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  • STM32N6xxxx 勘误手册解读:开发避坑核心指南
    STM32N6xxxx勘误手册详细列举了多个版本(Rev Z和Rev B)中的硬件限制与文档偏差,并提供了针对Core、System、XSPI、ADC等模块的异常现象及解决方案。开发者可根据此手册规避风险,快速定位并解决潜在问题。
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    2025/12/31
  • STM32N6 低功耗模式优化指南:极致节能与场景适配实战
    STM32N6 MCU 的低功耗优化核心是 “模式精准匹配场景 + 电压频率动态调节 + 冗余资源关停”,支持 Sleep、Stop、Standby、VBAT 四种低功耗模式,结合动态电压频率缩放(DVFS)、内存电源切换(DPS)等技术,可在满足唤醒 latency 需求的前提下,将功耗降至 nA 级别。本文基于 AN5946 应用笔记,拆解模式特性、优化策略与实操要点,助力快速落地节能方案。
  • STM32N6570-DK 开发板全解析:Cortex-M55+NPU 的全能边缘计算平台
    STM32N6570-DK 是 ST 针对 STM32N6 系列 MCU 推出的探索套件(Discovery Kit),以 STM32N657X0H3Q 为核心,集成 Neural-ART AI 加速器、H264 编码器、丰富通信接口与扩展连接器,是边缘 AI、工业控制、多媒体应用的一站式开发平台。本文基于数据手册,拆解其硬件配置、核心特性与开发要点,助力快速启动项目验证。
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    2025/12/31
  • STM32N6-AI 深度解读:Neural-ART NPU 驱动的边缘 AI 全生态方案
    STM32N6-AI 是一款基于STM32N6系列MCU的AI开发系统,内置Neural-ART加速器(NPU),支持主流深度学习框架,并提供全面的工具链,包括STM32Cube.AI、ST Edge AI Developer Cloud和ST Edge AI Core,覆盖模型优化、代码生成、基准测试到部署的全流程。此外,STM32 Model Zoo提供了现成的优化AI模型,降低了边缘AI开发的门槛,使开发过程更加标准化和低门槛。
  • STM32N6 CubeIDE 实战:printf重定向SWV-ITM全流程(无占用 UART)
    STM32N6 平台下,通过 SWV-ITM(Serial Wire Viewer/Instrumentation Trace Macrocell)实现 printf 重定向,可避免占用 UART 等外设 IO,适配资源紧张的调试场景。核心实现逻辑是:重写__io_putchar函数绑定 ITM 发送接口,配置 SWO 引脚与时钟,再通过 CubeIDE 调试配置启用 SWV 跟踪,即可在控制台输出打印信息。本文基于 LAT1498 文档,拆解分步实现方案与关键注意点。
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    2025/12/31