Linux CDC Subset USB网络链接简易实现

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0 下载量 36 浏览量 更新于2024-10-18 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息:"CDCSubset USB网络链接简介" CDC(通信设备类)Subset是一种在USB(通用串行总线)设备中实现的网络连接协议,用于创建在Linux操作系统版本2.13.6上的简单网络接口。CDC网络子集通常包含在支持USB设备连接的Linux内核驱动程序中,其允许计算机将USB设备作为网络设备进行识别和通信。 标题中提到的"cdc_subset.rar_Links"暗示着存在一个压缩包文件,其中包含CDC Subset USB网络链接的相关文件和资源。该压缩包包含至少两个文件:cdc_subset.c和shsha.txt。 文件cdc_subset.c很可能是一个C语言源代码文件,它包含了实现CDC Subset USB网络链接的代码。在Linux内核中,CDC网络类子集驱动程序负责初始化网络接口,处理USB与网络之间的数据包传输,并提供必要的网络接口功能,如IP分配、路由等。此源代码文件可能包括了用于配置和管理网络连接的必要数据结构定义、函数以及模块初始化和清理代码。该文件对开发者来说是极有价值的,因为它提供了如何在Linux环境下实现和维护USB网络通信的直接示例。 shsha.txt文件可能是软件包的一部分,其中包含了CDC Subset USB网络链接相关软件或文档的SHA哈希校验值。这种校验值通常用于确保文件的完整性和安全性,允许用户验证下载的文件是否在传输过程中被篡改或损坏。文件名中的"shsha"可能代表"SHA哈希"的缩写,而".txt"扩展名表示这是一个文本文件。 【描述】部分提供了关于该CDC Subset USB网络链接资源的使用环境信息,即它适用于Linux操作系统的v2.13.6版本。这说明了用户需要运行Linux操作系统,并且拥有一个兼容CDC网络子集的USB设备,才能利用该资源文件。CDC Subset USB网络链接的实现可能需要特定的硬件支持,并可能依赖于特定版本的Linux内核。 【标签】为"links",表明文件或资源可能与其他网络链接相关联,或者用户可能需要关注与网络链接相关的操作和配置。 CDC Subset USB网络链接在技术上属于Linux内核中通信设备类驱动程序的一部分,它允许计算机通过USB接口将各种支持CDC网络通信的设备视为网络设备。这为设备间的数据传输提供了一种便捷的方式,特别是那些没有内置网络接口的嵌入式设备。通过这种方式,嵌入式设备可以通过USB接口连接到计算机,并与计算机或网络进行通信,实现文件共享、数据同步和远程控制等功能。 综上所述,CDC Subset USB网络链接为Linux用户提供了一种将USB设备作为网络设备来使用的方法。相关的源代码文件cdc_subset.c为开发者提供了实现这一功能的代码参考,而shsha.txt文件则提供了一个安全校验机制。这些资源的使用依赖于Linux v2.13.6操作系统,并需要相应的硬件支持。这为那些希望在Linux环境下利用USB接口实现网络通信的开发者和技术人员提供了宝贵的资源。

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