1. 项目概述与价值定位

又到了一年一度的毕业季，对于电子信息、自动化、计算机相关专业的同学来说，单片机毕业设计无疑是横在面前的一道坎。很多同学拿到题目后，第一反应是迷茫：从何下手？用什么芯片？代码怎么写？硬件怎么搭？网上的资料要么过于零散不成体系，要么就是老掉牙的51单片机点灯，和导师要求的“创新性”、“实用性”相去甚远。我当年也是这么过来的，深知其中的痛苦。所以，我决定结合自己这些年的项目经验和辅导学弟学妹的心得，开启这个“单片机毕设分享100例”系列。这不是简单的代码堆砌，而是希望从一个过来人、一个工程师的角度，拆解每一个项目的核心思路、技术选型、实现难点以及那些容易踩坑的细节，让你不仅能“做出东西”，更能“讲清楚原理”，顺利通过答辩。

本系列的第一期，我将聚焦几个当前的热门方向：物联网（WIFI）应用、图像识别（以人脸识别为例）以及经典外设的综合应用。这些方向覆盖了STM32等主流平台，兼具一定的技术深度和展示效果，是冲击优秀毕设的优质选题。我会尽量抛开晦涩的理论，用“人话”讲明白每个项目该怎么一步步做出来，并提供清晰的实现路径和避坑指南。

2. 热门毕设方向深度解析与选题建议

面对琳琅满目的题目，如何选择一个既不太难又能出彩的毕设？关键在于理解技术栈的层次和组合。下面我结合热搜词，对几个主流方向进行拆解。

2.1 物联网（WIFI）应用方向：从连接到智能

“WIFI”、“物联网”是经久不衰的热点。一个典型的物联网毕设通常包含设备端、云端和客户端。对于单片机毕设，我们的核心在设备端。

核心架构解析：设备端（单片机+WIFI模块）负责采集数据（如温湿度）或接收控制指令，通过WIFI上传至云平台（如阿里云、OneNET、Blinker）或直接与手机APP通信。手机APP或网页端进行数据展示和远程控制。

技术选型考量：

1. 主控MCU选择：

   • STM32系列（F103/F407等）：资源丰富，外设齐全，社区支持强大，是绝大多数场景的首选。特别是需要复杂逻辑、多任务或较高性能时。
   • ESP32系列：自带WIFI和蓝牙，双核处理器，性价比极高。如果你的项目对WIFI功能要求高，且逻辑不算极其复杂，ESP32往往是更优解，因为它省去了外接WIFI模块的麻烦。
   • 51单片机：适合非常简单的、演示性质的物联网项目，如通过串口连接ESP8266模块。但其性能和资源有限，扩展性差，除非题目限制，否则不推荐作为物联网主控。

2. WIFI模块选型：

   • ESP8266（如ESP-01S）：经典中的经典，价格低廉，AT指令或编程皆可。通过串口与STM32等主控连接，是学习物联网入门的最佳搭档。
   • ESP32系列：如前所述，可作为主控，也可仅作为WIFI协处理器。
   • 其他透传模块：如有人、庆科等厂商的模块，通常稳定性和封装更好，但成本稍高。

注意：切勿在项目中涉及任何与“破解”、“密码字典”相关的违规内容。毕设应聚焦于合法的设备联网、数据传输和应用开发。例如，可以研究WIFI的配网技术（SmartConfig/AP配网），这是正当且技术含量高的点。

选题灵感举例：

• 基于STM32+ESP8266的智能家居控制系统：控制灯光、窗帘，监测温湿度、烟雾，并上传至云平台。
• 农业大棚环境监测与自动灌溉系统：监测土壤湿度、光照强度，自动控制水泵、补光灯，数据通过WIFI发送至手机。
• 共享设备智能锁控系统（如共享储物柜）：STM32控制电子锁，ESP8266联网接收云端开锁指令，并上报状态。

2.2 图像识别与人脸识别方向：让单片机“看见”

