Pre-suite开发之开发板使用

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本文介绍了E7160系列开发板的硬件配置,包括开发板类型、编程器选择和连接方法。通过设置参数并烧录固件,成功建立软硬件通路,为后续研发工作打下基础。对于E7160sl,还提供了无线模块的验证步骤。

        在上一篇了解过pre-suite开发环境后,本章讲解如何搭建基本的硬件通路。

        基本的硬件配置为:官方开发板1块,编程器1个,编程线2条,一条连接开发板与编程器,一条连接编程器与电脑。实物图如下,图中为E7160 socket开发板以及CAA编程器。如无特别说明,E7111操作方式与E7160sl一致。

        Pre-suite套件目前支持的开发板有四种:1.上图中的E7160 socket开发板;2. E7160 reflow开发板;3. E7160sl MFi reflow 开发板;4.  E7111 socket开发板。其中,socket版表示开发板没有自带芯片,需要单独购买芯片;MFi版需要提供APPLE的MFi授权号才能购买。

        目前支持的编程器有:上图中的CAA(已停产),Promira,HI-PRO,DSP3(已停产),NOAHlink,NOAHlink Wireless(仅支持E7160sl 无线编程),Blue

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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