DA14580内存映射与配置详解：UM-B-011 MemoryMap & Scatter File v1.1

DA14580
内存映射
flash配置
需积分: 10 1 下载量 103 浏览量 更新于2024-07-17 收藏 795KB PDF 举报
本文档是关于Dialog Semiconductor生产的DA14580微控制器的内存映射与配置指南，版本为UM-B-011 v1.1。该文档旨在帮助用户理解和设置DA14580芯片内部的内存布局以及如何使用Dialog半导体提供的通用散列文件（scatter file）来构建定制应用。主要内容包括： 1. **内存映射概述**： - DA14580的内存分配在0x80000到0x82FFF的地址空间内，文档详细解释了这些区域的功能和用途。 2. **ARM散列文件介绍**： - 本节介绍了ARM散列文件在嵌入式系统开发中的作用，即如何组织代码、数据和外设驱动程序，以便高效地在内存中加载和执行。 3. **内存映射工具**： - 提供了使用内存映射工具的方法，包括输入参数的设置。通过工具，用户可以生成适合不同工作模式（如Deep Sleep、Extended Sleep）的应用配置。 - **示例**： - 深度睡眠模式下，文档提供了连接1、4和6个外设的配置实例，展示了如何调整内存布局以支持不同的连接需求。 - **扩展睡眠模式**：除了深度睡眠，还涵盖了如何为Extended Sleep模式配置内存。 4. **文件结构与scatter文件配置**： - 详细解释了内存中存储的数据结构和配置，特别是针对深度睡眠和扩展睡眠的不同内存布局。 5. **构建应用 - Keil状态报告**： - 介绍如何使用Keil集成开发环境（IDE）配合scatter文件，创建和编译应用程序，同时提供状态报告以确保正确配置。 6. **修订历史**： - 文档的更新记录，便于跟踪功能更改和新增内容。 这份文档是针对DA14580芯片的专业技术资料，对理解其内存管理机制和优化应用程序配置至关重要。无论是开发人员还是系统集成者，都应仔细阅读并根据实际项目需求进行相应的配置。

ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz

2018-06-20 上传
opencv3.4需要的ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz linux电脑下，可能会无法下载此包，传到这里，可以下载。

DA14580 SDK

2018-03-29 上传
Dialog 官方SDK 版本5.0.4，内含OTA，系统，外设等例程

ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz和20170822

2019-08-01 上传
网上比较多的ippicv是ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20170822.tgz，而ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz很少，我一并压缩发布。 其实更万能的方式参考该链接：https://www.wandouip.com/t5i170326/ 特别注意file：//这个是cmake读取文件的方式，所以 "file:///home/lc/下载/"是没错的

--cpu Cortex-M7.fp.dp *.o --library_type=microlib --strict --scatter "STM32H747I_DISCO_CM7\Exe\STM32H747I_DISCO_CM7.sct" --summary_stderr --info summarysizes --map --load_addr_map_info --xref --callgraph --symbols --info sizes --info totals --info unused --info veneers --list "STM32H747I_DISCO_CM7.map" -o STM32H747I_DISCO_CM7\Exe\STM32H747I_DISCO_CM7.axf

2023-06-10 上传
这段命令是 Keil uVision5 软件的 armclang 编译器的链接命令，用于将目标文件链接成可执行文件。这个命令包含了以下参数： - `--cpu Cortex-M7.fp.dp`：指定链接器使用的目标处理器。 - `*.o`：指定链接器需要...

def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮，让图片不要被压缩显示，怎么改代码？

2023-06-03 上传
同时，你需要在scatter_frame上添加鼠标滚动事件的绑定，用来处理滚轮事件。 修改后的代码如下： ```python def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 ...