“人脸识别”、“OpenCV”、“K210”是当前的热词。让单片机具备视觉能力，无疑是提升毕设逼格的利器。

技术路径对比：

1. 单片机+上位机方案（STM32+OpenCV）：

   • 思路：在STM32端连接摄像头（如OV7670），采集原始图像数据，通过串口、USB或WIFI发送给电脑（上位机）。上位机运行Python+OpenCV程序，完成复杂的人脸检测、识别算法，再将结果下发给STM32。
   • 优点：充分发挥电脑的计算性能，算法实现灵活，识别精度高。STM32端只需负责图像采集和通信，逻辑简单。
   • 缺点：系统需要电脑持续运行，不是独立的嵌入式系统。答辩时需要演示整个联调过程。
   • 实操要点：图像数据传输是瓶颈，需合理选择压缩格式（如JPEG）、降低分辨率或帧率，并设计可靠的通信协议。

2. 嵌入式AI芯片方案（K210、STM32H7+AI加速库）：

   • K210：这是一颗集成了视觉处理单元（KPU）的芯片，能直接在芯片上运行训练好的神经网络模型（如人脸检测模型）。你可以用K210做人脸检测，然后将结果（如坐标、ID）通过串口发给STM32进行后续控制。
   • STM32H7系列：性能强劲，可以配合ST的X-CUBE-AI等工具，将训练好的TensorFlow Lite模型部署到单片机上运行，实现轻量级的人脸识别。
   • 优点：系统独立，无需电脑，展示效果好，技术前沿。
   • 缺点：K210开发环境（MaixPy）与传统单片机略有不同；STM32H7+AI方案对资源消耗大，模型需精心裁剪。

3. 纯STM32+轻量级算法方案：

   • 思路：在STM32F4/F7等系列上，不依赖复杂神经网络，实现基于特征点（如LBP特征）的简单人脸识别。或者只实现人脸检测（如基于AdaBoost的级联分类器），识别部分放到服务器。
   • 优点：挑战性大，能深刻体现对算法和嵌入式优化的理解。
   • 缺点：难度极高，识别率和速度可能不佳，不适合 deadline 临近的同学。

避坑指南：新手强烈推荐“STM32（主控）+ K210（视觉）”的方案。K210负责“看”和“认”，STM32负责“逻辑”和“控制”，分工明确，降低了单点难度。你可以专注于两者间的通信协议设计（如串口发送{x:100, y:50, id:1}这样的结构化数据）和整个系统的联调。

2.3 综合控制系统与仪器仪表方向

这是单片机最传统的领域，但结合新的外设和算法，依然能做出新意。热搜词中的“DDS信号发生器”、“小车测速”、“水位传感器”都属于此类。

核心在于精度、稳定性和算法：

• 基于STM32的DDS信号发生器：核心是理解DDS原理，如何通过查表法和定时器产生精确频率、相位可调的正弦波、方波。难点在于波形精度、频率分辨率以及如何通过DAC输出。可以拓展为任意波形发生器。
• 单片机智能小车：除了基础的PWM电机控制、红外避障，可以增加视觉（K210巡线、识别路标）、物联网（WIFI图传、远程控制）、多传感器融合（IMU定位）等功能。
• 高精度测量系统：如基于STM32的水位、压力、流量测量。重点在于传感器信号调理电路（放大、滤波）、ADC采样精度提升（过采样、校准）、以及抗干扰设计。

选题建议：选择一个经典应用（如温控系统），但为其增加一个突出的技术亮点。例如，“基于STM32的PID温控系统”很普通，但如果是“基于STM32与模糊PID的自适应温控系统”，并能在OLED上实时显示PID参数变化曲线，档次就上来了。

3. 项目一：基于STM32与云平台的智能环境监测系统（物联网方向）

这是一个完整的、可复现的物联网毕设范例。我们选择STM32F103C8T6（核心板） + ESP8266-01S（WIFI模块） + DHT11（温湿度传感器）的组合，接入阿里云物联网平台。

3.1 系统整体设计与硬件连接

设计思路：STM32循环采集温湿度数据，通过串口驱动ESP8266，将数据按照阿里云物联网平台的物模型规范，封装成JSON格式，通过MQTT协议发布到指定的Topic。手机端通过阿里云提供的APP或小程序订阅该Topic，即可实时查看数据。

硬件连接清单与要点：

• STM32F103C8T6最小系统板x1
• ESP8266-01S模块x1
• DHT11温湿度传感器x1
• USB转TTL串口模块（用于调试ESP8266和给STM32下载程序）x1
• 杜邦线若干

