HXDSP2441-I2C(Inter-Integrated Circuit)

本文介绍了I2C(Inter-IntegratedCircuit)同步通信总线的开发历史、主要特点、应用领域,以及HXDSP2441如何通过I2C接口与EEPROM通信的示例。

I2C(Inter-Integrated Circuit)

I2C(Inter-Integrated Circuit),也称为 I2C 或 IIC,是一种同步、多主/多从(控制器/目标)、单端、串行通信总线。 1982 年由飞利浦半导体公司开发。 它广泛用于在短距离板内通信中将低速外围 IC 连接到处理器和微控制器。

自 20 世纪 90 年代中期以来,西门子、NEC、德州仪器、意法半导体、摩托罗拉、Nordic Semiconductor 和 Intersil 等多家竞争对手已向市场推出了兼容的 I2C 产品。

I2C 总线广泛应用于各种电子应用中,在这些应用中,简单性和低制造成本比速度更重要。 涉及 I2C 的 PC 组件和系统包括双列直插内存模块 (DIMM) 上的串行存在检测 (SPD) EEPROM、通过 VGA、DVI 和 HDMI 连接器用于显示器的扩展显示识别数据 (EDID)、访问 NVRAM 芯片等。 微控制器上最知名的 I2C 应用包括读取硬件监视器、传感器、实时时钟、控制执行器、访问低速 DAC 和 ADC、控制小型(例如功能手机)LCD 或 OLED 显示屏、更改背光、对比度、色调、色彩平衡 显示器中的设置等(通过显示数据通道),更改智能扬声器的音量,…

I2C 的一个特殊优势是微控制器能够仅通过两个通用 I/O 引脚和软件来控制设备芯片网络。 类似应用中使用的许多其他总线技术,例如串行外设接口总线(SPI),需要更多的引脚和信号来连接多个设备。

系统管理总线(SMBus)由 Intel 于 1995 年定义,是 I2C 的子集,定义了更严格的用法。 SMBus 的目的之一是提高稳健性和互操作性。 因此,现代 I2C 系统结合了 SMBus 的一些策略和规则,有时支持 I2C 和 SMBus,仅需要通过命令或输出引脚使用进行最少的重新配置。 PC 系统的系统管理使用 SMBus,其引脚分配在传统 PCI 和 PCI Express 连接器中。
在这里插入图片描述

HXDSP2441 IIC

HXDSP2441在BSP中提供通过I2C协议与EEPROM进行通信的接口,Demo板通过M24M01器件对I2C接口进行测试,测试代码如下。

#define CONFIGURE_INIT

#include <drivers/xconfig_baseparm.h>

#include "sys_cfg.h"

#define I2C_DEV_NO 0
#define I2C_BUS_NO 0
#define DATA_SIZE 256

int main(int argc, char* argv[]) {
    i2c_status_code ret = 0;
    int slave_addr = 0x50;
    epos_libio_init_args_t init_args = {
        .data0 = (I2C_BUS_NO) | (slave_addr << 16)};

    ret = m24m01_driver_initialize(I2C_DEV_NO, &init_args);
    if (ret != I2C_SUCCESSFUL) {
        printf("m24m01_driver_initialize fail.\n");
        return -1;
    }

    epos_libio_rw_args_t rw_args;

    char send_buf[DATA_SIZE];

    for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++)
        send_buf[i] = 0x5a + i;

    rw_args.data0 = 0;    // 总线号

    rw_args.buffer = send_buf;    // 发送缓冲区的首地址
    rw_args.count = DATA_SIZE;        // 发送数量
    rw_args.offset = 0;

    ret = m24m01_driver_write(0, &rw_args);
    if (ret != I2C_SUCCESSFUL) {
        printf("i2cmaster_driver_write fail.\n");
        return -1;
    }


    char recv_buf[DATA_SIZE];
    memset(recv_buf, 0, sizeof(recv_buf));
    rw_args.data0 = 0;    // 总线0

    rw_args.count = DATA_SIZE;        // 读取数量
    rw_args.buffer = recv_buf;    // 读取至内存的首地址
    ret = m24m01_driver_read(0, &rw_args);

    if (ret != I2C_SUCCESSFUL){
        printf("i2cmaster_driver_read fail.\n");
        return -1;
    }

    int check_ok = 1;

    for(int i=0;i<DATA_SIZE;i++){
        if(recv_buf[i] != send_buf[i]){
            printf("M24M01 byte%d check fail, expect 0x%x but get 0x%x\n", i, send_buf[i], recv_buf[i]);
            check_ok = 0;
//            break;
        }
    }
    if(check_ok){
        printf("M24M01 check pass.\n");
    }


    return 0;
}
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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