目录第一部分：I2C的工作原理第二部分：I2C的特性第三部分：I2C的应用场景第四部分：I2C的注意事项第五部分：I2C的通信过程第六部分：单片机实现I2C1.51单片机实现I2C2.STM32使用标准库实现I2C3.STM32使用HAL库实现I2C第七部分：总结第一部分：I2C的工作原理I2C是一种双线制串行通信协议，由两条线构成：时钟线（SCL）和数据线（SDA）。它使用一种主从结构，其中有一个主设备（Master）和一个或多个从设备（Slave）。主设备控制通信过程，而从设备被动地接受主设备的控制并进行数据的发送和接收。下面是I2C通信的基本步骤：1.主设备发送一个开始信号，表示开始通信
目录1.DesignSpec1.1.FunctionDescription1.2.FeatureList1.3.BlockDiagram1.4.FSMOperation1.4.RegisterDescriptioni2c_top1.5.InterfaceDescriptioni2c_topi2c_regi2c_trans2.DesignFlow2.1.i2c_master2.2.i2c_slave2.3.i2c_cfg_reg2.4.TestBench3.Verification《I2C-busspecificationandusermanualUM10204—4April2014》《Desi
（一）I2C总线简介 I2C总线是Philips公司在八十年代初推出的一种同步串行、半双工的总线，主要用于近距离、低速的芯片之间的通信。 I2C总线有两根双向的信号线，一根数据线SDA用于收发数据，一根时钟线SCL用于通信双方时钟的同步。 I2C总线是一种多主机总线，连接在I2C总线上的器件分为主机和从机。主机有权发起和结束一次通信，从机只能被动呼叫。 标准模式下，基本的I2C总线规范的规定的数据传输速率为100kb/s 快速模式下，数据传输速率为400Kb/s 高速模式下，数据传输速率为3.4Mb/s
一.I2C背景知识SOC芯片平台的外设分为：一级外设：外设控制器集成在SOC芯片内部二级外设：外设控制器由另一块芯片负责，通过一些通讯总线与SOC芯片相连Inter-IntegratedCircuit：字面意思是用于“集成电路之间”的通信总线，简写：IIC(或者I2C)i2c传输的要点就是：传输一个字节后面必然紧跟一个"响应"信号----应答信号.这个响应信号可能来自主机，或者是从机，具体是谁，就要看传输方向。传输方向分两种情况(每种情况又有两种可能:A无应答和B有应答)：1.主机->从机，主机对从机发一个字节之后，主机要读取从机的响应信号(主机读SDA线)A)主机读SDA为高电平，说明从机无
我在使用Python读取hdf5matlab7.3文件时遇到了问题。我正在使用h5py2.0.1。我可以读取存储在文件中的所有矩阵，但无法读取字符串列表。h5py将字符串显示为形状为(1,894)且类型为|04的数据集。此数据集包含对象引用，我尝试使用h5file[obj_ref]取消引用语法。这会产生类似dataset"FFb":shape(4,1)type"的结果.我将其解释为长度为4的字符数组。这似乎是字符串的ASCII表示。有没有简单的方法可以取出字符串？是否有任何软件包提供matlab到pythonhdf5支持？ 最佳答案
一、概述 I2C通讯协议(Inter－IntegratedCircuit)是由Phiilps公司开发的，由于它引脚少，硬件实现简单，可扩展性强，不需要USART、CAN等通讯协议的外部收发设备，被广泛地使用在系统内多个集成电路(IC)间的通讯。 I2C总线由数据线SDA和时钟线SCL两条线构成通讯线路，即可发送数据，也可接收数据。在CPU与被控IC之间、IC与IC之间都可以进行双向传递，最高传送速率为400kbps,各种被控器件均并联在总线上，但每个器件都有唯一的地址。1.I2C总线特点 上图为I2C总线系统的硬件结构图，他的物理层有以下几个主要特点：支持多设备的总线。“总线”指多
我在Pandas中有一个DataFrame:In[7]:my_dfOut[7]:Int64Index:34entries,0to0Columns:2661entries,airplanetozoodtypes:float64(2659),object(2)当我尝试将其保存到磁盘时:store=pd.HDFStore(p_full_h5)store.append('my_df',my_df)我得到:File"H5A.c",line254,inH5Acreate2unabletocreateattributeFile"H5A.c",line503,inH5A_createunabletoc
这是我的代码:n=100000#Thisiswhatmakesittricky-lotsoffilesgoingintothishdf5filewithh5py.File('image1.h5','w')asf:dset_X=f.create_dataset('X',(1,960,224,224),maxshape=(None,960,224,224),chunks=True,compression='gzip')dset_y=f.create_dataset('y',(1,112,224*224),maxshape=(None,112,224*224),chunks=True,com
问题我有一个大型(>500e6行)数据集，我已将其放入pytables数据库中。假设第一列是ID，第二列是每个ID的计数器。每个ID计数器组合都必须是唯一的。我要查找的500e6行中有一个非唯一行。作为初学者，我做过这样的事情:index1=db.cols.id.create_index()index2=db.cols.counts.create_index()forrowindb:query='(id==%d)&(counts==%d)'%(row['id'],row['counts'])result=th.readWhere(query)iflen(result)>1:printr
我有一个巨大的HDF5文件，我想将其中的一部分加载到pandasDataFrame中以执行一些操作，但我有兴趣过滤一些行。我可以用一个例子更好地解释:原始HDF5文件看起来像这样:ABCD10341120321531352241341551319103415212911303415411214503415103213213415etcetcetcetc我想做的是将它原封不动地加载到pandasDataframe，但只是whereA==1or3or4到目前为止，我可以使用以下方法加载整个HDF5:store=pd.HDFStore('Resutls2015_10_21.h5')df=pd
