高通QCA6410的GPIO控制

neawaer 2017-05-08 05:23:07
高通的QCA6410有8路GPIO接口,但没有相应的技术资料确定怎么单独控制每个I/O,哪位大侠有这个芯片的详细资料给参考一下。目前只有采用其自带的Request Remote GPIO State Change来处理,但只能定义和控制一个输入,两个输出,其它就不行了。
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QQ42142951 2017-12-23
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高通的资源有时候会比较难处理,而且基本上没有多大服务。仅仅datas不能解决,应该还需要对应的SDK和HDK
QQ_526642524 2017-09-02
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我有资料,QQ:526642524
worldy 2017-05-10
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引用 楼主 neawaer 的回复:
高通的QCA6410有8路GPIO接口,但没有相应的技术资料确定怎么单独控制每个I/O,哪位大侠有这个芯片的详细资料给参考一下。目前只有采用其自带的Request Remote GPIO State Change来处理,但只能定义和控制一个输入,两个输出,其它就不行了。
没有资料等于抓瞎,你肯定必须先找到资料或者模仿别人的代码
内容概要:本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,以IEEE33节点系统为研究对象,开展分布式能源的选址定容优化研究。该模型构建了上层规划与下层运行协同的双层优化框架:上层以最小化投资成本、网损成本、购电成本及电压偏差为目标,优化光伏和储能的选址与定容方案;下层则以日运行经济性最优为目标,优化储能充放电策略及网络拓扑结构。通过Matlab编程实现粒子群算法对该双层模型的求解,完成了从模型构建、算法设计到仿真实现的完整流程,实现了对配电网中光伏与储能系统的科学规划与经济运行的联合优化。; 适合人群:具备电力系统分析基础、熟悉Matlab编程工具,从事新能源接入、配电网络优化、智能优化算法应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握双层优化模型在电力系统规划中的建模方法与求解思路;② 学习粒子群算法在复杂非线性工程问题中的实际应用技巧;③ 实现光伏与储能系统的协同选址定容,提升配电网的运行经济性、电压质量与新能源消纳能力; 阅读建议:建议结合IEEE33节点标准测试系统数据进行代码复现,深入理解上下层模型之间的迭代交互机制,并尝试引入其他智能优化算法(如GWO、WOA等)进行对比分析,以全面评估算法性能与优化效果。

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