当前位置: 首页 > news >正文

嵌入式开发--STM32H750VBT6开发中,新版本CubeMX的时钟问题,不能设置到最高速度480MHZ

嵌入式开发–STM32H750VBT6开发中,新版本CubeMX的时钟问题,不能设置到最高速度480MHZ

问题描述

之前开发的项目,开发环境是CubeMX6.6.1,H7系列的支持包版本是1.10.0。跑得没问题,最近需要对项目做修改,同时我的CubeMX也已经升级到最新的6.7.0,H7系列支持包版本升级到最新的1.11.0。
在CubeMX中做了一些修改以后,发现时钟不对了,无法将主时钟频率设置为480M,软件提示D1CPRE时钟要小于200M,如下图:
在这里插入图片描述

如果将上图箭头处的D1CPRE改为240M,则会出现下图的报错,软件提示DIVP1的时钟不能大于300MHZ,
在这里插入图片描述

暂时解决

如果降低MCU主频速度,是可以继续开发的,但这不合理啊。
于是卸载掉1.11.0的支持包,和CubeMX,并重新安装CubeMX6.6.1版本,恢复为原来的开发环境可正常工作。

分析

显然是CubeMX和支持包,在更新之后出的问题,没有继续测试是CubeMX还是支持包,哪个出了问题,已给ST发邮件说明此事,若ST后续回复解决方案,会及时更新本帖。

ST回复

V版本和Y版本的问题,对于最高频率,V版本支持480MHz,Y版本支持400MHz,是我弄错参数了。
在这里插入图片描述

问题解决

我印象中是没有动过这个设置的,之前用得也正常,不知道为什么出这个问题。
今天重新升级了CubeMX到6.7,也把支持包升级到了1.11.0,并将版本设置正确,问题解决。

相关文章:

嵌入式开发--STM32H750VBT6开发中,新版本CubeMX的时钟问题,不能设置到最高速度480MHZ

嵌入式开发–STM32H750VBT6开发中,新版本CubeMX的时钟问题,不能设置到最高速度480MHZ 问题描述 之前开发的项目,开发环境是CubeMX6.6.1,H7系列的支持包版本是1.10.0。跑得没问题,最近需要对项目做修改,同…...

一文读懂PaddleSpeech中英混合语音识别技术

语音识别技术能够让计算机理解人类的语音,从而支持多种语音交互的场景,如手机应用、人车协同、机器人对话、语音转写等。然而,在这些场景中,语音识别的输入并不总是单一的语言,有时会出现多语言混合的情况。例如&#…...

问题三十四:傅立叶变换——高通滤波

高通滤波器是一种可以通过去除图像低频信息来增强高频信息的滤波器。在图像处理中,高通滤波器常常用于去除模糊或平滑效果,以及增强边缘或细节。在本篇回答中,我们将使用Python和OpenCV实现高通滤波器。 Step 1:加载图像并进行傅…...

flink 键控状态(keyed state)

github开源项目flink-note的笔记。本博客的实现代码都写在项目的flink-state/src/main/java/state/keyed/KeyedStateDemo.java文件中。 项目github地址: github 1. flink键控状态 flink键控状态是作用与flink KeyedStream上的,也就是说需要将DataStream先进行keyby之后才能使…...

【ChatGPT】sqlachmey 多表连表查询语句

感受下科技带来的魅力,这篇文章是通过ChatGPT自动生成的,不得不说技术强大!!! 在SQLAlchemy中进行多表连接查询可以使用join()方法或join()函数,具体用法如下: join()方法 join()方法可以在SQLAlchemy ORM中的查询中使用。假设…...

win11 系统登录问题,PIN 设置问题

我的电脑配置是华为MateBook X Pro 12,i7处理器,16G,1T,win11 系统通过微软账户登录,下午一直登录不进去,网络能连外网,分析应该是连微软服务器不行。连续登录几十次,偶尔可能有一次…...

数据结构六大排序

1.插入排序 思路: 从第一个元素开始认为是有序的,去一个元素tem从有序序列从后往前扫描,如果该元素大于tem,将该元素一刀下一位,循环步骤3知道找到有序序列中小于等于的元素将tem插入到该元素后,如果已排序…...

快速生成QR码的方法:教你变成QR Code Master

目录 简介: 具体实现步骤: 一、可以使用Python中的qrcode和tkinter模块来生成QR码。以下是一个简单的例子,演示如何在Tkinter窗口中获取用户输入并使用qrcode生成QR码。 1)首先需要安装qrcode模块,可以使用以下命令在终端或命令…...

tensorflow1.14.0安装教程--保姆级

//方法不止一种,下面仅展示一种。 注:本人电脑为win11,anaconda的python版本为3.9,但tensorflow需要python版本为3.7,所以下面主要阐述将python版本改为3.7后的安装过程以及常遇到的问题。 1.首先电脑安装好anaconda…...

