UC1617S: 128x128 STN LCD 控制器驱动器技术规格

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"UC1617SA是一款专为低功耗应用设计的128COMx128SEG矩阵被动式LCD控制器驱动器。这款集成电路(IC)是超芯片,结合了高压混合信号CMOS技术,适用于需要高效能、低能耗LCD显示的设备。它支持128x128像素的4-SSTN LCD(Super Twisted Nematic液晶显示器)控制驱动。" UC1617SA的主要特点和规格: 1. **高性能与低功耗**:作为一款专为低功耗设计的控制器驱动器,UC1617SA在提供高效率显示性能的同时,确保了较低的能源消耗,适合电池供电或对能耗有严格要求的设备。 2. **128x128分辨率**:该芯片能够驱动128行(COM)乘以128列(SEG)的液晶像素矩阵,提供中等分辨率的显示能力。 3. **4-SSTN LCD支持**:UC1617SA专为Super Twisted Nematic LCD设计,这种类型显示屏具有良好的视角和对比度,常用于便携式设备。 4. **高压混合信号IC**:内置的高压电路可以驱动LCD所需的高电压,同时集成的信号处理功能简化了系统设计。 5. **控制寄存器和命令集**:文档中详细介绍了控制寄存器、命令摘要和命令描述,这些信息对于编程和配置UC1617SA以驱动LCD至关重要。 6. **LCD电压设置**:提供VLCD快速参考和详细的LCD电压设置指导,以确保正确设置显示所需的电压。 7. **显示数据RAM**:UC1617SA包含用于存储显示帧缓冲的内部RAM,使得可以高效地更新屏幕内容。 8. **接口与布局**:描述了与主机系统的接口(如SPI或并行接口)以及COG(Chip-On-Glass)布局的推荐指南。 9. **复位和电源管理**:详细说明了如何进行复位操作以及电源管理功能,确保了系统稳定运行。 10. **多时序编程非易失性内存(MULTI-Time Program NV Memory, MTP)**:这是一种非易失性存储器,允许在不连接电源的情况下保存设置和数据。 11. **MTPOperationforLCMMakers**:针对LCD制造商提供了特定的操作指南,以优化驱动器和LCD模块的配合。 12. **静电放电(ESD)考虑**:提供了关于ESD保护的注意事项,确保在处理和安装过程中不会损坏设备。 13. **绝对最大额定值**:列出了芯片可以承受的最大电气和环境参数,避免过应力导致损坏。 14. **电气特性与交流特性**:给出了详细的电气规格和交流特性表,帮助评估芯片的性能和兼容性。 15. **物理尺寸**:提供了芯片的物理尺寸信息,用于PCB布局和封装选择。 16. **对齐标记信息**:包括对齐标记的详细信息,对LCD组装和校准至关重要。 17. **焊盘坐标**:提供了焊盘的位置坐标,方便焊接和PCB设计。 18. **托盘信息**:描述了芯片的包装方式,对供应链管理和库存控制有帮助。 19. **修订历史**:记录了文档的版本变化,以便追踪改进和修复。 UC1617SA是一款功能齐全的LCD控制器驱动器,适用于各种需要低功耗、高效率显示解决方案的应用,如智能手表、便携式电子设备、工业仪表等。通过其丰富的功能和详细的用户手册,设计者能够轻松集成并优化LCD显示性能。

class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out这是我改进之前的类代码块,而这是我加入SA注意力机制后的代码块:class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out,我发现改进后的代码块对于mlps参数的计算非常混乱,请你帮我检查一下,予以更正并给出注释

2023-05-24 上传
2023-05-24 上传

import torch import torch.nn as nn from pointnet2_lib.pointnet2.pointnet2_modules import PointnetFPModule, PointnetSAModuleMSG from lib.config import cfg def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]中的self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) )是什么含义和作用

2023-05-22 上传