2440的nboot仿真问题!

硬件/嵌入开发 > 嵌入开发(WinCE) [问题点数:80分,结帖人xuefeng_baggio]
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Jlink+axd调试2440的一些问题

ADS 项目属性设置:-ro-base = 0x30000000entry 0x30000000Init Section: 2440init.o InitAXD下需要加载一个SDRAM初始化文件。AXD下-->Option->Config Interface->session file->run configuration script.选择一个...

Jlink + ADS调试 S3C2440

我只会在SDRAM中调试,说一下: ADS 项目属性设置: ...Init Section: 2440init.o Init AXD下需要加载一个SDRAM初始化文件。 AXD下-->Option->Config Interface->session file->run configuration script.

qemu 模拟-arm-mini2440开发板-启动u-boot,kernel和nfs文件系统【转】

qemu 本文介绍了如何编译u-boot、linux kernel,然后用qemu启动u-boot和linux kernel,达到...虽然已经买了2440开发板,但是在实际学习开发过程中,还是觉得不方便,既然这样,那就用qemu模拟2440开发板,让学习...

Mini2440学习I

开发板的基本使用方法 使用H—JTAG烧写Nor Flash,再利用Super Vivi把系统装到Nand Flash  很无奈,由于哥的学习习惯不好,以前会的东西,...首先请看看Mini2440开发板长成啥样,如下图所示:    我买的

2440+jlink初始化SDRM

ADS 项目属性设置:-ro-base = 0x30000000entry 0x30000000Init Section: 2440init.o InitAXD下需要加载一个SDRAM初始化文件。AXD下-->Option->Config Interface->session file->run configuration script.选择一个...

STM32F051用户配置选项

STM32在片内的Flash内有用户配置选项字节。 用户Flash区的读保护级别: Level 0: 无保护。 Level 1: 读保护。 Level 2: 无debug。包含Level 1, 且禁止调试。 选项 值1 作用 WDG_SW ...nRST_...

qemu 模拟-arm-mini2440开发板-启动u-boot,kernel和nfs文件系统

虽然已经买了2440开发板,但是在实际学习开发过程中,还是觉得不方便,既然这样,那就用qemu模拟2440开发板,让学习来的更方便些吧!有些万一模拟机上模拟不出来的或者有问题的,再到开发板上验证! 下面是我5天...

MD2410开发板通过仿真器烧Bootloader简单流程

MD2410开发板通过仿真器烧Bootloader流程简单描述:1. 将开发板通过20针JTAG线用仿真器与PC相连接。2. 启动Multi-ICE,配置好,识别出ARM920T内核。3. 2410NandPrg工程可以实现向NandFlash烧录。打开此MCP。工程链接...

DM368开发 -- uboot、内核移植(转)

参看:DAVINCI DM365-DM368开发攻略——U-BOOT-2010.12及UBL的移植参看:DAVINCI DM365-DM368开发攻略——linux-2.6.32的移植一、介绍u-boot-2010.12的特点u-boot-2010.12的架构组织越来越向LINUX架构靠拢,这是U-...

Davinci DM6446开发攻略-UBOOT-2009.03移植2 nand flash的烧写

很长一段时间没有更新博客了,是因为要推出新开发方案和做好客户服务工作,忙得不易乐乎。有关DAVINCI U-BOOT的移植,以前写过一篇u-boot-1.3.4(2008年的),其实和这个u-boot-2009.03差别不大,只不过这个u-boot-...

arm模拟器手机版_再也不用花钱买开发板了,自己搭建arm模拟器!

很多时候,做嵌入式往往需要大量的金钱来购买设备,并且带着这些电路板非常的不方便,那么有没有一种办法可以解决这个问题呢?这时就可以利用QEMU来模拟一个设备进行实验了。1. 介绍QEMU是一套由法布里斯·贝拉...

直播arm9(2440)下WINCE学习过程

准备开始arm9手持机相关开发,初步选定...第一次拿到开发板到手,友善之臂的,附带3.5寸触摸屏,整整花了一早上把WINCE相关开发工具装上,vs2005、p1、PB、r2、r3还有些仿真和调试工具(详细见转载的文章),一个都不能

2011-12-20 11:08 WINCE相关问题

PB的安装 ... Question:WINCE Plartform Builder到期后怎么办? Answer:在PB安装目录下有个etkremov.inf,试用期是以此文件的创建日期来计算的。将其删除,然后新建一个文件,再重命名为etkremov.inf,不要直接

Bootstrap的matlab实现

Bootstrapping数学介绍 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/54201828 2.https://blog.csdn.net/yuzhiping1/article/details/82989015

合众达DM6446开发板烧写注意事项

初始化配置:1、显示Hit any key to stop autoboot:3 时按下回车键,中断系统自动系统, 进行启动参数配置,此时显示如下提示符:SEED-DVS6446_v1.2 #;2、设置tftp服务器的IP地址和DVS6446的IP地址,在提示符下...

