AG6202 HDMI转VGA转换器数据手册 V1.1

AG6202
AG6202datasheet
AG6202方案设计
HDMI
1.4转VGA设计
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"AG6202_Datasheet_V1P1.pdf 是一款HDMI 1.4到VGA转换器的数据手册，由Angerei公司提供，版本V1.1，发布于2019年1月。该芯片支持最高1920x1200@60Hz的视频分辨率，具有热插拔检测功能，内置3.3V和1.2V电压调节器，符合HDCP 1.4标准，并集成了HDCP 1.4密钥。此外，它还具备2KV ESD防护和宽工作温度范围（0°~ +85°）等特点。" 本文档详细介绍了AG6202芯片，这是一款专为将HDMI 1.4信号转换为VGA信号的集成电路。以下是关于AG6202的关键技术点和应用信息： 1. **视频分辨率**：AG6202支持最高1920x1200@60Hz的视频分辨率，这意味着它可以处理高清视频源并将其转换为VGA显示器兼容的格式。 2. **热插拔检测**：此特性允许设备在不关闭电源的情况下安全地插入或移除，增加了使用的便利性。 3. **片上晶体**：芯片内集成了晶体，减少了外部组件的需求，简化了电路设计。 4. **电压调节器**：集成的3.3V和1.2V电压调节器可以为芯片的内部电路提供稳定的工作电压。 5. **HDCP兼容性**：AG6202符合HDCP 1.4规范，确保了数字内容的版权保护，使得高清晰度视频可以在未经授权的设备上播放。 6. **HDCP 1.4密钥**：内置的HDCP密钥允许芯片与HDCP兼容的源设备进行加密通信，保证了视频传输的安全性。 7. **电源电压**：1.2V的核心电源和3.3V的I/O电源设计，满足不同部分的供电需求，确保芯片稳定运行。 8. **ESD防护**：2KV的ESD防静电性能保护芯片免受静电放电损坏，提高了产品的耐用性和可靠性。 9. **工作温度范围**：芯片能在0°~ +85°的温度范围内正常工作，适应各种环境条件。 10. **应用**：AG6202适用于需要将现代HDMI设备连接到传统VGA显示器的场景，如家庭娱乐系统、办公室环境、教育设施等。 11. **系统框图**：数据手册中的系统框图展示了AG6202如何在HDMI和VGA接口之间转换信号，以及与其他外围设备的交互方式。 12. **引脚定义和功能**：详细列出了每个引脚的功能，帮助设计人员理解和使用芯片。 AG6202是一款高效、安全且易于集成的HDMI到VGA转换解决方案，对于那些拥有老式VGA显示器但需要连接现代HDMI设备的用户来说，是理想的选择。设计者可以根据提供的规格和引脚定义信息来实现AG6202在各种应用中的集成。

AG6201|AG6202|HDMI转VGA|带DAC音频方案设计（原理图）-电路方案

2021-04-20 上传
AG6202是一颗高性能用于实现HDMI1.4高分辨率视频转VGA转换器。AG6201和AG6202可以共用PCB文件，区别:AG6202不带音频，AG6201带DAC音频输出。设计电路都比较简洁。 AG6202应用程序HDMI转VGA转换器 扩展坞 AG6202特性AG6202支持1920x1200@60Hz的视频分辨率 支持热插拔检测 无晶体，片上集成晶体 AG6202内置3.3 vand 1.2V电压调节器 芯片HDCP引擎，符合HDCP 1.4规范 芯片集成HDCP1.4密钥 1.2V核心电源和3.3V I/O电源 2KV ESD防静电性能 AG6202工作温度范围:0°~ +85°

详细介绍了MT6620芯片的使用及方法

2014-11-05 上传
MT6620（联发科2011年研制）蓝牙芯片的介绍，该芯片集成了蓝牙，GPS，WiFi，FM收发功能，功能强大。

低功耗蓝牙系列产品HS6621规格书_V2.0.pdf

2021-07-30 上传
昂瑞微HS6621芯片手册

merged_data_with_env.to_excel('输出/输出数据/神经网络标准化数据.xlsx',index=False) X = merged_data_with_env.drop(columns=ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)) y = merged_data_with_env[ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)] y = merged_data_with_env[['ag_平均温度', 'ag_平均湿度', 'ag_05um', 'ag_5um', 'dj_平均温度', 'dj_平均湿度', 'dj_05um', 'dj_5um']].copy() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 转换数据为 PyTorch 张量 X_train_tensor = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32) y_train_tensor = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32) X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32) y_test_tensor = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32) print(X_test_tensor())

2023-05-11 上传
在代码中，`merged_data_with_env` 是一个包含环境数据的数据集，并使用 `to_excel()` 方法将其写入到输出文件夹下的 `神经网络标准化数据.xlsx` 文件中。 接下来，代码使用 `drop()` 方法删除 `ag_env_scaled` 和 ...