接线图（核心部分）：

ESP8266-01S STM32F103C8T6 VCC ------> 3.3V GND ------> GND TX ------> PA3 (USART2_RX) // ESP的TX接STM32的RX RX ------> PA2 (USART2_TX) // ESP的RX接STM32的TX CH_PD ----> 3.3V (始终使能) DHT11 STM32F103C8T6 VCC ------> 3.3V GND ------> GND DATA -----> PB0 (配置为上拉输入)

重要提示：ESP8266的VCC必须接3.3V！接5V会烧毁模块。STM32与ESP8266通信的串口引脚，需要配置为全双工异步模式，波特率通常为115200。

3.2 软件实现步骤与核心代码解析

整个软件工程可以划分为几个层次：硬件驱动层、网络协议层、业务逻辑层。

步骤1：阿里云物联网平台准备

1. 注册阿里云账号，进入物联网平台。
2. 创建产品（例如“智能环境监测仪”），选择“自定义品类”，联网方式“Wi-Fi”。
3. 在产品下创建设备，获取至关重要的“三元组”：ProductKey,DeviceName,DeviceSecret。
4. 为产品定义物模型。添加两个“浮点型”属性：Temperature（温度）和Humidity（湿度）。这决定了我们上传数据的JSON格式。

步骤2：STM32端驱动编写

• DHT11驱动：这是一个单总线协议。关键在于精确的时序控制。编写DHT11_ReadData函数，返回温湿度值。注意处理校验和，确保数据正确。
• ESP8266 AT指令驱动：编写一个稳定的串口发送/接收函数，用于向ESP8266发送AT指令并解析响应。核心指令序列如下：

  // 示例代码片段 - ESP8266初始化流程 ESP8266_SendCmd("AT", "OK", 2000); // 测试模块 ESP8266_SendCmd("AT+CWMODE=1", "OK", 2000); // 设置为Station模式 ESP8266_SendCmd("AT+CWJAP=\"你的WiFi名\",\"你的密码\"", "OK", 10000); // 连接WiFi ESP8266_SendCmd("AT+CIPSTART=\"TCP\",\"iot-as-mqtt.cn-shanghai.aliyuncs.com\",1883", "OK", 5000); // 连接阿里云MQTT服务器 // ... 后续进行MQTT连接、订阅、发布等操作

  实操心得：AT指令的响应等待时间（超时参数）需要根据网络状况仔细调整。每条指令发送后，一定要等待并解析返回的“OK”或“ERROR”，最好编写一个带重试机制的发送函数，提高鲁棒性。

步骤3：MQTT协议连接与数据上报这是项目的核心难点。我们需要在STM32上实现一个轻量级的MQTT客户端。

1. 计算连接参数：使用阿里云提供的工具，根据设备三元组计算出MQTT连接的ClientID、Username和Password。
2. 组包与发包：实现MQTT协议的连接（CONNECT）、发布（PUBLISH）报文组包。报文是二进制格式，需要严格按照协议规范设置固定报头、可变报头、有效载荷。
   • 连接报文：包含ClientID,Username,Password,KeepAlive等。
   • 发布报文：Topic为/sys/{ProductKey}/{DeviceName}/thing/event/property/post，Payload（有效载荷）为JSON格式的属性数据，例如：

     { "id": "123", "version": "1.0", "params": { "Temperature": 25.6, "Humidity": 60.2 }, "method": "thing.event.property.post" }

3. 将组好的二进制报文，通过AT+CIPSEND指令发送给ESP8266，由ESP8266通过TCP连接发出。

步骤4：业务逻辑整合在主循环中，定时（如每5秒）读取DHT11数据，封装成MQTT发布报文，调用网络层函数发送。同时，需要处理来自云端的下行指令（如设备重启请求），这需要解析MQTT的订阅报文。

3.3 常见问题与调试技巧实录

问题1：ESP8266连接WiFi总是失败。

• 排查：首先用USB转TTL模块单独连接ESP8266，用串口助手（如XCOM）发送AT指令测试，排除硬件连接问题。
• 可能原因与解决：
  • 供电不足：确保是稳定的3.3V电源，最好单独供电或使用开发板的3.3V输出，且电流能力足够（ESP8266启动瞬间电流较大）。
  • WiFi密码错误或信号弱：检查SSID和密码，确保路由器是2.4GHz频段（ESP8266不支持5GHz）。
  • 指令格式错误：注意AT指令中的逗号、引号必须是英文符号，且SSID和密码的引号不能省略。

