AG9320：Type-C到HDMI/VGA转换器数据手册

Type
C转HDMI
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"AG9320 Datasheet_V1P3_20190429.pdf" 本文档详细介绍了ALGOLTEK公司的AG9320芯片，这是一种专为C型（USB TYPE-C）到HDMI或VGA数据转换而设计的单片机解决方案。AG9320芯片具有集成的视频和音频传输功能，能够通过单一的USB TYPE-C接口进行数据传输，极大地简化了接口转换的过程。 **主要特性：** 1. **显示端口1.2接收器**：AG9320支持多种输入速率，包括1.62Gbps、2.7Gbps和5.4Gbps，且能配置1、2或4个通道。这种灵活性使得芯片能够处理各种不同的输入信号，提供了广泛的应用兼容性。 2. **HDMI输出**：该芯片支持高达4K2K@30Hz的HDMI输出，这意味着它可以提供超高清的视频体验，适合高清显示设备的需求。 3. **VGA输出**：在不支持HDMI的情况下，AG9320可以通过RGB三重DAC输出最高1920x1200p@60Hz的VGA信号，满足了传统显示器的连接需求。 4. **固件升级功能**：AG9320支持固件升级，这有助于保持与新设备的兼容性，并提高系统的灵活性，以适应不断发展的技术标准。 5. **应用领域**：AG9320特别适用于TYPE-C扩展底座、扩展显示适配器以及笔记本电脑扩展应用，为用户提供了一种方便的方式来连接不同类型的显示设备。 **版本历史**： - 版本1.0.0：2017年9月15日，首次发布。 - 版本1.1.0：2017年10月24日，模板修改。 - 版本1.1.1：2018年6月13日，增加了GPIO支持。 - 版本1.2：2019年1月23日，修订了VGA分辨率。 - 版本1.3：2019年4月29日，更新了表3，添加了Tj/θJC和θJA等热性能参数。 **知识产权**： ALGOLTEK公司声明，此文档包含其专有的和保密的信息，包括商业秘密、版权和其他知识产权。未经ALGOLTEK公司或其关联公司的事先书面许可，任何部分不得以任何形式复制、下载、传播、发布或转让。 AG9320芯片的设计和功能集成了现代显示技术与接口转换的便利性，为用户提供了高效、灵活的解决方案，特别是在需要将TYPE-C设备连接到传统HDMI或VGA显示设备的场景下。它的持续固件升级策略确保了与最新设备的兼容性，使得该芯片成为应对多变市场环境的理想选择。

AG9320 Datasheet_.rar

2020-07-15 上传
ALGOLTEK AG9320是一款实现Type-C转HDMI/VGA数据转换器。AG9320用于设计USB-C转HDMI+VGA多功能拓展坞或者拓展器等产品。

AG6201规格书 （HDMI 转 VGA）内置DAC.pdf

2019-09-17 上传
AG6201: 转换形式：HDMI 1.4b to VGA ； 支持分辨率：1920x1200@60Hz ； 支持热插拔检测 ； 内置8位音频DAC； 内置1.2V和3.3V稳压器; 1.2V核心电源和3.3V I / O电源； 支持1080P分辨率； 封装尺寸：QFN48, 6mm x 6mm； 温度范围：0℃ to 70℃； 芯片内置MCU和音频DAC（ 如果不需要，可以通过外部电路关闭内部音频DAC。），所以不需要做相应的软件配置和设计， 在全志H2/H3/H6和S912等方案的硬件设计上属于纯硬件的设计； 在设计应用上，芯片（AG6201）并联主控CPU上的HDMI信号， 即保留了HDMI的端口输出，又可实现VGA的信号转换，这样设计实现了HDMI和VGA的同时输出； 超低的功耗设计，AG6201无需外部电源即可独立运行。 周边元件上也节省了很多，在成本上有较大的优势；

AG9320中文规格书.pdf

2020-02-13 上传
ALGOLTEK AG9320是一款实现Type-C转HDMI/VGA数据转换器。AG9320是一款通过USB Type-C型接口传输视频和音频流的单片机解决方案。其DisplayPort 1.2支持可配置的1、2和4通道@1.62Gbps、2.7Gbps和5.4Gbps输入，HDMI支持高达4K2K@30Hz输出。另外，RGB triple-DAC支持高达1200P@60Hz的输出。AG9320系列还支持固件升级，以更好的兼容性和灵活性。它非常适合于扩展坞、扩展显示适配器和转换器在笔记本电脑、平板电脑和智能手机配件市场的应用。

merged_data_with_env.to_excel('输出/输出数据/神经网络标准化数据.xlsx',index=False) X = merged_data_with_env.drop(columns=ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)) y = merged_data_with_env[ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)] y = merged_data_with_env[['ag_平均温度', 'ag_平均湿度', 'ag_05um', 'ag_5um', 'dj_平均温度', 'dj_平均湿度', 'dj_05um', 'dj_5um']].copy() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 转换数据为 PyTorch 张量 X_train_tensor = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32) y_train_tensor = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32) X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32) y_test_tensor = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32) print(X_test_tensor())