AcWing算法提高课-3.1.3香甜的黄油

宣传一下算法提高课整理 <— CSDN个人主页&#xff1a;更好的阅读体验 <— 题目传送门点这里 题目描述 农夫John发现了做出全威斯康辛州最甜的黄油的方法&#xff1a;糖。 把糖放在一片牧场上&#xff0c;他知道 N 只奶牛会过来舔它&#xff0c;这样就能做出能卖好价…...

私库搭建1:Nexus 安装 Docker 版

本文内容以语雀为准 文档 https://hub.docker.com/r/sonatype/nexus3Docker 安装&#xff1a;https://www.yuque.com/xuxiaowei-com-cn/gitlab-k8s/docker-install 安装 创建文件夹 由于 Nexus 的数据可能会很大&#xff0c;比如&#xff1a;作为 Docker、Maven 私库时&…...

LeetCode-面试题 05.02. 二进制数转字符串【数学,字符串,位运算】

LeetCode-面试题 05.02. 二进制数转字符串【数学&#xff0c;字符串&#xff0c;位运算】题目描述&#xff1a;解题思路一&#xff1a;简单暴力。小数点后面的二进制&#xff0c;now首先从0.5开始之和每次除以2。然后依次判断当前数是否大于now&#xff0c;是则答案加1。若等于…...

pandas: 三种算法实现递归分析Excel中各列相关性

目录 前言 目的 思路 代码实现 1. 循环遍历整个SDGs列&#xff0c;两两拿到数据 2. 调用pandas库函数直接进行分析 完整源码 运行效果 总结 前言 博主之前刚刚被学弟邀请参与了2023美赛&#xff0c;这也是第一次正式接触数学建模竞赛&#xff0c;现在已经提交等待结果…...

【Python百日进阶-Web开发-Vue3】Day543 - Vue3 商城后台 03:登录页面初建

文章目录 一、创建登录页面 login.vue二、登录页面响应式处理,以适应不同大小的屏幕2.1 element-plus 的layout布局中关于响应式的说明2.2 修改login.vue文件2.2.1 :lg=16 大于1200px 横排 2:12.2.2 :md=12 大于992小于1200px 横排 1:12.2.3 小于992 竖排三、引入Element-plus…...

python画直方图,刻画数据分布

先展示效果 准备一维数据 n 个数据元素计算最大值&#xff0c;最小值、均值、标准差、以及直方图分组 import numpy as np data list() for i in range(640):data.append(np.random.normal(1)) print(data)z np.histogram(data, bins64) print(list(z[0])) ### 对应 x 轴数据…...

几何学小课堂:非欧几何(广义相对论采用黎曼几何作为数学工具)【学数学关键是要学会在什么情况下,知道使用什么工具。】

文章目录 引言I 非欧几何1.1 黎曼几何1.2 共形几何1.3 罗氏几何II 黎曼几何的应用2.1 广义相对论2.2 超弦III 理解不同的几何体系的共存3.1 更扎实的欧氏几何3.2 殊途同归引言 公理有错会得到两种情况: 如果某一条自己设定的新公理和现有的公理相矛盾,那么相应的知识体系就建…...

Ubuntu配置静态IP的方法

Ubuntu配置静态IP的方法前言一、查看虚机分配的网卡IP二、查看网卡的网关IP三、配置静态IP1.配置IPv4地址2.执行netplan apply使改动生效3.配置的网卡未生效&#xff0c;修改50-cloud-init.yaml文件解决4.测试vlan网络通信总结前言 Ubuntu18.04 欧拉环境 vlan网络支持ipv6场景…...

90%的人都不算会爬虫,这才是真正的技术,从0到高手的进阶

很多人以为学会了urlib模块和xpath等几个解析库&#xff0c;学了Selenium就会算精通爬虫了&#xff0c;但到外面想靠爬虫技术接点私活&#xff0c;才发现寸步难行。 龙叔我做了近20年的程序员&#xff0c;今天就告诉你&#xff0c;真正的爬虫高手应该学哪些东西&#xff0c;就…...

排序之损失函数List-wise loss(系列3)

排序系列篇&#xff1a; 排序之指标集锦(系列1)原创 排序之损失函数pair-wise loss(系列2)排序之损失函数List-wise loss(系列3) 最早的关于list-wise的文章发表在Learning to Rank: From Pairwise Approach to Listwise Approach中&#xff0c;后面陆陆续续出了各种变形&#…...

js对象和原型、原型链的关系

JS的原型、原型链一直是比较难理解的内容&#xff0c;不少初学者甚至有一定经验的老鸟都不一定能完全说清楚&#xff0c;更多的"很可能"是一知半解&#xff0c;而这部分内容又是JS的核心内容&#xff0c;想要技术进阶的话肯定不能对这个概念一知半解&#xff0c;碰到…...