问题2：能连接阿里云，但数据上报后平台看不到。

• 排查：使用阿里云物联网平台的“日志服务”或“在线调试”功能，查看设备上行消息。
• 可能原因与解决：
  • Topic错误：仔细核对发布Topic的每一个字符，ProductKey和DeviceName必须与你的设备完全一致。
  • Payload格式错误：JSON格式必须严格符合物模型定义。可以使用在线JSON校验工具检查你组装的字符串。特别注意浮点数不要用双引号包起来（除非物模型定义为字符串）。
  • QoS等级：初次实现，发布报文中的QoS设置为0（最多一次）即可，更简单可靠。

问题3：程序运行一段时间后死机或不发数据。

• 排查：检查串口接收中断是否发生溢出，是否正确处理了ESP8266返回的所有数据（包括+IPD开头的网络数据）。
• 解决：
  • 在串口接收中断服务函数中，使用环形缓冲区，避免因处理不及时导致数据丢失。
  • 增加“看门狗”定时器，在程序卡死时自动复位。
  • 在主循环中加入网络连接状态监测，如果断线，自动执行重连流程。

4. 项目二：基于K210与STM32的人脸识别门禁系统（视觉方向）

这个项目采用K210负责视觉识别，STM32作为主控的架构，清晰分工，降低难度。

4.1 系统架构与分工

• K210（Maix Bit/Dock开发板）：
  1. 调用内置的KPU加载训练好的人脸检测模型（如官方提供的face_detect）。
  2. 从摄像头（OV2640）获取图像，运行模型，得到图像中所有人脸的区域坐标。
  3. （可选）可以进一步加载一个人脸识别模型，对检测到的人脸进行特征提取，并与预存的特征库比对，得出人脸ID（0,1,2...或陌生人）。
  4. 将结果（如：[x, y, w, h, id]）通过串口打包发送给STM32。
• STM32（以F103为例）：
  1. 通过串口接收K210发送的数据包，并解析。
  2. 实现业务逻辑：如果检测到人脸且ID为已注册用户，则控制继电器模拟开门，并在OLED屏幕上显示“欢迎，ID:X”；如果是陌生人，则通过蜂鸣器报警，OLED显示“陌生人报警”。
  3. 管理按键、OLED显示、继电器、蜂鸣器等外设。

4.2 K210端实现要点

使用MaixPy IDE进行开发，其基于MicroPython，上手较快。

核心代码逻辑（K210端）：

# 示例代码，展示核心流程 import sensor, image, time, lcd from maix import KPU # 1. 初始化摄像头和LCD sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.run(1) # 2. 加载人脸检测模型 kpu = KPU() kpu.load(0x300000) # 加载模型文件到指定地址 anchor = (1.889, 2.525, 2.947, 3.941, 4.0, 5.366, 5.155, 6.923, 6.718, 9.010) kpu.init_yolo2(anchor, 0.5, 0.2) # 3. 主循环 while True: img = sensor.snapshot() # 抓取一帧图像 dects = kpu.run_yolo2(img) # 运行检测 if dects: for d in dects: # 在图像上画框 img.draw_rectangle(d.rect()) # 准备发送的数据： [x, y, w, h, confidence] data_to_send = [d.x(), d.y(), d.w(), d.h(), d.confidence()] # 4. 通过串口发送数据 uart.write(bytearray(data_to_send)) # 需要先初始化uart # 5. 将图像显示到LCD lcd.display(img)

关键点：K210与STM32之间需要约定一个简单的串口通信协议。例如，可以定义一帧数据以0xAA开头，0x55结尾，中间是固定长度的数据字节。STM32端根据这个协议来解析，才能正确区分每一帧数据。

4.3 STM32端逻辑设计与外设控制

STM32端的重点在于协议解析和状态机管理。

步骤1：串口协议解析在STM32的串口接收中断中，将数据存入缓冲区。在主循环中，调用一个Parse_UART_Frame()函数，根据约定的协议（如头尾标识、长度校验）从缓冲区中提取出一帧完整的数据，并解析出人脸框的坐标和ID。

