, target in test_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) data.requires_grad = True output = model(data) init_pred = output.max(1, keepdim=True)[1] if init_pred.item() != target.item(): continue loss = F.nll_loss(output, target) model.zero_grad() loss.backward() data_grad = data.grad.data perturbed_data = fgsm_attack(model, data, epsilon, data_grad) output = model(perturbed_data) final_pred = output.max(1, keepdim=True)[1] if final_pred.item() == target.item(): correct += 1 if epsilon == 0 and len(adv_examples) < 5: adv_ex = perturbed_data.squeeze().detach().cpu().numpy() adv_examples.append((init_pred.item(), final_pred.item(), adv_ex)) else: if len(adv_examples) < 5: adv_ex = perturbed_data.squeeze().detach().cpu().numpy() adv_examples.append((init_pred.item(), final_pred.item(), adv_ex)) final_acc = correct / float(len(test_loader)) print(f"Epsilon: {epsilon}\tTest Accuracy = {correct} / {len(test_loader)} = {final_acc * 100:.2f}%") return final_acc, adv_examples def test_noise_robustness(model, test_loader, noise_levels=[0.05, 0.1, 0.2], device='cuda'): results = {} model.eval() for noise in noise_levels: correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: images = images.to(device) labels = labels.to(device) # Add Gaussian noise noise_tensor = torch.randn_like(images) * noise noisy_images = torch.clamp(images + noise_tensor, 0, 1) outputs = model(noisy_images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total results[f'noise_{noise}'] = accuracy print(f'Noise level: {noise}, Accuracy: {accuracy:.2f}%') return results每段代码的意思

<think>我们被要求解释三个函数：fgsm_attack, test_robustness, test_noise_robustness。每个函数的功能和实现原理。 注意：使用LaTeX格式的数学表达式，使用$...$和$$...$$，用中文回答，生成相关问题。 首先，...

对代码module VGAsig (Clk40M,iRst_n,VGA_HS, VGA_VS ,H_Loc, V_Loc,VGA_BLANK_N,VGA_SYNC_N); input Clk40M; input iRst_n; output reg VGA_HS; output reg VGA_VS; output wire VGA_SYNC_N; output reg VGA_BLANK_N; output wire[10:0]H_Loc; output wire [9:0]V_Loc; reg [10:0] h_cnt; //行计数器，作为行坐标 reg [9:0] v_cnt; //列计数器，作为列坐标 parameter H_SYNCTIME =128, H_BACK =88, H_PIXELS =800, H_FRONT =40, H_PERIOD =1056; parameter V_SYNCTIME =4, V_BACK =23, V_LINES =600, V_FRONT =1, V_PERIOD =628;//------------------- 行场的计数------------------- always @(posedge Clk40M or negedge iRst_n) begin if(iRst_n==1'b0) h_cnt<=1'b0; else if(h_cnt == H_PERIOD-1) h_cnt<=1'b0; else h_cnt<=h_cnt+1; end always @(posedge Clk40M or negedge iRst_n) begin if(iRst_n==1'b0) v_cnt<=1'b0; else if(v_cnt==V_PERIOD-1) v_cnt<=1'b0; else if ( h_cnt==H_PERIOD-1 ) v_cnt<=v_cnt+1; end//-------------------同步信号产生------------------- always @(posedge Clk40M or negedge iRst_n) begin if(iRst_n==1'b0) VGA_HS<=1'b1; else if(h_cnt>=( H_PIXELS + H_FRONT)&& h_cnt <=( H_PIXELS + H_FRONT + H_SYNCTIME -1) ) VGA_HS <=1'b0; //--此处 840~967 为行同步区 else VGA_HS <=1'b1; end always @(posedge Clk40M or negedge iRst_n) begin if(iRst_n==1'b0) VGA_VS<=1'b1; else if(v_cnt>=( V_LINES + V_FRONT)&& v_cnt <=( V_LINES + V_FRONT + V_SYNCTIME -1) ) VGA_VS <=1'b0; //此处 601~604 为场同步区 else VGA_VS <=1'b1; end always @(posedge Clk40M )//产生送入 ADV7123 的复合消隐信号 VGA_BLANK_N，当不在有效显示区时，VGA_BLANK_N 输出低电平；反之，输出高电平； begin if (h_cnt >= H_PIXELS | v_cnt >= V_LINES) VGA_BLANK_N <= 1'b0; // H_PIXELS 为 800，V_LINES 为 600 else VGA_BLANK_N <= 1'b1; end//------------------- 行场像素位置输出------------------- assign H_Loc=h_cnt; assign V_Loc=v_cnt; assign VGA_SYNC_N=(VGA_VS & VGA_HS); endmodule进行仿真并分析