Cursor Pro功能扩展工具:技术原理与开源解决方案

Cursor Pro功能扩展工具&#xff1a;技术原理与开源解决方案 【免费下载链接】cursor-free-vip [Support 0.45]&#xff08;Multi Language 多语言&#xff09;自动注册 Cursor Ai &#xff0c;自动重置机器ID &#xff0c; 免费升级使用Pro 功能: Youve reached your trial re…...

小米Pad 5 Windows驱动完整配置指南:解锁平板的桌面级生产力

小米Pad 5 Windows驱动完整配置指南&#xff1a;解锁平板的桌面级生产力 【免费下载链接】MiPad5-Drivers Based on Surface Duo Drivers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiPad5-Drivers 想要让小米Pad 5变身真正的生产力工具吗&#xff1f;这款基于高通…...

Linux服务器卡死?5分钟定位hung task与soft lockup的实战技巧

Linux服务器卡死&#xff1f;5分钟定位hung task与soft lockup的实战技巧 凌晨三点&#xff0c;服务器监控突然告警——核心业务节点失去响应。作为运维工程师&#xff0c;这种场景往往意味着不眠之夜。但不同于新手的手足无措&#xff0c;经验丰富的系统管理员知道&#xff1a…...

别再只用LSTM了!用XGBoost做电力负荷预测,从特征工程到模型部署的完整实战(附Python代码)

电力负荷预测实战&#xff1a;XGBoost如何超越LSTM的五大技术突破 在能源管理领域&#xff0c;准确预测电力负荷一直是行业痛点。当大多数团队还在使用LSTM等深度学习模型时&#xff0c;一个令人惊讶的事实正在发生&#xff1a;经过精心调优的XGBoost模型在多个工业场景中表现优…...

页游党必看!传奇、篮球、策略全都有,点击即玩

对于喜欢玩网页游戏的朋友来说&#xff0c;找一个靠谱、福利多、游戏全的平台太重要了&#xff01;不用下载、点击即玩&#xff0c;还能安心挂机不担心跑路&#xff0c;这样的平台才是真刚需&#xff5e; 今天就给大家安利一个深耕页游十余载的老牌平台——602游戏平台&#x…...

Qwen3-0.6B-FP8高性能推理:FP8量化不损质量,数学/代码生成保持SOTA

Qwen3-0.6B-FP8高性能推理&#xff1a;FP8量化不损质量&#xff0c;数学/代码生成保持SOTA 最近在部署大模型时&#xff0c;你是不是也经常遇到这样的困扰&#xff1a;模型效果确实不错&#xff0c;但推理速度慢、显存占用高&#xff0c;稍微复杂点的任务就得等半天。特别是像…...

MangoHud源码静态分析报告:潜在问题列表

MangoHud源码静态分析报告&#xff1a;潜在问题列表 【免费下载链接】MangoHud A Vulkan and OpenGL overlay for monitoring FPS, temperatures, CPU/GPU load and more. Discord: https://discordapp.com/invite/Gj5YmBb 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Mang…...

如何使用Docker Compose部署Silero Models:完整指南

如何使用Docker Compose部署Silero Models&#xff1a;完整指南 【免费下载链接】silero-models Silero Models: pre-trained speech-to-text, text-to-speech and text-enhancement models made embarrassingly simple 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-…...

为什么顶尖量化团队集体弃用Pandas?Polars 2.0清洗基准测试结果刚解禁(含12类真实业务场景压测数据)

第一章&#xff1a;Polars 2.0大规模数据清洗技巧对比评测报告Polars 2.0 在查询优化器、内存管理及并行执行策略上实现显著升级&#xff0c;尤其在处理十亿级行宽表时展现出远超 Pandas 和 DuckDB 的吞吐稳定性。本章基于真实电商日志数据集&#xff08;12.7 GB&#xff0c;8.…...

一键体验:星图平台OpenClaw+百川2-13B-4bits量化模型沙盒环境

一键体验&#xff1a;星图平台OpenClaw百川2-13B-4bits量化模型沙盒环境 1. 为什么选择沙盒环境 作为长期关注AI自动化工具的技术爱好者&#xff0c;我一直在寻找低门槛体验OpenClaw的方案。本地部署虽然可控性强&#xff0c;但配置Python环境、解决CUDA依赖、调试模型连接等…...