存档

一块2440开发板烧写了NBoot,然后通过串口下载Eboot.nb0, void ComDownload() { int i,tmp; unsigned short checkSum=0,dnCS; unsigned long DownloadFileSize,fileSize=10; unsigned char *downPt,*...

H-JTAG烧写程序的方法

H-JTAG是H-JTAG团队开发的一款自主原创的ARM仿真套件, H-JTAG开发套件主要包括了: H-JTAG SERVER 调试软件, H-FLASHER 烧写软件,及高速H-JTAG USB 仿真器。 其支持各种ARM处理器: ARM7, ARM9, ARM11, XSCALE (包括...

bootloader研究最后一关(中)

其实我有一个问题一直没弄明白。S3C2440自带的RAM和ROM是多大?看了规格书说它能控制1G的8个bank,但是需要外部通道。也就是他没有内部RAM和ROM。 但是关于nandflash启动的时候,由nandflash自动向其前4K放到CPU的...

STM32H750_QSPI_W25QXX_XIP

STM32H750_QSPI_W25QXX_XIP_仿真 ** 最近在调试STM32H750片子,担心片内flash不够用,在QSPI bank2外挂了 W25Q40CL做XIP,当然也可以copy到片上ram运行。总结途中遇到些问题,避免新手少走弯路。 本例程基于原子...

linux移动植树(4)

.3.3 进入主UBOOT命令行 进入命令循环(即整个boot的工作循环),接受用户从串口输入的命令,然后进行相应的工作。 for (;;) { main_loop (); /* 在common/main.c */ ... 为了支持NAND flash起动,S3C2410内建了...

davinci平台Uboot移植

一、DM36X的BOOT过程介绍 DM36x的BOOT过程和DM6446、DM6467完全是一样的,因为都是ARM926EJS架构,里边都有一个RBL,这RBL在芯片出厂的时候都烧写在ROM里,芯片上电复位后RBL在运行,然后读取BOOT MODE引脚的电平...

DAVINCI DM365-DM368开发攻略——U-BOOT-2010.12及UBL的移植

从盛夏走到深秋,我们继续DAVINCI DM365-DM368的开发。说来惭愧,人家51CTO热情支持本博客,而本人却一直没有像其他博客之星一样频繁更新博客,心里确实说不过去。管理公司确实很累,有更急的客户的项目要做,我们...

【开发板资讯】友善推出mini6410 之后不久再推出tiny6410(mini6410和tiny6410有何不同?...

6410开发板面世已经2年多,但价格相比2440,一直高不可攀,最主要的原因之一就是软件极其不完善,学习资源缺乏,导致不良率高,用户使用困难。但是,经过半年来的努力,友善之臂已经大大完善了6410开发平台...

DAVINCI DM365-DM368开发攻略—U-boot-2010.12-rc2-psp03.01.01.39及UBL的移植 .

一、DM36X的BOOT过程介绍 ... DM36x的BOOT过程和DM6446、DM6467完全是一样的,因为都是ARM926EJS架构,里边都有一个RBL,这RBL在芯片出厂的时候都烧写在ROM里,芯片上电复位后RBL在运行,然后读取BOOT ...

DM36X UBL UBoot

一、DM36X的BOOT过程介绍 DM36x的BOOT过程和DM6446、DM6467完全是一样的,因为都是ARM926EJS架构,里边都有一个RBL,这RBL在芯片出厂的时候都烧写在ROM里,芯片上电复位后RBL在运行,然后读取BOOT MODE引脚的电平...

项目实战:大型企业会议室预定系统

大型企业和总公司,都会面临会议室资源紧张问题。如何高效的利用会议室资源,是办公自动化系统的一个重要模块。如何能够形象、直观的看到会议室的预定情况,是本套视频的难点。 本套课程的开发环境为:JavaEE7+Tomcat8+SpringMVC4+jdbc+JQuery+Easyui 注:不是step by step的模式,项目代码是主要的卖点。 通过这个项目的学习,掌握JavaEE+Ajax的开发技巧,掌握解决企业实际问题的技术,快速增长项目经验。 注:作为第一阶段的实战项目,持久层没有使用框架。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

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征服Python Flask视频课程

本课程的内容包括Python Flask开发环境安装,Python Flask的基础知识(request、response、cookie、session、重定向、静态资源等),Jinja2模板、数据库(MySQL和NoSQL数据库)、web表单、电子邮件等内容。通过对本课程的学习,以及利用项目实战课程《美团网》,可以更深如掌握Flask Web框架的使用方法,并可以实际开发Web应用。 本课程的目的是让学员了解Python Flask框架的核心知识,并利用这些知识编写基于Python的Web应用。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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