手把手教你学pcie--ATU机制(1):地址匹配模式 vs BAR匹配模式概述

目录

一、寄存器

IATU区域控制1寄存器(IATU Region Control 1 Register)

寄存器字段列表:

二、寄存器详细解释

核心功能

关键字段说明

三、地址匹配模式 vs BAR匹配模式配置方法

​​1. 地址匹配模式(Address Matching Mode)​​

​​2. BAR匹配模式(BAR Matching Mode)​​

四、配置注意事项


一、寄存器

IATU区域控制1寄存器(IATU Region Control 1 Register)
  • ​名称​​:IATU区域控制1寄存器
  • ​描述​​:该寄存器控制基于IATU区域控制2寄存器中启用的可选IATU入站功能的入站区域访问。
  • ​大小​​:32位
  • ​基地址​​:0x0000_1000 + 4*(i-1)(i为区域编号,1≤i≤256)
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度习基础知识的研发人员、数据科家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度习模型的开发者。建议读者在习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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