FT2232H:全能USB转UART/FIFO接口芯片手册

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FT2232H是一款由Future Technology Devices International Limited(FTDI)生产的第五代高速USB接口芯片,专为将USB 2.0(高达480 Mb/s)信号转换成多种工业标准串行或并行接口而设计。该文档是FT2232H的详细数据手册,版本为2.6,编号为FT_000061,经过了FTDI的第77号批准。 这款芯片的独特之处在于其集成性强大,能够在单个芯片上实现两个USB接口与两个独立的串行/并行端口之间的通信。这意味着用户无需进行复杂的USB特定固件编程,就能轻松地在硬件层面处理USB协议,大大简化了系统设计过程。 FT2232H兼容USB 2.0的High Speed模式(480 Mbits/秒)和Full Speed模式(12 Mbits/秒),提供了灵活性,可以根据应用需求选择合适的传输速率。其内置的双多协议同步串行引擎(MPSSE)进一步简化了对同步串行协议(如USB到JTAG、I2C、SPI等)的支持,使得开发者能够轻松应对各种接口标准。 此外,FT2232H拥有两个独立的工作模式,既可以作为通用异步接收器/发送器(UART)进行串行通信,也可以作为先进功能接口(FIFO)或MPSSE,提供高效的数据缓冲和处理能力。每个端口都配备有独立的波特率发生器,允许用户灵活设置各个接口的通信速率。 对于串行通信,包括RS232、RS422和RS485标准,FT2232H支持的数据传输速率高达12 Mbaud,但实际传输速率可能会受到外部线路条件的限制。这表明它在工业级通信中具有广泛的应用潜力,特别适合那些需要高性能、多功能接口转换的场合,如嵌入式系统开发、电子测试设备和物联网应用等。 FT2232H凭借其卓越的性能、高度的灵活性和易于集成的特性,成为现代电子设计中不可或缺的组件,能显著提升系统的效率和可靠性。设计者在利用此芯片时,应充分了解其特性和配置选项,以便最大化其实用价值。

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

2023-05-22 上传