38、嵌入式系统端口寄存器与错误管理详解

嵌入式系统端口寄存器与错误管理详解

在嵌入式系统中,端口寄存器的管理和错误处理至关重要。本文将详细介绍各类端口寄存器的功能、设置以及错误管理扩展寄存器的相关内容。

1. 端口相关寄存器介绍
1.1 端口本地ackID状态寄存器(Port n Local ackID Status CSRs)

端口本地ackID状态寄存器可由本地处理器和外部设备访问。读取该寄存器可返回设备输出和输入端口的本地ackID状态。其位设置如下表所示:
| 位 | 名称 | 复位值 | 描述 |
| — | — | — | — |
| 0 - 4 | Reserved | - | 保留位 |
| 5 - 7 | Inbound_ackID | 0b000 | 输入端口下一个预期的ackID值 |
| 8 - 15 | Reserved | - | 保留位 |
| 16 - 23 | Outstanding_ackID | 0x00 | 输出端口未确认的ackID状态,只读 |
| 24 - 28 | Reserved | - | 保留位 |
| 29 - 31 | Outbound_ackID | 0b000 | 输出端口下一个要传输的ackID值,软件可通过写入该值强制重传未确认的数据包以手动实现错误恢复 |

1.2 端口错误和状态寄存器(Port n Error and Status CSRs)

当本地处理器或外部设备希望检查端口错误和状态信息时,会访问这些寄存器。其位设置如下表:
| 位 | 名称 | 复位值 | 描述 |
| — | — | — | —

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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