步骤2：状态机设计系统可以有几个状态：IDLE（待机）、DETECTING（检测中）、RECOGNIZED（识别成功）、ALARM（报警）。根据解析到的人脸ID和系统当前状态，进行状态转移和控制外设。

// 简化的状态机逻辑示例 switch(system_state) { case STATE_IDLE: OLED_ShowString("Ready"); if (uart_received_valid_face_data) { if (parsed_face_id == KNOWN_ID) { system_state = STATE_RECOGNIZED; Relay_On(); // 开门 Buzzer_Beep(1); // 提示音 } else { system_state = STATE_ALARM; Buzzer_Beep(3); // 报警音 } } break; case STATE_RECOGNIZED: // 保持开门状态几秒钟 delay_ms(3000); Relay_Off(); system_state = STATE_IDLE; break; // ... 其他状态处理 }

步骤3：外设驱动

• OLED显示：使用SSD1306的驱动库，显示状态信息、人脸ID等。
• 继电器控制：用一个GPIO口控制三极管或光耦，进而控制继电器线圈的通断，模拟门锁开关。
• 蜂鸣器：用PWM或简单的GPIO翻转驱动有源蜂鸣器发出不同节奏的声音。

4.4 调试与优化技巧

问题：K210检测不稳定，时有时无。

• 优化光照：人脸识别对光照非常敏感。确保环境光线均匀，避免强逆光或过暗。
• 调整模型阈值：kpu.init_yolo2中的阈值参数（0.5, 0.2）可以调整。第一个是物体阈值，调低可以检测到更模糊的人脸，但误检会增加；第二个是NMS（非极大值抑制）阈值，影响重叠框的处理。
• 限制检测区域：如果场景固定，可以只在图像的中心区域进行检测，减少计算量，提高速度。

问题：串口通信数据错乱。

• 统一波特率：确保K210和STM32的串口波特率、数据位、停止位、校验位完全一致。常用115200。
• 添加校验：在自定义协议中加入校验和（如所有数据字节相加取低8位），STM32端收到数据后计算校验和，不一致则丢弃该帧。
• 超时机制：如果一段时间内没有收到完整的帧头，则清空接收缓冲区，重新开始接收，避免因某个字节错误导致后续所有数据错位。

5. 项目三：基于STM32的简易DDS信号发生器（仪器仪表方向）

这个项目侧重于对单片机内部资源（定时器、DAC、DMA）的深度应用，以及对信号处理理论的理解。

5.1 DDS原理与STM32实现方案

DDS（直接数字频率合成）核心思想：预先将一个周期波形（如正弦波）的幅度值采样，存储成一个数组（查找表）。通过一个相位累加器，以固定的步长（频率控制字）递增，累加器的输出作为查找表的地址，依次读出幅度值，再通过DAC输出，即可重建波形。

STM32实现方案选择：

1. 纯定时器中断法：定时器中断频率为输出波形的采样频率。在中断服务函数中，更新相位累加器，查表，写入DAC数据寄存器。优点：简单直观。缺点：高频时中断开销大，波形频率和精度受限。
2. 定时器触发DMA法（推荐）：这是最专业高效的方法。将波形查找表存放在一个数组中。配置一个定时器（如TIM6）以目标采样频率产生更新事件。配置DMA，其传输源地址为波形数组地址，目标地址为DAC的数据寄存器地址。使能DMA的循环模式。最后，将定时器的更新事件连接到DMA请求。这样，每次定时器更新，DMA就自动将下一个波形点搬运给DAC，完全不需要CPU干预，可以输出非常纯净、高频率的波形。

5.2 使用定时器与DMA驱动DAC输出波形

我们以输出正弦波为例，采用定时器触发DMA方案。

步骤1：生成正弦波查找表在电脑上用Python或MATLAB生成一个周期的正弦波采样点，量化为STM32 DAC的输入范围（如12位DAC，范围为0-4095）。

# Python生成正弦表 import numpy as np points = 256 # 一个周期的采样点数，点数越多，波形越细腻 sin_table = np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, points, endpoint=False)) # 归一化并量化到0-4095 dac_table = ((sin_table + 1) / 2 * 4095).astype(np.uint16) # 将dac_table数组输出为C语言数组格式

