基于ARM嵌入式系统的SPI驱动程序设计

以微处理器S3C2440和嵌入式Linux操作系统组成的嵌入式系统作为主要开发平台,根据SPI通信原理和S3C2440电路接口的特点,设计了一款基于ARM嵌入式系统的SPI驱动程序。讨论了SPI驱动程序的基本开发方法和实现过程,通过编写简单的测试程序进行仿真验证。验证结果表明该驱动程序稳定可靠,可实现嵌入式系统的数据通信。     

Linux下Wi-Fi驱动程序的设计与实现

针对目前流行的Wi-Fi无线通信模块在嵌入式系统开发中的应用要求,设计开发了Linux下基于ARM9处理器S3C2440的Marvell 88W8686 Wi-Fi驱动程序.结合S3C2440与88W8686的硬件连接以及Wi-Fi驱动程序体系结构,给出了网络设备初始化和数据传递、转发的实现过程.实验结果表明,该Wi-Fi驱动程序能够实现预期目标,并已成功应用于系统开发.     

基于ARM9的嵌入式Linux移植

介绍了基于 ARM9微处理器（S3C2440）的Linux内核移植过程及方法,通过具体实验完成了交叉开发环境的建立、Bootloader以及嵌入式Linux2.6.30.4内核的移植.对于不同的硬件平台来说都有其积极的参考价值.     

终端机在无线物流中的设计与应用

本文提出一种基于ARM920T内核的ARM9芯片S3C2440的无线物流终端机方案。系统充分利用S3C2440的片内资源,通过串行通信方式扩展各个应用模块,包括RFID读写器、GPS、GPRS/CDMA等。软件采用嵌入式Linux操作系统作为系统软件。该终端机实用、方便、快捷,解决了传统的有线连接和数据要在远端处理的不足。     

基于嵌入式Linux的Ad-Hoc网络视频传输研究

针对目前多数无线网络通信依赖于接入点(AP,access point)的现状,采用ARM9处理器(S3C2440)与嵌入式Linux操作系统相结合的技术,组建了Ad-Hoc无线网络通信系统.重点对无线网卡驱动程序进行了深入分析,实现了无线网卡在Linux环境下的移植,通过移植无线网络配置工具使无线网卡工作于Ad-Hoc...     

基于S3C2440多路A/D转换Linux驱动程序设计

嵌入式操作系统ARM-Linux的应用已经越来越广泛,但是Linux系统本身并没有对种类繁多的硬件设备都提供现成的驱动程序,特别是由于工程应用中的灵活性就需开发一套适合于自己产品的设备驱动,这使得嵌入式Linux设备驱动程序的开发在整个嵌入式系统开发周期中占据很大的比例。本文针对三星的S3C2440嵌入式ARM微处理器,介绍了在Linux操作系统下,对S3C2440微处理器内部A/D转换器实现多路的驱动方法;通过编写该A/D转换驱动程序,总结出一种在嵌入式Linux操作系统下快速方便的开发驱动程序的方法。     

基于嵌入式Linux的绣花机实时控制软件设计

介绍了基于ARM9处理器S3C2440和嵌入式Linux操作系统的绣花机电控系统实时控制软件的设计,详细论述了在非实时操作系统下软件如何实现实时控制,并对驱动程序设计做了说明.     

基于ARM920T嵌入式Linux~/Qt4的点菜系统设计

针对现有点菜系统的解决方案不能直接面向消费顾客以及实时性和互动性差等缺点,设计了一款基于ARM的新型嵌入式Linux2.6.28/Qt4.5点菜系统。系统整体结构是以高性能的32位ARM920T内核的S3C2440A为核心处理器,构建了Qt4.5开发环境并移植到ARM平台上。详细分析了系统各功能模块及数据库的设计方法,并阐述了Qt4.5与嵌入式数据库(SQLite3)的连接与实现。验证了该设计在ARM平台上运行稳定,可操作性强,具有良好的经济效益。     

基于嵌入式Linux的以太网视频高速传输研究

针对传统嵌入式系统中网络传输速度较慢的现状,采用ARM9处理器(S3C2440)与高速以太网芯片W5300相结合的方案,开发了W5300在Linux下的驱动程序,并组建了嵌入式高速传输系统。重点对W5300驱动程序进行了深入的分析,实现了该网卡在Linux环境下的移植,并通过FTP实验进行了网络性能对比测试。实验结果表明该方案能达到2.8 MB/s的传输速率,具有较好的实际应用价值。     

嵌入式自动指纹识别系统设计

设计了一款基于嵌入式技术的自动指纹识别系统(AFIS),系统的硬件采用TCS316指纹识别模块和基于S3C2440 ARM9处理器的嵌入式mini2440 ARM平台,基于上述硬件开发了自动指纹识别软件,软件设计基于嵌入式Linux操作系统,采用模块化编程。所设计的指纹识别系统实现了指纹录入、搜索、比对、删除及指纹库清空等功能,并结合在考勤方面的应用,设计了基于Linux的QT触摸屏应用界面。实验结果表明系统的硬件和软件都能较好的工作,达到了预期的目的。     

基于mini2440平台的U-Boot移植方法

研究了以 ARM9系列的 S3C2440处理器为核心的 mini2440平台,来移植 U-Boot 的方法.首先根据mini2440平台的硬件资源,对U-Boot源代码进行修改,然后对修改后的源代码进行编译,将生成u-boot.bin文件下载到mini2440开发板上运行,并对U-Boot进行功能测试.测试结果表明, U-Boot成功地在开发板上运行,并能实现它的功能.此移植方法对使用S3C2440处理器进行嵌入式系统设计及U-Boot在其他处理器上的移植具有参考价值.     

