MDM9x35MDM9x35启动流程简介

本文档详细介绍了高通MDM9x35芯片的启动流程,涉及RPM、APPS、LPASS和MPSS四个子系统的启动细节,包括处理器启动地址、流程框图和代码结构。通过阅读,读者可以理解9x35平台如何从Power On到运行HLOS的全过程。同时,文章提及软件代码结构,便于读者进一步研究。

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1、前言.... 3

1.1编写背景... 3

1.2概述... 3

1.3定义与缩写... 3

1.4参考资料... 4

2、启动流程.... 4

2.1子系统、处理器及启动地址... 4

2.2启动流程框图... 4

2.3启动流程详情... 5

2.4流程功能表... 7

3、软件代码结构.... 8

3.1代码结构图... 8

3.2文件目录说明... 9

3.3编译方法... 11

4、总结.... 11

 

1、前言

1.1编写背景

 

最近在解决MIFI关机状态下充电去logo的问题时跟踪了一下开机流程也查阅了一些资料,决定做下记录,巩固MDM9x35平台知识的学习,加深对高通9635平台的了解,也为同样在学习高通该平台启动流程的人做参考。起初硬着头皮分析代码,看了些天发现还是一头雾水,被9x35的架构给套住了,总是以之前高通其它平台的原理去想9x35平台的问题,最后一点点分析高通文档,再结合代码才勉强搞清楚了9635平台软件的大致架构。

1.2概述

本文档简要的介绍了高通MDM9x35的启动流程,通过阅读读者可以大致的了解9x35平台是如何正常启动起来的。由于能力有限,加上写作功底欠佳,其中难免会有错误之处,恳请指正,如有误导大家之处,恳请谅解。

1.3定义与缩写

文档中使用的术语如表1-1术语表所示,大多为高通的缩略词

 

缩写、术语

释、含

RPM

Resource Power Manager(资源电源管理子系统)

APPS

Applications(应用子系统)

Modem

调制解调(基带)处理子系统

ADSP

Advanced Digital Signal Processor(数字信号处理器)

PBL

Primary Bootloader(主引导加载程序)

SBL

Second Bootloader(二级引导加载程序)

SDI

System Debug Image(系统debug镜像)

TZ

TrustZone(信任区)

MBA

Modem Boot Authenticator(调制解调器引导认证)

AMSS

Advanced Mobile Subscriber Software(高通自己的操作系统)

LPASS

Low Power Audio SubSystem(低功耗音频子系统)

SMEM

shared memory(共享内存)

L2 TCM

Tightly-Coupled Memory(紧耦合内存)

HLOS

<think>好的,用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先,我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block,应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块(Residual Block)在ResNet中被广泛使用,通过跳跃连接缓解梯度消失的问题,帮助训练更深的网络。而通道注意力机制,比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块,能够自动学习各个通道的重要性,增强有用的特征,抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来,需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计,RCAB可能包含多个卷积层,然后是通道注意力模块,最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时,动态调整各通道的权重,让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中,RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复,比如边缘和纹理,这对于提升图像清晰度至关重要。同时,通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系,优化特征表达,从而提升重建质量。 应用场景方面,RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块,通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率(如4x、8x)时,RCAB能帮助保持细节,减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如,通过残差学习简化了优化过程,而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效,同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料,引用[1]提到多尺度卷积和特征融合,引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB,但通道注意力属于注意力机制的一种,符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景与这些模块类似,用于特征提取和优化。 总结来说,RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制,有效提取并优化特征,提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型,特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB(Residual Channel Attention Block)模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**,其核心原理是通过残差学习与通道注意力机制的结合,动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用与原理分步说明: 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块(Residual Block)设计,包含两个卷积层和激活函数,通过跳跃连接(Skip Connection)将输入与输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题,支持更深的网络训练,公式为: $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数,$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块(Channel Attention Module),通过全局平均池化(Global Average Pooling)统计通道特征,并利用全连接层生成通道权重: $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数,$\delta$为ReLU,$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果: $$x&#39; = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常与多尺度特征提取模块结合(如引用[1]中提到的多尺度卷积层),通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息,再利用通道注意力筛选关键特征,减少冗余计算,提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率(SISR)**:如RCAN(Residual Channel Attention Networks)模型,通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**:在红外与可见光图像融合任务中,RCAB用于增强跨模态特征的表征能力,保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量化超分辨率网络**:由于通道注意力可抑制无效特征,RCAB在减少计算量的同时保持性能,适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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