mipi-m-phy-specification-v4-1-jedec-liaison-disclosure

时间: 2024-02-06 17:01:10 浏览: 32
MIPI-M-PHY Specification v4.1是一种用于移动设备接口的物理层规范。MIPI是移动产业处理器接口联盟的缩写,它是一个行业组织,致力于定义和推广在移动设备中使用的标准接口。M-PHY是MIPI定义的一种物理层协议。 该规范定义了M-PHY的物理层电气特性、传输速率、时钟和数据信号的编码方式等方面的细节。它还规定了在移动设备中使用M-PHY的必要条件和要求,例如供电电压范围、信号电平等。 MIPI-M-PHY规范的v4.1版本是对先前版本的修订和更新,旨在提供更高的数据传输速率和改进的电磁兼容性。该版本还引入了一些新的功能和特性,例如循环冗余校验(CRC)机制,用于提高数据传输的可靠性。 Jedec是半导体行业的一个国际标准化组织,它负责制定和推广各种半导体相关的标准。MIPI-M-PHY规范v4.1与Jedec有合作关系,这意味着Jedec成为了该规范的联络机构。这种合作有助于提高规范的认可度和使用广泛性,为移动设备行业提供更多的互操作性和规范性。 总之,MIPI-M-PHY规范v4.1是一种用于移动设备接口的物理层规范,它定义了M-PHY的物理特性、传输速率和编码方式等方面的细节。与Jedec的合作对于推广和采用该规范起到了积极的作用。
相关问题

mipi m-phy specification 4

MIPI M-PHY(Mobile Industry Processor Interface - M-PHY)规范是一种用于移动设备的串行接口协议。MIPI M-PHY规范4是该规范的第四个版本。 MIPI M-PHY规范4在前一版本的基础上进行了改进和扩展。它提供了更高的数据传输速率和更低的功耗,适用于当前和未来的移动设备。 MIPI M-PHY规范4支持多种连接拓扑结构,包括点对点连接和多路复用连接。它可以同时传输不同类型的数据,如音频、视频和控制信号。规范还定义了多种传输模式,包括高速模式和节能模式,以满足不同场景的需求。 MIPI M-PHY规范4还增加了更多的电源管理功能。它提供了精确的电源控制和管理机制,可以根据需要调整性能和功耗之间的平衡。这可以帮助设备节省电能,并延长电池寿命。 此外,MIPI M-PHY规范4还提供了更高的连接稳定性和可靠性。它采用了差分信号传输和抗干扰技术,减少了信号干扰和传输错误的可能性。这可以保证数据的准确传输,以保证设备之间的顺畅通信。 总之,MIPI M-PHY规范4是一种先进的串行接口协议,适用于移动设备领域。它提供了更高的数据传输速率、更低的功耗、更好的电源管理和更高的连接稳定性。这使得设备能够更快、更稳定地进行数据传输,并满足当前和未来移动设备的需求。

mipi d-phy specification v1-2

MIPI D-PHY规范V1.2是由MIPI(移动行业处理器接口联盟)发布的一种高速串行接口规范。它是用于移动设备和其他嵌入式系统中的显示和相机接口技术。 MIPI D-PHY规范V1.2定义了PHY(物理层)接口的特性和功能。它支持多种传输速率,如1.5 Gbps、2.5 Gbps和4 Gbps,使其适用于不同的应用场景。此外,该规范还提供了电气和传输层规范,用于确保信号的可靠传输和互操作性。 MIPI D-PHY规范V1.2的主要特点包括: 1. 低功耗:该规范采用低功耗设计,能够提供高效的电能管理和节能功能,以延长设备的电池寿命。 2. 高速传输:支持多种传输速率,从而满足不同应用的需求,如高分辨率显示和高帧率视频的传输。 3. 电气和传输层规范:规范中包含了对信号电平、时序和数据编码的详细要求,确保了信号的可靠传输和正确解析。 4. 运行稳定:规范中还定义了时钟恢复和误码校验等功能,以确保数据的准确性和稳定性。 5. 多路复用:该规范支持多路复用,可以在一个物理接口上传输多个信号通道,提高了系统的灵活性和效率。 总之,MIPI D-PHY规范V1.2是一种高速串行接口规范,适用于移动设备和嵌入式系统中的显示和相机接口。它提供了低功耗、高速传输和稳定性的特点,并通过定义电气和传输层规范来确保信号的可靠传输和正确解析。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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