基于ARM和uClinux多串口通讯的设计与实现

以ARM7嵌入式处理器S3C44B0X、TI公司的通用异步接收发送设备(UART)芯片TL16C752B为硬件开发平台,设计基于uClinux嵌入式操作系统的多串口通讯的硬件和驱动的解决方案.     

基于ARM9的嵌入式Linux系统移植

描述移植Linux内核到ARM9的具体实现过程和方法。ARM9采用三星公司的S3C2440,Linux内核版本号为2.6.34.8。首先从搭建交叉编译环境入手,接着介绍Bootloader引导程序及移植,然后详述Linux2.6.34.8内核的移植过程,最后介绍根文件系统的制作。移植后的Linux在嵌入式系统中运行稳定。     

基于ARM9与Linux智能搬运分拣机器人的设计与实现

给出了嵌入式ARM-Linux平台环境下的智能搬运分拣机器人的设计方案。其硬件平台是以ARM9架构处理器S3C2440A作为系统控制核心,并根据硬件资源对kernel、根文件系统以及应用程序进行了修订和编译,为机器人构建了Linux系统软件平台。同时还采用了一种改进型SIFT算法进行货物识别。凭借着强大硬件性能、开放的软件系统以及高效的匹配算法,使本机器人动作稳定性好、拓展性强以及识别精准度高等特点,能够工作在多种作业环境下。     

基于ARM和ZigBee的智能家居控制系统设计

为实现家居设备远程控制智能化,提出一种基于ARM、ZigBee和GPRS技术的智能家居控制系统。系统以ARM9处理器S3C2440为控制核心,利用ZigBee技术组建无线传感网络,实现家庭内部各种设备的无线连接和信息采集功能。通过在ARM上移植BOAWeb服务器,同时利用GPRS技术接人移动通信网络,实现用户利用远端PC和手机远程监控家居环境设备的功能。测试结果表明,系统达到设计要求。     

家庭视觉智能防盗监控系统

基于ARM9处理器S3C2440芯片硬件平台,设计和开发了一种家庭视觉智能防盗监控系统。服务器以裁剪的Linux为软件平台,移植了多种设备驱动程序,综合利用多线程、socket等编程技术,通过调用OpenCV图像处理库、Libjpeg内存数据编解码库设计摄像头应用程序,着重分析了Linux下V4L的工作原理以及基于特征脸的人脸识别原理。该系统实现了在嵌入式Linux开发板上的人脸识别与身份验证主系统,实现在PC上Web浏览功能,提高了防盗系统的安全性。     

便携式国产大飞机维修辅助设备的设计与实现

设计开发了以ARM处理器为核心的便携式国产大飞机维修辅助设备PMA.设备以Samsung公司的S3C2440及其外围扩展模块为硬件实现平台,采用嵌入式操作系统Linux,在QT/Embedded 图形用户界面基础上完成系统应用软件开发.     

基于DSP＋ARM的农村电网电能质量监测系统研究

针对农村电网电能质量问题．设计以DSP和ARM为核心的嵌入式系统来检测农村电网的电能质量。在嵌入式Linux操作系统的软件平台上,通过QT／Embedded实现良好的人机交互界面,以TMS320VC5416数据处理器、Samsung公司的S3 C2410为硬件核心,以SPI实现DSP与ARM的串口通信,并利用希尔伯特·黄变换（HHT）算法对农村电能质量进行检测。大大提高了对农村电网的用电质量监测能力,同时也为农村电网的重建和改造提供了重要依据。     

基于WinCE和ARM的多串口扩展及485通信设计

随着我国《可再生能源建筑应用工程评价标准》的实施,对已建可再生能源建筑应用示范项目运行数据的需求越来越迫切,为了解决可再生能源建筑应用示范项目数据采集系统中对多串口及485总线通信的需求,采用 ARM9嵌入式微控制器 S3C2440和具备 UART/SPI 接口的4通道芯片 VK3234进行串口的扩展,并利用MAX3485E芯片,实现了现场检测设备与数据采集器之间的485通信。本文对S3C2440和VK3234、MAX3485E芯片之间的接口和软硬件的设计进行了具体的阐述,在实验室的实际运行测试中表明该系统稳定可靠,并运用到可再生能源示范项目数据监测系统中。