其中，h_cnt 和 v_cnt 分别为行计数器和列计数器，用于记录当前扫描到的行和列的位置。VGA_HS 和 VGA_VS 分别为水平和垂直同步信号，根据 h_cnt 和 v_cnt 的值判断是否处于同步区域，从而产生高低电平的信号输出。...

解释adv_imgs = torch.clamp(adv_imgs, 0, 1)

这段代码使用了 PyTorch 中的 clamp() 函数，用于将 adv_imgs tensor 中的像素值限制在 $[0, 1]$ 的范围内。这是因为在图像处理中，像素值通常是在 $[0, 255]$ 的范围内，但是在神经网络中进行图像处理时，通常...

case ESP_GATTS_REG_EVT:{ //设置应用名称 esp_err_t set_dev_name_ret = esp_ble_gap_set_device_name(SAMPLE_DEVICE_NAME); #ifdef CONFIG_SET_RAW_ADV_DATA esp_err_t raw_adv_ret = esp_ble_gap_config_adv_data_raw(raw_adv_data, sizeof(raw_adv_data)); if (raw_adv_ret){ ESP_LOGE(GATTS_TABLE_TAG, "config raw adv data failed, error code = %x ", raw_adv_ret); } adv_config_done |= ADV_CONFIG_FLAG; esp_err_t raw_scan_ret = esp_ble_gap_config_scan_rsp_data_raw(raw_scan_rsp_data, sizeof(raw_scan_rsp_data)); if (raw_scan_ret){ ESP_LOGE(GATTS_TABLE_TAG, "config raw scan rsp data failed, error code = %x", raw_scan_ret); } adv_config_done |= SCAN_RSP_CONFIG_FLAG;继续分析这一部分代码

<think>好的，用户现在让我继续分析他们提供的代码片段，特别是关于case ESP_GATTS_REG_EVT中的部分，其中包括设置设备名称和配置原始广播数据及扫描响应数据。之前已经解释过设置设备名称的部分，现在用户想深入...

adv_buffer[0] = 0x08; adv_buffer[1] = 0x08; adv_buffer[2] = 0x53; adv_buffer[3] = 0x59; adv_buffer[4] = 0x2D; adv_buffer[5] = 0x34; adv_buffer[6] = 0x33; adv_buffer[7] = 0x30; adv_buffer[8] = 0x30; adv_buffer[9] = 0x0A; adv_buffer[10] = 0xFF; adv_buffer[11] = 0x00; adv_buffer[12] = 0x00; adv_buffer[13] = 0x00; adv_buffer[14] = 0x00; adv_buffer[15] = 0x00; adv_buffer[16] = 0x00; adv_buffer[17] = 0x00; adv_buffer[18] = 0x00; adv_buffer[19] = 0x00; adv_buffer[20] = 0x00; adv_buffer[21] = 0x00; adv_buffer[22] = 0x00; adv_buffer[23] = 0x00; adv_buffer[24] = 0x00; adv_buffer[25] = 0x00; adv_buffer[26] = 0x00; adv_buffer[27] = 0x00; adv_buffer[28] = 0x00; adv_buffer[29] = 0x00; adv_buffer[30] = 0x00;依照以上说法，如果改为这套数组，该怎么将其修改成可连接BLE？

例如，如果名称是"SY-4300"，长度是7字节，加上类型1字节，总长度应该是8，所以adv_buffer[0]应该是0x08，adv_buffer[1]是0x08，后面的数据是"S","Y","-","4","3","0","0"。接着adv_buffer[8]=0x0A，可能另一个结构...

def generate(inputs, labels, eps): # 实现FGSM inputs_tensor = ms.Tensor(inputs) labels_tensor = ms.Tensor(labels) gradient = gradient_func(inputs_tensor, labels_tensor) # 产生扰动 perturbation = eps * gradient # 生成受到扰动的图片 adv_x = inputs + perturbation return adv_x这段代码什么意思

