Linux CDC Subset USB网络链接驱动2.13.6版

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0 下载量 22 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息:"CDC_subset.rar_Links文件是一个与Linux v2.13.6版本相关的简单CDC(通信设备类)子集USB网络连接链接集。在IT行业中,CDC通常是指与USB通信设备类相关的技术,它允许USB设备与计算机或其他USB设备进行通信。CDC类设备主要包括USB调制解调器、网络适配器以及基于USB的串行端口设备等。CDC设备通过在设备端实现特定的USB类规范来工作。CDC子集通常包括实现子集类规范的设备,这些设备可以是USB大容量存储设备、USB音频设备等。在Linux操作系统中,CDC设备需要特定的驱动程序来实现与宿主系统的通信。 由于文件中提到了USB Networking Links,这可能表明了该文件包含有关如何通过USB接口实现网络连接的技术细节和实现代码。CDC类设备能够创建虚拟的网络连接,使得主机计算机可以通过USB接口连接到其他网络设备或者互联网。Linux内核提供了一系列的CDC网络驱动程序,以支持不同的CDC网络子集设备。开发人员可以使用这些驱动程序来开发、调试和测试USB CDC设备。 文件中还提到了一个名为cdc_subset.c的压缩包子文件。这很可能是一个C语言编写的源代码文件,用于展示如何使用CDC子集来建立和管理Linux系统上的USB网络连接。C语言是操作系统和内核开发中广泛使用的编程语言,具有高效的性能和灵活的控制能力。在Linux内核的CDC网络驱动程序中,源代码通常包含了USB核心API的调用,以及对网络堆栈的集成。cdc_subset.c文件中可能包括了初始化网络连接、处理数据包传输、管理USB端点以及错误处理等方面的代码实现。 在实际开发过程中,cdc_subset.c源代码文件可能被用于教学和参考,以帮助开发者理解CDC网络设备在Linux系统上的编程模型。开发者可以深入阅读该文件中的代码,了解如何在Linux内核中注册USB CDC设备,以及如何实现USB网络设备的枚举、配置和通信等功能。这些知识点对于需要在Linux环境下进行USB CDC网络设备开发的工程师来说,是非常重要的。 在使用CDC设备进行USB网络连接时,需要确保设备支持相应的子集规范,并且宿主计算机上有正确安装和配置好对应的CDC驱动程序。驱动程序可以由设备制造商提供,也可以是开源社区提供的通用驱动程序。在Linux系统中,CDC驱动程序通常会包括USB核心模块以及网络设备模块,这些模块协同工作以支持USB CDC设备的网络连接功能。 总的来说,cdc_subset.rar_Links文件是Linux环境下CDC USB网络连接的开发和研究的重要参考资源。它包含了CDC子集USB网络设备的代码实现以及可能的使用说明,为开发者在Linux系统上实现USB网络通信提供了宝贵的技术支持。"

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