USB CDC子集网络链接简易实现

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0 下载量 83 浏览量 更新于2024-12-06 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息: "CDC_subset.rar_Links_usb cdc" 本资源涉及的知识点主要是围绕“CDC Subset USB Networking Links”这一主题展开,它涉及到USB通信协议中的通信设备类(Communication Device Class,简称CDC)的子集使用,特别是在网络连接方面的应用。CDC是USB规范中定义的一类设备,用于实现通信接口,例如串口通信、网络接口等。此资源可能是一个包含CDC子集实现代码的压缩包文件,通常用于嵌入式系统或开发板等硬件设备的网络通信。 知识点详细说明: 1. CDC(Communication Device Class)概念: CDC是USB组织定义的一种通信设备类,它允许USB设备实现多种通信接口,包括但不限于调制解调器、网络接口设备、打印机端口、虚拟串口等。CDC类设备不需要特定的驱动程序,因为操作系统通常会通过通用的USB通信驱动程序来支持CDC设备。 2. USB CDC子集(Subset): CDC子集指的是CDC类规范的一个简化版本,它包含了实现特定通信功能所需的最小集合。例如,CDC子集可以仅包含实现网络连接所需的功能,而省略其他不相关的通信特性,从而使设备设计更简单、资源占用更少。 3. USB网络连接(USB Networking Links): USB网络连接利用USB CDC子集提供了一种网络通信方式。通过这种方式,设备可以通过USB接口连接到另一个设备或网络中。CDC类的网络模式允许设备通过USB接口连接互联网,或是在设备之间建立网络连接。 4. USB CDC设备编程与实现: 在嵌入式系统或计算机硬件设备中实现USB CDC网络连接需要编写相应的软件代码。这通常包括USB协议栈的实现、CDC类特定命令的处理、数据包的封装与传输等。开发者需要编写或使用现有的CDC类设备驱动程序代码,如Linux内核中的usbnet驱动程序,以实现设备的网络功能。 5. 示例代码文件(cdc_subset.c): 压缩包中的cdc_subset.c文件很可能是包含CDC子集功能实现的C语言源代码文件。这个文件可能包含了USB网络通信接口的初始化代码、数据发送与接收的处理逻辑、以及与宿主机进行通信时必要的USB设备端点配置代码。 6. 开发与调试: 对于USB CDC子集网络功能的开发,开发者需要熟悉USB协议、了解如何通过USB接口发送和接收数据包,以及如何在目标硬件平台上编译和运行CDC子集代码。调试过程中通常需要使用USB分析器来捕获USB通信数据,验证数据包是否正确发送和接收,以及检查是否有任何通信错误。 7. 应用场景: CDC子集网络连接在多种场景下都有应用。例如,在智能家居设备中,设备可以通过USB接口连接到家庭网络中,实现远程监控和控制;在工业自动化系统中,传感器或控制器可以通过USB CDC网络接口连接到工业以太网,实现数据的传输和处理。 综上所述,本资源的知识点聚焦于CDC子集在USB网络连接方面的应用,包含了CDC的基本概念、USB网络连接的实现、CDC子集编程的相关知识以及应用实例。这些内容对于嵌入式系统开发、硬件接口编程以及网络通信领域的研究和开发人员来说,都是非常重要的知识点。通过深入理解和掌握这些知识,可以开发出更多创新的USB CDC设备,并推动相关技术的发展。

import numpy as np # 假设label和emg分别是标签和肌电信号的数据集 label = label emg = emg # 初始化空的列表 label_data = [] emg_data = [] # 循环提取每个标签数据集和对应的肌电信号数据集 for target_label in range(1, 49): # 初始化临时列表 label_subset = [] emg_subset = [] # 遍历标签数据 for i in range(len(label)): if label[i] == target_label: # 提取相同位置的标签和肌电信号数据 label_subset.append(label[i]) emg_subset.append(emg[i]) # 将临时列表转换为numpy数组,并添加到最终的数据集列表中 label_data.append(np.array(label_subset)) emg_data.append(np.array(emg_subset)) filtered_emg_data = [] fs = 1000 # 采样频率为1000 Hz win_length = 20 # 窗口长度为20毫秒 f_low = 20 # 滤波下限频率为20 Hz f_high = 100 # 滤波上限频率为100 Hz for i in range(len(label_data)): emg_subset = emg_data[i] # 获取肌电信号数据集 filtered_subset = np.zeros(emg_subset.shape) # 初始化滤波后的数据集 # 遍历每个通道(列)进行滤波处理 for j in range(emg_subset.shape[1]): emg_channel = emg_subset[:, j] # 获取当前通道的数据 # 计算 STFT nperseg = int(win_length * fs) f, t, Zxx = signal.stft(emg_channel, fs=fs, window='hamming', nperseg=nperseg, boundary=None, padded=False) # 设置带通滤波的频率范围 freq_idx = np.where((f >= f_low) & (f <= f_high))[0] Zxx_filt = Zxx.copy() Zxx_filt[np.setdiff1d(np.arange(Zxx.shape[0]), freq_idx)] = 0 # 反向STFT获取滤波信号 signal_filt = signal.istft(Zxx_filt, fs=fs, window='hamming', nperseg=nperseg) filtered_subset[:, j] = signal_filt print(signal_filt ) filtered_emg_data.append(filtered_subset) print("Filtered EMG Data Shape:", [data.shape for data in filtered_emg_data])

2023-06-12 上传