其中，inputs表示原始的输入数据，labels表示对应的标签，eps表示扰动的大小。 该函数首先将inputs和labels转换为MindSpore中的张量类型，然后调用上一个问题中实现的gradient_func函数，对输入的...

def FGSM(self, x, y_true, y_target=None, eps=0.03, alpha=2/255, iteration=1): self.set_mode('eval') x = Variable(cuda(x, self.cuda), requires_grad=True) y_true = Variable(cuda(y_true, self.cuda), requires_grad=False) if y_target is not None: targeted = True y_target = Variable(cuda(y_target, self.cuda), requires_grad=False) else: targeted = False h = self.net(x) prediction = h.max(1)[1] accuracy = torch.eq(prediction, y_true).float().mean() cost = F.cross_entropy(h, y_true) if iteration == 1: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_target, True, eps) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_true, False, eps) else: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_target, True, eps, alpha, iteration) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_true, False, eps, alpha, iteration) prediction_adv = h_adv.max(1)[1] accuracy_adv = torch.eq(prediction_adv, y_true).float().mean() cost_adv = F.cross_entropy(h_adv, y_true) # make indication of perturbed images that changed predictions of the classifier if targeted: changed = torch.eq(y_target, prediction_adv) else: changed = torch.eq(prediction, prediction_adv) changed = torch.eq(changed, 0) changed = changed.float().view(-1, 1, 1, 1).repeat(1, 3, 28, 28) changed[:, 0, :, :] = where(changed[:, 0, :, :] == 1, 252, 91) changed[:, 1, :, :] = where(changed[:, 1, :, :] == 1, 39, 252) changed[:, 2, :, :] = where(changed[:, 2, :, :] == 1, 25, 25) changed = self.scale(changed/255) changed[:, :, 3:-2, 3:-2] = x_adv.repeat(1, 3, 1, 1)[:, :, 3:-2, 3:-2] self.set_mode('train') return x_adv.data, changed.data,\ (accuracy.item(), cost.item(), accuracy_adv.item(), cost_adv.item())

这段代码是一个实现了FGSM（Fast Gradient Sign Method）攻击的函数。FGSM是一种用于生成对抗样本的方法，通过在输入样本上添加一小步扰动来欺骗分类器，使其产生错误的分类结果。 该函数的输入参数包括原始输入...

解释 final_adv_imgs = final_adv_imgs[:, :, ::-1].transpose(1, 2, 0) # 将RGB通道顺序变为BGR通道顺序 ValueError: axes don't match array

具体来说，final_adv_imgs的维度应该是HWC（高度x宽度x通道数），但是传递给np.transpose函数的第二个参数却是（1, 2, 0），这个参数表示将final_adv_imgs的第二个维度放到转置后数组的第一个维度，将第三个维度放到...

