35、嵌入式系统寄存器配置与功能详解

嵌入式系统寄存器配置与功能详解

在嵌入式系统中,寄存器的配置和功能对于系统的正常运行至关重要。本文将详细介绍一系列寄存器的相关信息,包括处理元素逻辑层控制寄存器、本地配置空间基地址寄存器、基础设备 ID 寄存器等,以及它们在不同类型设备中的应用。

处理元素相关寄存器

处理元素逻辑层控制 CSR(偏移量 0x48 字 1)用于逻辑接口的通用命令和状态信息。其位设置如下表所示:
| 位 | 字段名称 | 描述 |
| — | — | — |
| 0 - 28 | 保留 | - |
| 29 - 31 | 扩展寻址 | 控制 PE 作为源控制生成的地址位数以及作为操作目标处理的地址位数。0b100 表示 PE 支持 66 位地址;0b010 表示 PE 支持 50 位地址;0b001 表示 PE 支持 34 位地址(默认)。其他编码保留。 |

本地配置空间基地址 0 CSR(偏移量 0x58 字 0)指定处理元素配置寄存器空间的本地物理地址双字偏移的最高有效位。本地配置空间基地址 1 CSR(偏移量 0x58 字 1)指定本地物理地址双字偏移的最低有效位,允许通过常规读写操作对处理元素进行配置和维护。
| 寄存器 | 位 | 字段名称 | 描述 |
| — | — | — | — |
| 本地配置空间基地址 0 CSR | 0 | 保留 | - |
| | 1 - 16 | LCSBA | 34 位本地物理地址保留;50 位本地物理地址保留;66 位本地物理地址的 0 - 15 位。 |
| | 17 - 31 | LCSBA | 34 位本地物理地址保留;50 位本地物理地址的 0 - 14 位

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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