对I2C总线协议的一些理解

本文详细介绍了I2C通信的基本原理和技术细节,包括时钟同步机制、数据传输过程中的信号采样时机、总线占用与释放的状态转换,以及数据接收与发送流程。此外,还解释了如何通过产生特定信号来实现数据传输的开始与结束。

1、无论读与写,都是在时钟线为低时把数据送到数据总线上,在高时采样数据,把数据锁存到内部,所以读之前先把时钟线拉低,做好准备(数据线为高表示释放数据线),为接下来读数据做好准备。也就是时钟信号为低时,数据线上的高低电平才允许变化,时钟信号为高时,数据总线上的数据必须保持稳定。


2、起始信号产生后,总线为被占用状态(SDA拉低);终止信号产生后,总线为空闲状态(SCL被释放了)。


3、接收器件收到一个完整的数据字节后有可能需要完成一些其它工作,如处理中断,可能无法立刻接收下一字节,这时接收端机将SCL拉成低电平,从而使发送端机处于等待状态。直到接收端机准备好接收下一字节,再释放SCL线使之为高,从而数据传送可继续进行。数据线上的数据是在时钟信号为高时被采样。


4、当主机接收数据时,它收到最后一个数据字节后,必须向从机发出一结束信号。这个信号是由对从机的非应答来实现的。然后,从机释放SDA线,以允许主机产生终止信号。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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