提供CCD的代码，看看需要怎么更改。#include "CCD.h" #include <stdlib.h> uint8_t CCD_Zhongzhi; uint16_t ADV[128] = {0}; unsigned int adc_value = 0; unsigned int voltage_value = 0; volatile bool gCheckADC; // ADC²É¼¯³É¹¦±ê־λ float CCD_KP = 10, CCD_KI = 3; float CCD_Vel = 350; float CCD_KD = 2.0; float integral_error = 0; float light_level = 0.5; void CCD_Mode(void) { static float light_filter = 0; uint16_t avg = 0; for (int i = 20; i < 108; i++) avg += ADV[i]; avg /= 88; light_filter = 0.8 * light_filter + 0.2 * avg; light_level = light_filter / 256.0; Move_X = CCD_Vel / 1000.0f * (0.5 + 0.5 * light_level); static float Bias, Last_Bias; Bias = 64 - CCD_Zhongzhi; // ÌáÈ¡Æ«²î Move_Z = Bias * CCD_KP / 1000.0f + (Bias - Last_Bias) * CCD_KI / 1000.0f; // PD¿ØÖÆ Last_Bias = Bias; // ±£´æÉÏÒ»´ÎµÄÆ«²î Get_Target_Encoder(Move_X, Move_Z); } // ¶ÁÈ¡ADCµÄÊý¾Ý int adc_getValue(void) { unsigned int gAdcResult = 0; // Èí¼þ´¥·¢ADC¿ªÊ¼×ª»» DL_ADC12_startConversion(ADC12_CCD_INST); // Èç¹ûµ±Ç°×´Ì¬ÎªÕýÔÚת»»ÖÐÔòµÈ´ýת»»½áÊø // »ñÈ¡Êý¾Ý gAdcResult = DL_ADC12_getMemResult(ADC12_CCD_INST, ADC12_CCD_ADCMEM_0); // Çå³ý±ê־λ gCheckADC = false; return gAdcResult; } // CCD_ADCÖжϷþÎñº¯Êý void ADC12_CCD_INST_IRQHandler(void) { // ²éѯ²¢Çå³ýADCÖÐ¶Ï switch (DL_ADC12_getPendingInterrupt(ADC12_CCD_INST)) { // ¼ì²éÊÇ·ñÍê³ÉÊý¾Ý²É¼¯ case DL_ADC12_IIDX_MEM0_RESULT_LOADED: gCheckADC = true; // ½«±ê־λÖÃ1 break; default: break; } } /************************************************************************** º¯Êý¹¦ÄÜ£ºCCDÊý¾Ý²É¼¯ Èë¿Ú²ÎÊý£ºÎÞ ·µ»Ø Öµ£ºÎÞ **************************************************************************/ void RD_TSL(void) { TSL_CLK(1); delay_us(5); TSL_SI(0); delay_us(10); TSL_CLK(0); delay_us(5); TSL_SI(1); delay_us(30); TSL_CLK(1); delay_us(5); TSL_SI(1); delay_us(10); TSL_CLK(1); delay_us(5); TSL_SI(0); delay_us(10); TSL_CLK(0); delay_us(100); for (int i = 0; i < 128; i++) // ¶ÁÈ¡128¸öÏñËصãµçѹֵ { TSL_CLK(0); delay_us(300); // µ÷½ÚÆعâʱ¼ä ADV[i] = (adc_getValue()) >> 4; // ÓÒÒÆ4λÊÇ/4²Ù×÷£¬½«Êý¾Ý·¶Î§´Ó0-4096ѹËõµ½0-256·½±ãÊý¾Ý´¦Àí TSL_CLK(1); delay_us(20); } } /************************************************************************** º¯Êý¹¦ÄÜ£ºÏßÐÔCCDÈ¡ÖÐÖµ Èë¿Ú²ÎÊý£ºÎÞ ·µ»Ø Öµ£ºÎÞ **************************************************************************/ void Find_CCD_Median(void) { static uint16_t i, j, Left, Right, Last_CCD_Median; static uint16_t value1_max, value1_min; static uint16_t CCD_Threshold; uint32_t weighted_sum = 0; uint16_t valid_count = 0; value1_max = ADV[5]; value1_min = ADV[5]; // ãÐֵ˵Ã÷£ºCCD²É¼¯»ØÀ´µÄ128¸öÊý¾Ý£¬Ã¿¸öÊý¾Ýµ¥¶ÀÓëãÐÖµ½øÐбȽϣ¬±ÈãÐÖµ´óΪ°×É«£¬±ÈãÐֵСΪºÚÉ« // ¶¯Ì¬ãÐÖµËã·¨£¬¶Áȡÿ´Î²É¼¯Êý¾ÝµÄ×î´óºÍ×îСֵµÄƽ¾ùÊý×÷ΪãÐÖµ value1_max = ADV[0]; for (i = 5; i < 123; i++) // Á½±ß¸÷È¥µô5¸öµã { //if (value1_max <= ADV[i]) value1_max = ADV[i]; if (ADV[i] > value1_max) value1_max = ADV[i]; if (ADV[i] < value1_min) value1_min = ADV[i]; float weight = 1.0f - abs(64 - i) / 64.0f; weighted_sum += (uint32_t)(ADV[i] * (0.5f + weight * 0.5f)); valid_count++; } //value1_min = ADV[0]; // ×îСֵ uint16_t weighted_avg = weighted_sum / valid_count; CCD_Threshold = (value1_max * 0.2) + (value1_min * 0.3) + (weighted_avg * 0.5); for (i = 5; i < 123; i++) { if (value1_min >= ADV[i]) value1_min = ADV[i]; } CCD_Threshold = (value1_max + value1_min) / 2; // ¼ÆËã³ö±¾´ÎÖÐÏßÌáÈ¡µÄãÐÖµ for (i = 5; i < 118; i++) // Ñ°ÕÒ×ó±ßÌø±äÑØ£¬Á¬ÐøÈý¸ö°×ÏñËغóÁ¬ÐøÈý¸öºÚÏñËØÅжÏ×ó±ßÌø±äÑØ { if (ADV[i] > CCD_Threshold && ADV[i + 1] > CCD_Threshold && ADV[i + 2] > CCD_Threshold && ADV[i + 3] < CCD_Threshold && ADV[i + 4] < CCD_Threshold && ADV[i + 5] < CCD_Threshold) { Left = i + 2; break; } } for (j = 118; j > 5; j--) // Ñ°ÕÒÓÒ±ßÌø±äÑØ£¬Á¬ÐøÈý¸öºÚÏñËغóÁ¬ÐøÈý¸ö°×ÏñËØÅжÏÓÒ±ßÌø±äÑØ { if (ADV[j] < CCD_Threshold && ADV[j + 1] < CCD_Threshold && ADV[j + 2] < CCD_Threshold && ADV[j + 3] > CCD_Threshold && ADV[j + 4] > CCD_Threshold && ADV[j + 5] > CCD_Threshold) { Right = j + 2; break; } } CCD_Zhongzhi = (uint8_t)(Right + Left) / 2; // ¼ÆËãÖÐÏßλÖà } void TSL_CLK(int state) { if (state) { DL_GPIO_setPins(GPIO_CLK_PORT, GPIO_CLK_PIN_23_PIN); } else { DL_GPIO_clearPins(GPIO_CLK_PORT, GPIO_CLK_PIN_23_PIN); } } void TSL_SI(int state) { if (state) { DL_GPIO_setPins(GPIO_SI_PORT, GPIO_SI_PIN_25_PIN); } else { DL_GPIO_clearPins(GPIO_SI_PORT, GPIO_SI_PIN_25_PIN); } }

