NAND FLASH一半区域全坏块的奇怪问题

硬件/嵌入开发 > 驱动开发/核心开发 [问题点数:40分,结帖人HZJMAN]
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nand flash 坏块

本文针对nand flash坏块部分进行简单的记录

NAND Flash产生坏块原因

NAND Flash产生坏块原因 由于NAND Flash的工艺不能保证NAND的Memory Array在其生命周期中保持性能的可靠,因此,在NAND的生产中及使用过程中会产生坏块坏块的特性是:当编程/擦除这个块时,不能将某些位拉高,这...

对于nandflash坏块的一些处理办法

对于坏块的处理:使用 NandFlash,免不了出现个别的坏块,一般情况下,有一些坏块是正常的,也不会影响系统的正常启动运行。如果出现因为坏块无法启动 Linux 操作系统,那就需要一个方法来处理这些逻辑上的坏块 ...

清除nand flash虚假坏块

擦除和烧写nand flash时发现坏块数目异常,几乎都是连着坏的,并且使用nand dump命令查看flash内容,非常有规律,查阅发现可能是nand flash很多块区域被标记为坏块了 解决办法: 在u-boot菜单模式下输入以下命令,...

Spi flash基于FAT的简单日志系统(FTL)设计

最近一直在想给自己做的简易Hmi组态屏做一个保证FAT的稳定层,也就是所谓的日志系统(好像听人说这类玩意有个名字叫做FTL,又叫擦写均衡算法,嘛,反正纠结名词不是我喜欢的做法,所以就叫FTL吧)。...

扬创uboot移植(2)--基于《嵌入式Linux之我行--u-boot-2009.08在2440上的移植详解》

9)实现u-boot对yaffs/yaffs2文件系统下载的支持。... 通常一个Nnad Flash存储设备由若干组成,1个由若干页组成。一般128MB以下容量的Nand Flash芯片,一页大小为528B,被依次分为2个256B的主数据区和16

UBI文件系统(转)

UBI-Unsorted Block Imagine ... 1、注意 很多人搞不清楚UBI到底是什么,这就是写这篇文章的原因。请认识到以下几点: l UBI不是一个flash转换层(FTL),...l UBI只支持纯粹的flash,消费flash像MMC、RS-MMC、Em...

扬创-uboot在2440上的移植详解(2)[转载]

9)实现u-boot对yaffs/yaffs2文件系统下载的支持。   ... 通常一个Nnad Flash存储设备由若干组成,1个由若干页组成。一般128MB以下容量的Nand Flash芯片,一页大小为528B,被依次分为2个256B

新手必看,关于STM32其他问题

新手必看,关于STM32其他问题1、使用JTAGdownload程序至STM32F205XX(withCortex-M3)问:請教各位先進,若欲使用JTAGinterface下載程序至STM32F205XX的板子,似乎一般是透過SEGGER的J-link,是否可使用其他的JTAG-USB...

CE 学习资料(转别人的博客)

2010年7月30日 PB的Built Options介绍 Buffer tracked events in RAM 启用RAM缓冲事件跟踪(OSCaptere.exe实现) Enable CE Target Control Support 为 OS 设计启用 CE 目标控制支持会为您的...

UBI文件系统

UBI-Unsorted Block Imagine ... 1、注意 很多人搞不清楚UBI到底是什么,这就是写这篇文章的原因。请认识到以下几点: l UBI不是一个flash转换层(FTL),并且...l UBI只支持纯粹的flash,消费flash像MMC、RS-MMC、Em

MTD源码分析(1)

Linux MTD源代码分析 by jim zeus vision 0.1If you got any Problem, Suggestion, Advice or Question , ... Any correction will be appreciated. <br />专有名词:   1...

Linux MTD 源代码分析

Linux MTD 源代码分析           by Jim Zeus Version 0.1 2002/4/29             Copyright © 2002 Jim Zeus. Permission is granted to copy, distribute and/or modify this ...

《那些年啊,那些事——一个程序员的奋斗史》八

71  段伏枥拿的这块Telechips的开发板...AU1200并不支持NAND FLASH启动,而必须将启动代码放置于NOR FLASH,启动之后再从NAND FLASH读取操作系统。这个过程对于浸淫多年的老手来说,并不是一件很困难的事情,对于其

UBI 介绍 二

UBI-Unsorted Block Imagine ... 1、注意 很多人搞不清楚UBI到底是什么,这就是写这篇文章的原因。请认识到以下几点: l UBI不是一个flash转换层(FTL),...l UBI只支持纯粹的flash,消费flash像MMC、RS-MMC、Em...

STM32_1

深入浅出stm32 STM32学前班教程之一:为什么是它  ...经过几天的学习,基本掌握了STM32的调试环境和一些基本知识。想拿出来与大家共享,笨教程本着最大限度简化删减STM32入门的过程的思想,会把我的整个入门...

闪存的发展综述

闪存的发展综述 摘要 如今,企业数据存储市场正在快速增长,其市场核心是闪存。闪存市场 增长强劲,闪存正变得越来越不可或缺,以...储阵列和存储子系统的性能问题。此外还有一个额外的好处,就是比机械硬盘 ...

【swupdate文档 一】嵌入式系统的软件管理

嵌入式系统的软件管理 嵌入式系统变得越来越复杂, 它们的软件也反映了这种复杂性的增加。 为了支持新的特性和修复,很有必要让嵌入式系统上的软件 能够以绝对可靠的方式更新。 在基于linux的系统上,我们可以在...

【转】花开正当时,十四款120/128GB SSD横向评测

 SSD横评是最具消费指导意义的评测文章,也是各类热门SSD固态硬盘的决斗疆场。...随着40nm和25nm新制程的NAND颗粒的 量产,SSD固态硬盘在今年迎来了价格大幅度下降,特别是国内120GB和128GB的S...

Unix与Linux

花了一天时间,终于把unix、linux、ios、android区别大致联系搞清楚,好像很复杂的样子… ...2015-10-31熊三的馆文章来源阅2272转3 ...首先说明本帖是转的,旨在让大家了解科技界的一些故事,每一种科技的进步都...

STM32深入浅出(转载笔记)

看到了一份关于STM32学习的笔记,写的很好,但是特别的长,所以先把这份资料保存下来,以后慢慢看。STM32学前班教程之一:为什么是它经过几天的学习,基本掌握了STM32的调试环境和一些基本知识。...

C++内存管理

堆和栈的区别 一、预备知识—程序的内存分配 一个由c/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分 1、栈区(stack)— 由编译器自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的...

STM32 深入浅出 (新手必看)

STM32学前班教程之一:为什么是它  经过几天的学习,基本掌握了STM32的调试环境和一些基本知识。想拿出来与大家共享,笨教程本着最大限度简化删减STM32入门的过程的思想,会把我的整个入门前的工作推荐给大家。...

《那些年啊,那些事——一个程序员的奋斗史》十二

111 虽然武总运用小手段对刘工他们进行了报复,但还是担心对方会做出什么冲动之举,所以几天后就买了回台湾的飞机票去避避风头了。当然咯,临走前武总还不忘开个会,并且严肃地宣布:“我明天就要回台湾了,要是...

shell 编程大全

译者序 毫无疑问,UNIX/Linux最重要的软件之一就是shell,目前最流行的shell被称为Bash(Bourne Again Shell),几乎所有的Linux和绝大部分的UNIX都 可以使用Bash。作为系统与用户之间的交互接口,shell几乎是你在...

Android深度探索(卷1):HAL与驱动开发

第四篇 Linux设备驱动与Android底层开发

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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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