for i=1:size(file_names_new,1) file_times_new(i,1)=str2num(strcat(file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-18:length(file_names_new(i).name)-11),file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-9:length(file_names_new(i).name)-4))); end file_times_sort_new=sort(file_times_new);% 返回排序后的时间 clear index; clear file_names_ind; clear file_names_sort; for i_file_new=1:size(file_names_new,1)% 根据排序的时间对文件排序 index_new=find(file_times_new==file_times_sort_new(i_file_new)); file_names_ind_new(i_file_new,1)=index_new(1); file_names_sort_new(i_file_new,1)=file_names_new(file_names_ind_new(i_file_new)); end for i_alth=2:size(file_names_sort_new,1) ar_ag=16; snr_th=8; file_name_buff=file_names_sort_new(i_alth).name; tic这段代码的流程是什么样的

2023-06-07 上传
5. 在第 5 行代码中，将一个常量值 16 赋值给变量 ar_ag。 6. 在第 6 行代码中，将一个常量值 8 赋值给变量 snr_th。 7. 在第 7 行代码中，将当前文件名赋值给变量 file_name_buff。 8. 在第 8 行代码中，使用 tic ...

""" This code is based on the Torchvision repository, which was licensed under the BSD 3-Clause. """ import os import pickle import sys import numpy as np import torch from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset from utils.mypath import MyPath from torchvision.datasets.utils import check_integrity, download_and_extract_archive class simclr_c10(Dataset): base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10' filename = "simclr_c10" def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd/simclr_c10/'), train=True, transform=None, download=False): super('wjd/simclr_c10/', self).__init__() self.data = None self.root = root self.transform = transform self.train = train # training set or test set self.classes = ['Al', 'Ag', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Ta', 'Mo'] def __getitem__(self, index): """ Args: index (int): Index Returns: dict: {'image': image, 'target': index of target class, 'meta': dict} """ img, target = self.data[index], self.targets[index] img_size = (img.shape[0], img.shape[1]) img = Image.fromarray(img) class_name = self.classes[target] if self.transform is not None: img = self.transform(img) out = {'image': img, 'target': target, 'meta': {'im_size': img_size, 'index': index, 'class_name': class_name}} return out def get_image(self, index): img = self.data[index] return img def __len__(self): return len(self.data) def extra_repr(self): return "Split: {}".format("Train" if self.train is True else "Test") return outside function，这段代码正确吗

2023-06-03 上传
def _load_data(self): if self.train: data_file = os.path.join(self.root, self.base_folder, 'train.pkl') else: data_file = os.path.join(self.root, self.base_folder, 'test.pkl') with open(data_...

import torch import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() for (label, line) in train_iter: counter.update(tokenizer(line)) vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"]) word2idx = dict(vocab.stoi) # 设定超参数 embedding_dim = 64 hidden_dim = 128 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 定义模型 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(RNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4) def forward(self, x): x = self.embedding(x) out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型、优化器和损失函数 model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据加载器 train_iter = AG_NEWS(split='train') train_data = [] for (label, line) in train_iter: label = torch.tensor([int(label)-1]) line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]) train_data.append((line, label)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: model.zero_grad() output = model(input) loss = criterion(output, target.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * input.size(0) print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))改错

2023-05-25 上传
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: optimizer...

retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope)

2023-07-09 上传
这是一个使用 TensorFlow 的 AutoGraph 转换的代码片段。`converted_call` 函数用于将 `step_function` 转换为 TensorFlow 图形计算图的形式。`ld` 函数用于加载变量，并将其传递给 `converted_call` 函数进行计算。...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[29], line 91 88 model.summary() 89 #模型训练 ---> 91 history = model.fit( 92 normed_train_data, train_labels, 93 epochs=100, validation_split=0.2, verbose=0) #verbose=表示不输出训练记录 94 #输出训练的各项指标值 95 hist = pd.DataFrame(history.history) File ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file1dq9vkey.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 298, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "sequential_21" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 14), found shape=(32, 15)

2023-05-29 上传
这个错误的原因是您的模型期望的输入形状与实际输入形状不匹配。...train_data = train_data.reshape((32, 14)) ``` 这样，您就可以将新的train_data输入到您的模型中了，而不会遇到形状不匹配的错误。

在这个路径下我的png图片都是Ag10000.png-Ag10299,Al10000.png-Al10299,Au10000.png-Au10299,Cu10000.png-Cu10299,W10000.png-W10299,V10000.png-V10299,Mo10000.png-Mo10299,Ta10000.png-Ta10299，这段代码应该怎么改啊for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{Al}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{Al}.png') os.rename(old_path, new_path)

2023-06-02 上传
请将代码中的`element`替换为具体的元素名称，比如Ag、Al等。另外，这段代码中使用了`os.mkdir()`和`os.rename()`函数，需要确保`cluster_i_path`、`old_path`和`new_path`都是正确的文件路径。
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