将生成的数组const uint16_t Sine12bit[256] = {...};放入STM32的代码中。

步骤2：STM32外设配置（以CubeMX配置为例）

1. DAC配置：使能DAC通道1，输出缓冲区一般使能。
2. 定时器配置：配置一个基本定时器（如TIM6）。PSC和ARR的值决定了更新频率。Update Frequency = TIMx_CLK / ((PSC+1)*(ARR+1))。这个频率就是我们的采样频率Fs。
3. DMA配置：
   • 添加DMA请求，外设地址设为DAC_DHR12R1（DAC通道1的12位右对齐数据保持寄存器），内存地址设为我们的Sine12bit数组，方向为内存到外设。
   • 数据宽度：半字（16位）。
   • 模式：循环模式（Circular）。
   • 使能DMA传输完成中断（可选，用于动态更新波形表）。

步骤3：关键代码与频率计算在代码中启动定时器和DMA：

HAL_TIM_Base_Start(&htim6); // 启动定时器 HAL_DAC_Start_DMA(&hdac, DAC_CHANNEL_1, (uint32_t*)Sine12bit, 256, DAC_ALIGN_12B_R); // 启动DAC的DMA传输

输出波形频率的计算公式：Fout = Fs / N = (TIMx_CLK / ((PSC+1)*(ARR+1))) / N其中，N是波形查找表的长度（本例为256）。通过改变PSC和ARR来改变Fs，从而改变Fout。这就是DDS频率控制的基本原理。

5.3 波形切换与频率调节的实现

波形切换：在内存中准备多个查找表，如正弦波SineTable、方波SquareTable、三角波TriangleTable。通过一个按键或串口指令来改变DMA传输的源地址（内存地址）。注意，在切换时需要先停止DMA，修改源地址，再重新启动DMA。

频率调节：

1. 粗调：通过改变定时器的ARR值来改变采样频率Fs。这是最直接的方法，但频率分辨率受限于定时器计数器的整数特性。
2. 细调（提高分辨率）：采用“相位累加器”思想。我们定义一个比查找表索引位宽更长的变量（如32位）作为相位累加器PhaseAcc。定义一个频率控制字FreqWord。每次定时器触发DMA传输时（或在DMA传输完成中断中），我们进行PhaseAcc += FreqWord。取PhaseAcc的高若干位（例如高8位，当表长为256时）作为查找表的索引。这样，通过改变FreqWord，就能以极高的分辨率微调输出频率。Fout = (FreqWord * Fs) / (2^32)。

5.4 性能瓶颈分析与优化思路

问题：输出波形频率不高或有毛刺。

• 瓶颈分析：

  • DAC建立时间：STM32内部DAC的建立时间有限，限制了最高输出频率。
  • DMA和定时器时钟：确保定时器和DMA的时钟源是高速时钟（如APB总线）。
  • 查找表大小与采样定理：输出波形的最高频率受限于奈奎斯特采样定理，理论上Fout_max < Fs / 2。实际上，为了波形质量，Fout最好小于Fs / 10。
  • PCB布局与滤波：DAC输出引脚到测试点的走线应短且远离数字信号线。输出端应添加一个简单的RC低通滤波器，滤除高频采样噪声。

• 优化思路：

  • 若要提高正弦波频率，可以适当减少查找表点数（如从256减到128），但这会降低波形质量。
  • 对于方波这类简单波形，可以不使用查找表和DMA，直接使用定时器的PWM模式或GPIO翻转来实现，频率可以做到很高。
  • 使用更高性能的MCU，如STM32F4/F7系列，其DAC和定时器性能更好。
  • 如果追求极高频率和精度，应考虑使用专用的DDS芯片（如AD9833）配合单片机控制。

从上面三个具体项目中可以看出，一个好的单片机毕设，不在于用了多少种炫酷的技术，而在于对所选技术栈的深入理解和扎实的实现。物联网项目要打通“端-管-云”，视觉项目要处理好“采集-处理-通信-控制”的流水线，仪器仪表项目则要抠住“精度、稳定性和效率”。在实现过程中，善用调试工具（逻辑分析仪、串口助手、云平台日志），耐心分析问题，并做好文档记录，这些过程本身也是答辩时重要的展示内容。希望这个系列的开篇能给你带来启发，在后续的分享中，我们会探讨更多有趣且实用的单片机应用案例。