1553B心得总结

以65170芯片为分析对象。其内存分配如下:
在这里插入图片描述

bc端向rt端发数过程

rt端软件部分读取bc端发送的遥控指令步骤为:
在这里插入图片描述
1.检测到新消息的中断。
2.0x0100中堆栈指针发生了变化,也就表示有新的消息描述符没有被处理。
3.从0x0000到0x00ff的描述符堆栈中,根据堆栈指针取出最新的消息描述符。
4.根据消息描述符里的“数据块指针”获取接收数据的存放地址,根据消息描述符里的“接受到的指令字”获取接收数据的字节数,然后就可以将bc发给rt的数据取出了。

bc端从rt端取数过程

rt端向bc端发送数据方式如下:

1.rt端将要发送的数据写入对应发送子地址的内存空间。
2.rt将发送子地址0的矢量字某一位置位,表示想发送某种类型的数据。
3.rt将状态字里的举手位置位,表示rt有数据要发给bc端。
4.bc在进行别的数据交互(如长抱环,遥控指令)等过程中获得状态字,并知晓rt端有数据要发送。
5.bc端读取rt端的矢量字,根据哪位置位了,得知rt端要发送哪个子地址的数据,然后从rt端发数据取走。
6.rt端获取了bc端取数的中断后,得知数据已经取走,则把矢量字清空。

rt端的初始化

rt端初始化主要是设置0x0140至0x01BF的查询表。
在这里插入图片描述
0x0140至0x015F用于设置每个接收子地址接收的数据存放在哪个存储区域。
0x0160至0x017F用于设置每个发送子地址发送的数据存放在哪个存储区域。
0x01A0至0x01BF用于设置每个发送子地址和接收子地址的存储区域可以存放多少数据,也叫子地址控制字。可以设置的数据量类型如下:
在这里插入图片描述

一些工作机理

查询表里存放的地址是给bc端从rt读数或写数时用的,读数会根据查询表里的地址值读数,写数会写入到查询表里的地址值对应位置,而且每次读完或写完数据,查询表中对应地址值会自动变成下一次读或写的地址。
子地址控制字设置了每个发送或接收子地址可以存放的数据量,当查询表中对应地址值更新时超出了子地址控制字设置的数据量后,地址值会变成初始地址,重新开始累计。
芯片判断查询表里的地址是否要更新成初始地址是通过判断某一位是否反转的方式。比如子地址控制字里设置某个子地址内存容量为128,那么芯片就会检测查询表里这个子地址对应的指针地址在累加过程中第7位是否发生了反转,如果反转了就将第0位到第7位清0重新计数。所以在初始化时设置查询表里的地址指针要字节数对齐。

<think>好的,用户想了解如何撰写有效的总结与心得。首先需要明确总结和心得的不同点,总结更侧重于客观内容的归纳,而心得强调主观体验。接下来应该考虑结构部分,通常包括引言、主体和结论。然后要收集相关资料,确保信息准确,可能需要调用搜索工具查找方法。另外,用户可能需要具体的步骤,比如分析核心观点、提炼关键点、加入个人反思等。需要注意避免使用第一人称和步骤词汇,所以得用其他方式组织内容,比如分方法或部分。还要检查是否有代码或公式,这里可能不需要,但如果有的话要按格式处理。最后生成相关问题,要基于用户的原问题,比如如何避免常见错误,不同领域的应用例子,提升深度的方法。确保每个步骤清晰,符合用户需求,并且相关问题有实际参考价值。</think>撰写有效的总结与心得需遵循结构化方法与深度思考,以下为具体实施框架: **1. 明确目标与范围** 确定总结的核心主题,划定内容边界。例如学术论文总结需突出研究方法与结论,项目总结聚焦成果与不足。通过筛选关键信息(如数据、论点、事件节点)避免冗余。 **2. 逻辑分层与结构化** 采用金字塔原理构建内容: - 总述:用1-2句概括整体内容,如$S = \sum_{i=1}^{n} a_i$表示核心结论 - 分论点:按重要性或时间顺序排列3-5个支撑点 - 证据层:引用具体案例或数据佐证 **3. 心得提炼方法论** - 双维度分析法:建立「客观事实-主观认知」矩阵 - 反思模型:应用Kolb学习循环理论(具体经验→反思观察→抽象概念→主动实践) - 价值挖掘:关联已知知识体系,如将新学的统计公式$P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$与既有认知对接 **4. 语言优化技巧** - 使用「主张+证据」句式增强说服力 - 应用STAR法则(Situation-Task-Action-Result)叙述经历 - 控制段落长度,每段包含3-7个信息点 ```text 示例结构: [主题]数字化转型中的用户画像构建 [总结] 通过CRM数据清洗、聚类算法应用、标签体系设计三阶段实现... [心得] 特征工程中标准差计算$σ = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i - μ)^2}$的实践表明... ``` **5. 验证与迭代** 建立检查清单: - 信息完整度 - 逻辑连贯性 - 观点独特性 - 价值传递效率 通过同行评议或A/B测试获取反馈,使用NLP工具检测内容密度(理想值为6-8个核心概念/千字)。
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