【AVRCP】Notification PDUs 深入解析与应用

目录

一、Notification PDUs 概述

二、GetPlayStatus:同步查询播放状态

2.1 命令功能与应用场景

2.2 请求格式(CT → TG)

2.3 响应格式(TG → CT)

2.4 注意事项

2.5 协议实现示例(伪代码)

三、RegisterNotification:异步事件订阅

3.1 命令概述

3.2 命令格式

3.3 响应格式

①EVENT_PLAYBACK_STATUS_CHANGED(通知播放状态的改变)

②EVENT_TRACK_CHANGED(通知媒体轨道的改变)

③EVENT_TRACK_REACHED_END / START

④EVENT_PLAYBACK_POS_CHANGED(通知播放位置的改变)

⑤EVENT_BATT_STATUS_CHANGED

⑦EVENT_SYSTEM_STATUS_CHANGED

3.4 协议实现的 5 大陷阱

四、GetPlayStatus和RegisterNotification的协同策略

五、总结


AVRCP(音频/视频远程控制协议)中的 Notification PDUs(通知 PDU) 是实现设备间状态同步的核心机制,允许控制器(Controller, CT)主动获取或订阅目标设备(Target, TG)的实时状态变化,无论是同步还是异步更新。本文将深入解析其工作原理、关键命令及实际应用场景。

一、Notification PDUs 概述

  • 作用:通知 PDU(Protocol Data Unit)用于在目标设备(TG)状态改变时,为控制设备(CT)提供同步和异步更新。

  • 应用场景:当控制终端(CT,Control Terminal)想知道媒体轨道的当前状态或其变化情况,以便在控制器显示屏上显示新的媒体信息。CT 可以选择查询播放状

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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