if (ADV[j] < CCD_Threshold && ADV[j + 1] < CCD_Threshold && ADV[j + 2] < CCD_Threshold && ADV[j + 3] > CCD_Threshold && ADV[j + 4] > CCD_Threshold && ADV[j + 5] > CCD_Threshold) { Right = j + 2;...

int main(void) { aciga_system_cbs_t cbs = { .ble_stack_inited = ble_stack_inited, .prov_result = prov_result, .platform_io_event = platform_io_event, }; aciga_system_init(&cbs); aciga_app_init(); const device_info_t *_pstdevice_info = aciga_device_strorage_get_device_info(); uint8_t _au8device_mac[6]; aciga_common_str_to_hex( _pstdevice_info->stdid_info.szmac, _au8device_mac, sizeof(_au8device_mac) ); aciga_common_reversal_byte((char *) _au8device_mac, sizeof(_au8device_mac) ); BT_INFO("adv pid=%d", _pstdevice_info->stpid_info.device_pid); uint32_t pid = _pstdevice_info->stpid_info.device_pid; if(pid == 0){ BT_ERR("pid error,use default pid=%d",DEFAULT_PID); pid = DEFAULT_PID; } aciga_connect_adv_config_data(_au8device_mac, pid, _pstdevice_info->stdid_info.szdid); char adv_name[31]; aciga_get_broadcast_name(&adv_name,pid); aciga_connect_adv_config_name(adv_name); aciga_connect_adv_set_lowpoer_interval(ADV_LOWPOWER_INTERVAL); aciga_connect_adv_set_enable(true); uint8_t secret[16]; aciga_common_str_to_hex(_pstdevice_info->stdid_info.szkey, secret, sizeof(secret)); aciga_system_set_conf(ACIGA_SYS_CONF_DEV_SECRET, (void *)secret); bool lowpower_support = true; aciga_system_set_conf(ACIGA_SYS_CONF_LOW_POWER_SUPPORT, (void *)&lowpower_support); pwr_mgr_init(); aciga_host_ota_init(); //test_write_default_key(); // aciga_system_run(0, NULL, NULL); return 0; }

程序首先定义了一个aciga_system_cbs_t类型的结构体变量cbs，并给其中的三个成员变量赋值，这些成员变量分别是ble_stack_inited、prov_result和platform_io_event。然后程序调用aciga_system_init函数和aciga_app_...

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