ARTINCHIP AIC800G3 四核应用处理器数据手册 V1.4

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"AIC800G3 Datasheet V1.4.pdf" 本文档是ARTINCHIP Technology Co., Ltd.发布的AIC 800 G3应用处理器的数据手册,详细介绍了该四核处理器的特性、修订历史以及使用注意事项。AIC 800 G3是一款针对特定应用设计的高性能处理器,具有强大的处理能力和集成的多种功能。 **核心特性** AIC 800 G3处理器搭载了四个核心,这表明它具备多任务处理能力,能高效地运行复杂的计算任务。对于需要高效能和低功耗的嵌入式系统,如工业自动化、物联网设备或智能家电等应用场景,这款处理器是理想的选择。 **修订历史** - V1.0 (2020-04-11):初始发布版本 - V1.1 (2020-05-15):更新了EMAC(以太网媒体访问控制器)和PWM(脉宽调制)的信息 - V1.2 (2020-05-26):更新了引脚编号信息 - V1.3 (2020-06-09):更新了系统块图 - V1.4 (2020-07-20):更新了操作温度 这些修订表明AIC 800 G3在不断优化和改进,以满足更多样化的需求,尤其是在网络连接和电源管理方面。 **网络与接口** EMAC的更新意味着处理器可能集成了更高效的以太网接口,支持高速网络通信,可能包括千兆以太网功能,这对于需要网络连接的应用尤其重要。而PWM的更新可能涉及到更精确的电源控制或电机控制,适用于驱动设备或实现动态电源管理。 **硬件接口** 提到的引脚编号更新可能涉及到处理器的物理接口布局,这直接影响到硬件设计和开发。更新可能包括新的引脚定义,以支持额外的功能或改进现有功能的兼容性。 **系统块图** 系统块图的更新通常反映了处理器内部架构的改进或新组件的加入,如内存控制器、外围接口、安全模块等,这有助于开发者了解如何更好地利用处理器的资源。 **操作温度** 更新的操作温度范围意味着处理器现在可以在更宽的环境温度下稳定工作,扩展了其在极端环境中的适用性,例如在工业应用或户外设备中。 **法律条款** 文档中提到,所有复制或部分复制此文档的行为必须得到ARTINCHIP TECHNOLOGY的书面许可,并明确承认版权所有者。购买的产品、服务和特性由ARTINCHIP与客户之间的合同规定。使用者在使用前需仔细阅读合同条款和相关说明,遵循文档中的指导。 AIC 800 G3的详细数据手册是开发基于该处理器的系统的关键参考资料,提供了关于处理器性能、接口、功耗和兼容性的全面信息。通过深入理解和利用这些特性,开发者可以构建出高效、可靠的嵌入式解决方案。

import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) # 输出预测值 forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析,请尝试其他模型'),如何添加检测预测准确率的python代码

2023-05-24 上传
2023-06-06 上传