twl4030_usb.c 解析

本文详细解析了TWL4030 USB驱动的初始化、探测、中断处理和OTG模式切换等关键部分,包括平台驱动注册、自旋锁、中断请求和I2C通信等功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这个芯片名字是叫TPS65930,但是驱动的名字却是TWL4030,估计是同一个芯片,前后代的关系吧。
这是一个MFD芯片,multi-function device(多功能设备),集合了ldo,audio,gpio,usb phy, clock, vibrator, adc,thermal detect 等功能于一体的芯片。
 
下面是一个twl4030 usb部分的驱动分析。
 
1.init()/exit()
    static int __init twl4030_usb_init(void)
    {
        return platform_driver_register(&twl4030_usb_driver);
    }
    subsys_initcall(twl4030_usb_init);      //这里用了subsys_initcall().
    static void __exit twl4030_usb_exit(void)
    {
        platform_driver_unregister(&twl4030_usb_driver);
    }
    module_exit(twl4030_usb_exit);

struct twl4030_usb_driver :
    static struct platform_driver twl4030_usb_driver = {
        .probe        = twl4030_usb_probe,
        .remove        = __exit_p(twl4030_usb_remove),
        .driver        = {
            .name    = "twl4030_usb",      //驱动名
            .owner    = THIS_MODULE,
        },
    };

2. twl4030_usb_probe():
    static int __devinit twl4030_usb_probe(struct platform_device *pdev)
    {
        struct twl4030_usb_data *pdata = pdev->dev.platform_data;   //这个platform_data 来自board-omap3evm.c
        struct twl4030_usb    *twl;
        int            status, err;
        if (!pdata) {
            dev_dbg(&pdev->dev, "platform_data not available\n");
            return -EINVAL;
        }
        twl = kzalloc(sizeof *twl, GFP_KERNEL);
        if (!twl)
            return -ENOMEM;
        twl->dev        = &pdev->dev;
        twl->irq        = platform_get_irq(pdev, 0);     //获取中断
        twl->otg.dev        = twl->dev;
        twl->otg.label        = "twl4030";
        twl->otg.set_host    = twl4030_set_host;       
        twl->otg.set_peripheral    = twl4030_set_peripheral;
        twl->otg.set_suspend    
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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