Dialog DA14586蓝牙5.0 SoC: 最低功耗 Mesh组网与音频接口

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DA14586是一款由Dialog半导体公司推出的高级蓝牙5.0系统级芯片(SoC)，专为远程控制单元(RCU)设计，特别注重低功耗和语音命令、运动/手势识别功能。它在前一代产品DA14580的基础上进行了优化，显著缩短了启动时间，并支持最多8个连接。 该芯片的核心特性包括一个集成的蓝牙低功耗收发器和基带处理器，实现了对蓝牙5.0标准的强大支持。它的内存架构非常灵活，内置2M位闪存，能够存储蓝牙低功耗协议（如L2CAP、SM、ATT、GATT和GAP）以及定制的蓝牙应用代码，这意味着设备可以通过空中下载（Over-the-Air, OTA）进行固件更新，提高了系统的可扩展性和灵活性。 音频接口是DA14586的一个亮点，内建音频单元(Audio Unit)提供了多种接口选项，如串行数字麦克风接口(PDM)、外部编解码器接口(PCM/I2S)以及采样率转换器，这使得它能轻松兼容各种音频设备和传感器输入，满足对清晰语音交互的需求。 此外，DA14586还支持广泛的蓝牙连接功能，不仅涵盖了蓝牙技术联盟(Bluetooth SIG)发布的标准服务层协议，还包括自定义服务，使其适用于各类物联网(IoT)应用，如智能家居、健身追踪器或工业自动化等场景。 在安全方面，该芯片内置了完整的安全管理系统，确保数据传输的安全可靠。对于开发者来说，这些特性使得DA14586成为构建低功耗、高集成度、具有语音交互能力的智能设备的理想选择。 DA14586凭借其高性能、低功耗和高度可定制化的优势，不仅能满足基本的蓝牙连接需求，还能提供丰富的音频处理功能和先进的连接管理，是现代物联网应用中的关键组件。

DA14531_datasheet_2v0.pdf

2020-07-03 上传
The DA14531 is an ultra-low power SoC integrating a 2.4 GHz transceiver and an ARM® CortexM0+TM microcontroller with 48 kB of RAM and 32 kB of One-Time Programmable (OTP) memory. It can be used as a standalone application processor or as a data pump in hosted systems.

DA14691/DA14695/DA14697/DA14699中文简介和英文DataSheet

2019-12-17 上传
DA14691/DA14695/DA14697/DA14699蓝牙芯片的中文简介和英文DataSheet,小米手环四代采用的蓝牙主控芯片（DA14695）

da14531_datasheet_2v1.pdf

2019-12-24 上传
dialog DA14531官方datasheet；文档资料，芯片手册。英文原版官方datasheet。

def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\daad\daaad\Ad.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\daad\daaad") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\daad\daaad" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsada', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 检查 Excel 文件是否存在 writer = pd.ExcelWriter('E:\daad\daaad\qwd.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段，并判断，若不存在的字段跳过 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据追加到现有的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file, index=False, header=False, startrow=len(pd.read_excel(file_path, sheet_name=xls_file))) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipjie() 帮我改造下代码，实现计算已有EXCEL的行数，然后对EXCEL内容进行追加

2023-06-09 上传
selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file, index=False, header=False, startrow=startrow) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() unzip_and_append() ``` 这样，代码就...

import pandas as pd import os Workpath = 'D:\PACK数据\规范化文件\功能测试数据' for filename in os.listdir(Workpath): path_excel = os.path.join(Workpath, filename) da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细') data = da.groupby('步骤序号').tail(1) # Handling CAN0_Cell columns max_number_cell = 0 for column_name in data.columns: if isinstance(column_name, str) and 'CAN0_Cell_' in column_name: num_str = column_name.split('_')[-1] num_cell = int(num_str) max_number_cell = max(max_number_cell, num_cell) if num_cell < 500: # Adding new columns and setting their data as None for i in range(max_number_cell + 1, 491): new_column_name = f'CAN0_Cell_{i:03d}' data[new_column_name] = None # Sorting columns containing "CAN0_Cell_" column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_')] sorted_column_names_cell = sorted(column_names_cell, key=lambda x: int(x.split('_')[-1]) if x.split('_')[-1].isdigit() else 0) data = data[sorted_column_names_cell]，这个代码·运行后data中不包含CAN0_Cell的列就没了，怎么实现

2023-07-15 上传
da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细') data = da.groupby('步骤序号').tail(1) # Handling CAN0_Cell columns column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_...

import pandas as pd import os Workpath = 'D:\PACK数据\规范化文件\功能测试数据' for filename in os.listdir(Workpath): path_excel = os.path.join(Workpath, filename) da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细') data = da.groupby('步骤序号').tail(1) # Handling CAN0_Cell columns max_number_cell = 0 for column_name in data.columns: if isinstance(column_name, str) and 'CAN0_Cell_' in column_name: num_str = column_name.split('_')[-1] num_cell = int(num_str) max_number_cell = max(max_number_cell, num_cell) if num_cell < 500: # Adding new columns and setting their data as None for i in range(max_number_cell + 1, 491): new_column_name = f'CAN0_Cell_{i:03d}' data[new_column_name] = None # Sorting columns containing "CAN0_Cell_" column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_')] sorted_column_names_cell = sorted(column_names_cell, key=lambda x: int(x.split('_')[-1]) if x.split('_')[-1].isdigit() else 0) data = data[sorted_column_names_cell]，怎么修改才能使列名中分别包含CAN0_Temp_和CAN0_Cell_的列按照各自连接的数字进行排序

2023-07-15 上传
da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细') data = da.groupby('步骤序号').tail(1) # Handling CAN0_Cell and CAN0_Temp columns column_names_cell = [col for col in data.columns if col.starts...

datagridview数据绑定excel

2023-06-28 上传
da = new OleDbDataAdapter("SELECT * FROM [Sheet1$]", conn); dt = new DataTable(); da.Fill(dt); dataGridView1.DataSource = dt; } 6. 在窗体的Load事件中调用BindData方法。 7. 运行程序，即可看到...

Excel数据导入datagridview

2023-05-29 上传
da.SelectCommand = new OleDbCommand("SELECT * FROM [Sheet1$]", conn); // 声明一个DataTable对象 DataTable dt = new DataTable(); // 填充DataTable对象 da.Fill(dt); // 关闭连接 conn.Close(); // 绑定...

dategridview载入excel数据

2023-05-13 上传
OleDbCommand cmd = new OleDbCommand("SELECT * FROM [Sheet1$]", con); OleDbDataAdapter da = new OleDbDataAdapter(cmd); da.Fill(dt); // 关闭连接 con.Close(); // 将 DataTable 绑定到 DataGridView ...

VB.NET 代码 导出ACCESS到excel

2023-05-21 上传
Data Source=C:\myFolder\myAccessFile.accdb;Persist Security Info=False;" conn.Open() ' 查询数据 cmd.Connection = conn cmd.CommandText = "SELECT * FROM myTable" da.SelectCommand = cmd da.Fill(ds, ...
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