该芯片支持I2C和SPI读写寄存器,本人用的是SPI1接口. 以下是对手册中SPI接口读写寄存器相关内容的翻译(英文版可以看手册的94页~) 在SPI控制模式下,TLV320AIC3268使用SCL_SSZ作为片选信号 ,I2C_ADDR_SCLK 作为 SCLK,MISO_GPO1 作为 MISO, SDA_MOSI 作为 MOSI; CPOL = 0 CPHA = 1. SPI接口支持主从设备间的全双工.同步.串行通信.SPI主设备产生同步时钟(SCLK)并且启动传输.字节从主机出发沿着MO…

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是i.MXRT1010, 1170型号上不一样的SNVS GPR寄存器读写控制设计. 痞子衡之前两篇文章 <在SBL项目实战中妙用i.MXRT1xxx里SystemReset不复位的GPR寄存器>.<对比i.MXRT与LPC在RTC外设GPREG寄存器使用上的异同> 介绍了 i.MXRT/LPC 上 System Reset 后不复位的 GPR 寄存器用法,但是有客户发现在 i.MXRT1010 和 i.MXRT1170…

本文转载自:http://blog.csdn.net/kris_fei/article/details/76919134 Platform: Rockchip OS: Android 6.0 Kernel: 3.10.92 rk的pmu模块只提供了每次单个寄存器的读写,驱动提供了这个节点供使用:/sys/rk818/rk818_test 举例: 读取: echo r 0x23 > /sys/rk818/rk818_test: 读取地址 0x23 的值,r 表示读: 写入: echo w 0x23…

DAY4:ARM汇编(4) 一,GPIO编程     连接内存(二级cache),用来寻址:连接外设,用来控制:   1,GPIO,General-Purpose IO ports,通用输入输出端口,可以把一个GPIO理解为从CPU内部引出的引脚,这个引脚可以用于不同的目的,可与不同的硬件相连接,比如可以接到内存上用来寻址,也可以接到LED上用来控制LED. (1)控制寄存器 控制GPIO的使用方式 (2)数据寄存器 用来设置引脚的电平是高还是低 (3)上拉/下拉使能寄存器 稳定引脚的电平 二,…

最近用Matlab写程序的时候终于遇到了程序执行效率的问题,于是在Google上面搜索了一篇提高代码性能的文章,简单的概括一下. 文章是通过优化寄存器读写来提高执行速度的,主要体现在三个方面: 在做循环计算之前先分配好内存空间: 用列向量存取数据: 避免创建不必要的变量. Matlab并不需要程序员实现定义变量的数据类型和大小.但是,如果事先不分配一段空间,每经过一次for循环,数组x的大小都会改变,这就需要新建一个数组并且把原来的数组复制到新的数组,增加了运算时间. 计算机内存存储二维数据是按…

前面提到,RC系列内部64个寄存器的正确操作是软件编写的关键.正确设置寄存器首先要做到与寄存器正确通信,其次是要对寄存器写入正确的值. RC系列射频芯片与微控制器的接口有并口和SPI接口两种类型.显然,并口通讯速度快,需要占用的微控制器I/O多,SPI通讯速度慢,但需要的微控制器I/O口少.这里需要特别说明的是,速度的快慢仅体现在控制单元与RC系类芯片本身的通讯速率上,而不影响芯片与标签或卡片的通讯速度,芯片与标签或卡片的通讯速度是由国际标准规定的,任何芯片都必须遵守国际标准. 并口方式下RC系…

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是对比i.MXRT与LPC在RTC外设GPREG寄存器使用上的异同. 本篇是 <在SBL项目实战中妙用i.MXRT1xxx里SystemReset不复位的GPR寄存器> 一文的延续,SBL 项目是为 i.MXRT/LPC 系列设计的,上文只介绍了 i.MXRT1xxx 里 SystemReset 不复位的 IOMUXC_SNVS_GPR 寄存器,我们需要在 i.MXRTxxx 和 LPC 中也找出 SystemReset 不复位的通…

关于dm9000的驱动移植分为两篇,第一篇在mini2440上实现,基于linux2.6.29,也成功在在6410上移植了一遍,和2440非常类似,第二篇在fs4412(Cortex A9)上实现,基于linux3.14.78,用设备树匹配,移植过程中调试和整体理解很重要,一路上幸有良师益友指点,下面详细介绍: 1.物理时序分析相关 DM9000芯片是DAVICOM公司生产的一款以太网处理芯片,提供一个通用的处理器接口.一个10/100M自适应的PHY芯片和4K双字的SRAM.内部框架如下,涉及…

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同…

我们需要平台 如果说,SharePoint 的价值之一在于提供了几乎开箱即用的 innovation 环境,那么,智能设备的开发平台也一样.不必每次都从头开始,所以需要固定的工作室和开发平台作为创新的起点,这样就会每次比从零开始"高一点点". 当然,这里不是没有纠结的.平台毕竟不是最终的产品,平台太弱固然难以支撑创新,但平台太强则臃肿和僵化同样也会限制创新:面对成百上千的类型.接口的时候,即使做一个小玩意儿也要学上一年半载,任何人都会畏惧的.有那个时间,不如自己写一个出来了.所以成功的…