bq28z620 iic

时间: 2023-10-11 09:14:16 浏览: 61
BQ28Z610是一种电池管理系统芯片,支持多种通信接口,包括I2C。根据引用[2]中的示例,可以使用I2C配置来与BQ28Z610进行通信。为了使用I2C接口与BQ28Z610进行通信,您需要配置正确的I2C地址和寄存器地址。 根据引用中的内容,可以看出I2C地址是由硬件和软件共同决定的。在I2C通信中,地址一般由7位表示。但是,有些设备可能会使用8位地址,例如您提到的同学可能使用了IO口模拟I2C,并且没有按照标准的7位地址模式进行配置。 因此,要确定正确的I2C地址和寄存器地址,您需要参考BQ28Z610的相关文档或编程指南。引用中提到了官方的BQ769x2编程指南示例,您可以查阅该文档以获取详细的配置信息。 最后,根据引用的内容得知,读取寄存器REG00返回的值应为0x30,但有可能会出现读取值不符合预期的情况,需要仔细检查配置和数据传输过程。 总结起来,要使用I2C接口与BQ28Z610进行通信,您需要配置正确的I2C地址和寄存器地址,并参考相关文档或编程指南以确保正确的通信和数据读取。
相关问题

bq76940 iic

bq76940是一个使用IIC通信接口的芯片。在测试与BQ76940进行IIC通讯时,可能会遇到一些问题。根据的引用内容,发现在STM32的硬件IIC中,需要将8位地址中的最低位强制改为0或1,然后最高位补0。而BQ76940使用的是7位IIC地址,导致实际发送出去的地址与所输入的地址不一致,从而无法正常通信。 如果遇到这个问题,可以参考中提到的TI官方提供的调试软件,或者购买一个便宜的EV2400设备。EV2400是一种上位机,可以帮助进行芯片的调试工作,省去了一些麻烦。 另外,根据的引用内容,BQ34Z100-G1这款电量计也是使用的IIC通信接口。它是一种阻抗跟踪的电量计,相对比较准确。但是对于新手来说,可能需要预先配置文件才能正常使用。可以使用BqStudio软件配合EV2400设备进行配置。 总结起来,bq76940和BQ34Z100-G1都是使用IIC接口的芯片,通信过程中需要注意地址的转换和配置文件的使用。有需要的话,可以使用相应的调试软件和设备进行调试和配置工作。

bq76952 由iic配置为iic crc

bq76952是一款高度集成的多串列Li-Ion、Li-Polymer电池保护和电量计管理器。它是一款专为电池包保护设计的集成电路芯片。通过使用I2C总线进行配置和通信,可以实现对bq76952的控制和监测。 其中,bq76952可以通过I2C进行配置为I2C CRC。I2C CRC是一种用于检测通信数据传输错误的校验方法。通过在I2C通信中添加CRC校验,可以提高通信的可靠性和准确性。 配置bq76952为I2C CRC需要进行一系列步骤。首先,通过I2C总线将主控器连接到bq76952芯片。然后,使用相关的I2C控制命令,将配置寄存器中的特定位设置为CRC使能。接下来,根据具体的硬件环境和系统要求,选择合适的CRC校验位(比如CRC-8、CRC-16等)进行配置。最后,通过发送和接收数据来验证CRC校验是否正常工作。 配置为I2C CRC后,bq76952在进行数据传输时会自动计算CRC并添加到传输的数据中。接收方也会进行CRC校验,以确保接收到的数据的准确性。如果CRC校验失败,表示数据传输存在错误或损坏,接收方可以据此进行相应的处理,如重新发送数据或发出错误提示。 通过将bq76952配置为I2C CRC,可以提高通信的可靠性,降低因数据传输错误导致的系统故障的风险,确保电池保护和电量计管理的准确性。这对于需要高可靠性数据传输的电池包保护应用来说是非常重要的。

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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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