2023-05-11 上传
在代码中，`merged_data_with_env` 是一个包含环境数据的数据集，并使用 `to_excel()` 方法将其写入到输出文件夹下的 `神经网络标准化数据.xlsx` 文件中。 接下来，代码使用 `drop()` 方法删除 `ag_env_scaled` 和 ...

# 定义数据集路径和标签 data_dir = "D:/wjd" # 数据集路径 labels = ['Ag', 'Al', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Mo', 'Ta'] # 标签 # 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val')，可以给我改一改吗

2023-06-02 上传
labels = ['Ag', 'Al', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Mo', 'Ta'] # 标签 # 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') ...

在这个路径下我的png图片都是Ag10000.png-Ag10299,Al10000.png-Al10299,Au10000.png-Au10299,Cu10000.png-Cu10299,W10000.png-W10299,V10000.png-V10299,Mo10000.png-Mo10299,Ta10000.png-Ta10299，这段代码应该怎么改啊for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{Al}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{Al}.png') os.rename(old_path, new_path)

2023-06-02 上传
请将代码中的`element`替换为具体的元素名称，比如Ag、Al等。另外，这段代码中使用了`os.mkdir()`和`os.rename()`函数，需要确保`cluster_i_path`、`old_path`和`new_path`都是正确的文件路径。

import torch import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() for (label, line) in train_iter: counter.update(tokenizer(line)) vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"]) word2idx = dict(vocab.stoi) # 设定超参数 embedding_dim = 64 hidden_dim = 128 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 定义模型 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(RNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4) def forward(self, x): x = self.embedding(x) out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型、优化器和损失函数 model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据加载器 train_iter = AG_NEWS(split='train') train_data = [] for (label, line) in train_iter: label = torch.tensor([int(label)-1]) line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]) train_data.append((line, label)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: model.zero_grad() output = model(input) loss = criterion(output, target.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * input.size(0) print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))改错

2023-05-25 上传
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: optimizer...

for i=1:size(file_names_new,1) file_times_new(i,1)=str2num(strcat(file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-18:length(file_names_new(i).name)-11),file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-9:length(file_names_new(i).name)-4))); end file_times_sort_new=sort(file_times_new);% 返回排序后的时间 clear index; clear file_names_ind; clear file_names_sort; for i_file_new=1:size(file_names_new,1)% 根据排序的时间对文件排序 index_new=find(file_times_new==file_times_sort_new(i_file_new)); file_names_ind_new(i_file_new,1)=index_new(1); file_names_sort_new(i_file_new,1)=file_names_new(file_names_ind_new(i_file_new)); end for i_alth=2:size(file_names_sort_new,1) ar_ag=16; snr_th=8; file_name_buff=file_names_sort_new(i_alth).name; tic这段代码的流程是什么样的

2023-06-07 上传
5. 在第 5 行代码中，将一个常量值 16 赋值给变量 ar_ag。 6. 在第 6 行代码中，将一个常量值 8 赋值给变量 snr_th。 7. 在第 7 行代码中，将当前文件名赋值给变量 file_name_buff。 8. 在第 8 行代码中，使用 tic ...

cannot import name 'NUM_LINES' from 'torchtext.datasets.imdb' (E:\Anaconda\envs\deeplearning\lib\site-packages\torchtext\datasets\imdb.py)

2023-12-29 上传
解决方案是注释掉from torchtext.datasets import text_classification，并将文本分类数据集保存在根目录下的代码改为train_dataset, test_dataset = torchtext.datasets.AG_NEWS(root='./data/ag_news_csv/', split...

old_path = os.path.join(path, f'{Al, Au, Cu, Ag}{j+10000}.png')，这样正确吗

2023-06-02 上传
`'{Al, Au, Cu, Ag}'`这种写法是不合法的，不能这样来表示多个元素名称。你可以使用列表来表示多个元素名称，然后使用`random.choice()`函数从列表中随机选择一个元素，比如： ``` import random elements = ['Al'...
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