博通BCM4751 GPS接收芯片技术规格解析

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“博通GPS接收芯片BCM4751的datasheet提供了该芯片的详细技术规格和功能描述。” 博通BCM4751是一款集成化的单片GPS接收器集成电路,设计用于在主机系统中与CPU协同工作,实现高效的GPS信号处理。这款芯片的主要特点是采用了基于主机的集成架构,将处理功能划分为GPS芯片和主机CPU之间,以优化性能和降低对主机资源的需求。 BCM4751与博通的现有GPS解决方案——BCM4750兼容,确保了软件的互操作性。在功能分配上,BCM4751承担大部分计算密集型操作,而主机软件则负责执行可能受到载波和平台特定要求影响的最终计算。这种设计大大减轻了主机CPU的负担,无需实时处理要求,使得系统运行更加高效。 博通提供了GPS定位库软件API,为设计者提供了无限制的访问权限,可以充分利用BCM4751的高级功能。这使得开发者能够更灵活地定制和优化GPS应用,以满足不同场景和需求。 在封装方面,BCM4751提供了一种节省空间的封装选项,采用0.4mm球间距、2.9x3.1mm的WLBGA(晶圆级球栅阵列)封装,适用于板上芯片或模块应用。此外,还有0.65mm球间距的FBGA(方块扁平无引脚封装)供选择,以适应不同的设计和安装需求。 在特性列表中,BCM4751可能包括但不限于以下几点: 1. 高度集成的GPS核心,支持多种导航系统。 2. 低功耗设计,适用于移动和便携式设备。 3. 强大的信号处理能力,能快速锁定卫星信号。 4. 支持AGC(自动增益控制)和PLL(锁相环)以适应不同环境的信号强度。 5. 内置温度传感器和电压监控,确保在各种环境条件下的稳定工作。 6. 提供丰富的接口选项,如I2C、SPI或UART,方便与主机系统的通信。 7. 具有抗干扰能力和错误检测机制,提高定位精度和可靠性。 BCM4751的datasheet会详细列出电气特性、机械尺寸、引脚配置、推荐的工作条件以及测试条件等,是设计者进行硬件设计和软件开发的重要参考资料。通过深入理解和应用这些信息,设计者可以构建出高性能、低功耗且具有高度灵活性的GPS解决方案。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) 步骤一:二手房单价箱线图 通过箱线图分析二手房单价在各个区域的对比。 """各区域二手房单价箱线图""" #数据分组、数据运算和聚合 box_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) flag = True box_data = pd.DataFrame(list(range(21000)),columns=["start"]) for name,group in box_unitprice_area: box_data[name] = group del box_data["start"] fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("总价(万元)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房单价箱线图",fontsize=18) box_data.plot(kind="box",fontsize=12,sym='r+',grid=True,ax=ax,yticks=[20000,30000,40000,50000,100000]) 可以对比济南各个区的二手房均价和分布。 步骤二:二手房总价箱线图 通过箱线图分析二手房总价在各个区域的对比。 参照下面的提示补全缺失的代码: # 仿照上面的代码,按地区对二手房总价进行归类

2023-07-17 上传

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] #用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #定义加载数据的文件名 filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" #自定义数据的行列索引(行索引使用pd默认的,列索引使用自定义的) names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] #自定义需要处理的缺失值标记列表 miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) #绘制房屋户型占比情况 count_fwhx = df['fwhx'].value_counts()[:10] count_other_fwhx = pd.Series({"其他":df['fwhx'].value_counts()[10:].count()}) count_fwhx = count_fwhx.append(count_other_fwhx) fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房房屋户型占比情况",fontsize=18) pt = count_fwhx.plot(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12) 步骤2:二手房装修占比 通过饼图的方式对二手房的装修程度进行展示。 参照下面的提示补全缺失的代码: """房屋装修占比情况""" count_zxqk = df["zxqk"].value_counts() count_zxqk.name = "" fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房装修占比情况",fontsize=18) # 仿照前面的语句,绘制二手房装修占比情况饼图 ...(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12)

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