Sdram MT48LC1M16A1数据手册压缩包

版权申诉
0 下载量 60 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 1.08MB ZIP 举报
资源摘要信息:"MT48LC1M16A1 (1).zip_sdram_zip" 知识点: 1. SDRAM简介: SDRAM,全称为同步动态随机存取存储器(Synchronous Dynamic Random-Access Memory),是一种动态随机存取存储器,它能够与CPU同步运行,提高数据传输速度。SDRAM使用了较多的存储单元,所以在同一时间内可以存储更多的数据。同时,SDRAM的运行速度比传统的DRAM更快,能够更好的满足现代处理器高速运行的需求。 2. MT48LC1M16A1参数解析: MT48LC1M16A1是一款由Micron公司生产的64Mb (8 Meg x 8-Bit/4 Meg x 16-Bit) SDRAM器件。这款存储器支持166MHz的高速操作,并使用了3.3V的电压,以保证高速运行时的稳定性。MT48LC1M16A1提供了标准的JEDEC内存接口,使它可以轻松地与现代处理器进行连接。 3. SDRAM的工作原理: SDRAM通过引入时钟信号,将内存控制与系统总线的速率同步,从而提高内存读写的速度。在SDRAM中,内存单元被分成若干个“bank”,每个bank拥有独立的行地址和列地址。当访问内存时,首先指定bank号和行地址,然后在行地址激活后,指定列地址进行数据读写操作。这种“行激活,列读写”的操作模式,大大提高了内存的读写效率。 4. SDRAM与DDR的区别: SDRAM的下一代是DDR SDRAM,即双倍数据速率同步动态随机存取存储器。与SDRAM相比,DDR SDRAM在一个时钟周期内可以进行两次数据传输,即数据在上升沿和下降沿都可以传输,从而有效提高了数据传输速率。此外,DDR SDRAM采用了更先进的内存控制技术,如“预取”技术,使得其性能更加强大。 5. SDRAM的应用领域: SDRAM广泛应用于各种计算机设备,包括台式电脑、笔记本电脑、服务器、路由器、交换机等。SDRAM的优势在于其高速的数据传输能力和较大的存储容量,能够满足现代电子设备对内存的需求。 6. SDRAM的局限性: 尽管SDRAM具有较高的速度和容量,但是其耗电量较大,且在多任务处理能力上存在不足。随着技术的发展,DDR、DDR2、DDR3等新一代内存技术逐渐取代了SDRAM,提供了更高的速度和更低的功耗。 7. 读取SDRAM数据手册的重要性: 对于硬件工程师和程序员来说,理解SDRAM的详细规格对于设计、开发和故障排除至关重要。数据手册提供了关于SDRAM的详细参数,包括引脚配置、电气特性、时序参数、操作条件等。通过阅读数据手册,工程师可以了解如何将SDRAM与特定的硬件平台或软件程序相结合,实现最优的性能。 8. 压缩包文件的使用: 在本文档的名称中,“zip”表示这是一个压缩文件。压缩文件可以将多个文件合并为一个文件,并且进行压缩,以减少存储空间。在下载和分享数据时,压缩文件非常常见,因为它可以提供更小的文件大小和更快的传输速度。通常,用户需要使用专门的软件工具来解压缩文件,例如WinRAR或7-Zip,以获取压缩包内的原始文件内容。在本例中,压缩包内含有MT48LC1M16A1 (1).pdf文件,这是关于MT48LC1M16A1 SDRAM的技术文档,用户需要解压缩后才能阅读这份重要资料。

请你修改优化代码,要求在读取完lc1和lc5文件后,分别调用save_to_csv函数将解析后的数据保存为CSV文件。1分文件名格式为文件名_1M。CSV,五分钟文件名格式为:文件名_5M.csv, import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path): csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 file_name = "lc1" df1.to_csv(file_name + "_1M.csv", index=False) file_name = "lc5" df5.to_csv(file_name + "_5M.csv", index=False)

2023-06-02 上传

请修改优化以下代码 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' 5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path, is_lc1): if is_lc1: interval = '1M' else: interval = '5M' csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_' + interval + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH, True) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH, False) # 以lc1和lc5的文件名分别保存五分钟的数据 file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC1_FILE_PATH))[0] df1_5M = df1.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df1_5M, LC1_FILE_PATH, False) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC5_FILE_PATH))[0] df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, False)

2023-06-02 上传

请你按照检查修改以下代码,要求高质量代码,要求可维护性、可靠性、适应性、可测试性、安全性高。代码如下:'''import struct import pandas as pd def read_dat(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: data = f.read() data_len = len(data) n = data_len // 32 result = [] for i in range(n): start = i * 32 # 解析日期和时间 date, time = struct.unpack('<HH', data[start:start+4]) year = date // 2048 + 2004 month = date % 2048 // 100 day = date % 100 hour = time // 60 minute = time % 60 # 解析价格和成交量 open_price, high_price, low_price, close_price = struct.unpack('<IIII', data[start+4:start+20]) open_price /= 100 high_price /= 100 low_price /= 100 close_price /= 100 amount, volume = struct.unpack('<fi', data[start+20:start+28]) # 添加到结果列表中 result.append([year, month, day, hour, minute, open_price, high_price, low_price, close_price, amount, volume]) # 将结果转化为DataFrame并返回 return pd.DataFrame(result, columns=['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'open_price', 'high_price', 'low_price', 'close_price', 'amount', 'volume']) def save_csv(file_path): # 读取5分钟数据并保存为CSV格式 df_5min = read_dat(file_path + 'sz000001.lc5') df_5min.to_csv(file_path + 'sz000001_5min.csv', index=False) # 读取1分钟数据并保存为CSV格式 df_1min = read_dat(file_path + 'sz000001.lc1') df_1min.to_csv(file_path + 'sz000001_1min.csv', index=False) # 指定文件路径并保存为CSV格式 save_csv('d:\\')'''

2023-06-02 上传
2023-06-02 上传