优化这段代码 def run(self) -> bool: print('check_os_version') # debug if self._check_os_version(): print('uncompress_rom') # debug if self._uncompress_rom(): print('find_scatter_file') # debug if (scatter_file := self._find_scatter_file()) is not None: subp_run('adb reboot bootloader') print('check download status...') # debug if self._check_download_status(False): print('check download status...') # debug if self._download(scatter_file): print('check boot status...') # debug if self._check_download_status(): return wait_for_device(self.serial) return False

2023-05-25 上传
scatter_file = self._find_scatter_file() if scatter_file is None: return False subp_run('adb reboot bootloader') print('check download status...') # debug if not self._check_download_status...

class RandomWalk(): def __init__(self,point_num=5000): self.point_num = point_num self.xval = [0] self.yval = [0] def fill_walk(self): while len(self.xval)<self.point_num: x_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) xstep = x_direction * step_num y_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) ystep = y_direction * step_num if xstep == 0 and ystep==0: continue x_next = self.xval[-1] + xstep y_next = self.yval[-1] + ystep self.xval.append(x_next) self.yval.append(y_next) rw = RandomWalk(50000) rw.fill_walk() point_numbers = list(range(rw.point_num())) plt.scatter(rw.x_val,rw.y_val,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor = 'none',s=2) plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors='none',s=100) plt.scatter(rw.x_val[-1],rw.y_val[-1],c='red',edgecolor='none',s=100) plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_xaxis().set_yisible(False) plt.show()修改代码

2023-05-27 上传
1. `xval` 和 `yval` 改为 `x_val` 和 `y_val`，以符合 Python 的命名规范。 2. `rw.point_num()` 改为 `rw.point_num`，因为 `point_num` 是一个属性而不是方法。 3. `plt.axes().get_xaxis().set_yisible(False)` ...

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 while True: # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) # 突出起点和终点 plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") if keep_running == 'n' : break

2023-06-01 上传
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(0, 0, ...

# 绘制散点图 fig_scatter = plt.Figure(figsize=(6, 6), dpi=75) ax_scatter = fig_scatter.add_subplot(111) ax_scatter.scatter(df["Flavanoids"], df["OD"], c=df["Wine"]) ax_scatter.set_xlabel("Flavanoids") ax_scatter.set_ylabel("OD") ax_scatter.set_title("Wine") scatter_canvas = FigureCanvasTkAgg(fig_scatter, master=plot_window) scatter_canvas.draw() scatter_canvas.get_tk_widget().pack(side="left", fill=tk.BOTH, expand=True) 怎么修改散点图里散点的颜色

2023-06-07 上传
要修改散点图里散点的颜色，可以在 scatter() 方法中指定 c 参数的值，例如： ``` ax_scatter.scatter(df["Flavanoids"], df["OD"], c="red") ``` 这样就会将散点的颜色全部设置为红色。如果想根据数据的不同取值...

如何用我的.csv文件替换下列python代码中的数据集，其中我的.csv文件含有四个变量的四列数据。 #code-4-3.py #Simple Linear Regression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. model_selection import train_test_split dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.feature_names #导入特征 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1)#选取前400个样本作为训练集 y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_test[:, 5].reshape(-1, 1)#选取剩余的样本作为训练集 y_data_test = y_test.reshape(-1, 1) simple_model = LinearRegression() #创建线性回归估计器实例 simple_model.fit(x_data_train,y_data_train)#用训练数据拟合模型 y_data_test_p = simple_model.predict(x_data_test)#用训练的模型对测试集进行预测 plt.subplot(1, 1, 1) plt.scatter(x_data_test,y_data_test,s = 20, color="r") plt.scatter(x_data_test,y_data_test_p,s = 20, color="b") plt.xlabel('Room Number') plt.ylabel('Price') plt.title(name_data[5]) plt.show() r_squared = simple_model.score(x_data_test, y_data_test) print('R2') print(r_squared)

2023-06-03 上传
你可以使用pandas库中的read_csv()函数读取你的.csv文件，并将其转换为numpy数组，然后将其用于代码中的x_data和y_data。以下是代码示例： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear...
jiangchao3392
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