S32 Power 设计工作室 v1.2 - 更新 1 现已发布 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />         产品发布公告 汽车微控制器和处理器 S32 Power 设计工作室 v1.2，更新 1 1           新增内容 S32 软件开发套件（S32 SDK v0.8.0 EAR）是一套广泛的外设驱动程序、RTOS、堆栈和中间件，旨在简化和加速 NXP Power MPC5748G和MPC5746C微控制器上的应用程序开发。 发行说明可在此处获取： http://www.nxp.com/docs/en/release-note/C55_SDK_EAR_0.8.0-RN.pdf 安装说明 此更新适用于 在线的 （Eclipse 更新程序）或 离线 （直接下载链接）安装。   在线的 安装：进入菜单“帮助”->“安装新软件...”对话框 选择预定义的 NXP S32 Design Studio 更新存储库http://www.nxp.com/lgfiles/updates/Eclipse/S32DS_POWER_1_2/com.freescale.s32power.updatesite 选择所有可用项目并单击“下一步”按钮 离线 安装： 转到 S32 Design Studio 产品页面 -> 下载部分或使用直接下载链接 下载“S32 Design Studio for Power v1.2 - Update 1”文件。   启动 S32DS 并转到“帮助”->“安装新软件...” 添加一个新的“ Archive ”存储库并浏览以选择下载的 Update 1 存档文件： 选择所有可用项目并单击“下一步”按钮。 概述

DPAA 中的速率限制 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> 目前，TX 端仅支持通过 IOCTL 调用FM_PORT_IOC_SET_RATE_LIMIT 来实现速率限制。需要实现一个用户空间应用程序，用于打开 TX 端口的字符驱动接口并发出 IOCTL 调用。为了实现该限制，需要填充 rate_limit 结构体（下文会提到）。   例如：   fd =打开（“/ dev / fm0_port_tx5”， O_RDWR）；   err = ioctl(fd, FM_PORT_IOC_SET_RATE_LIMIT, &fm_port);   传递给 IOCTL 的结构： /**************************************************************************//** @Description@@ 用于定义 Tx 速率限制的结构 （必须与 fm_port_ext.h 中定义的 struct t_FmPortRateLimit 匹配） *//***************************************************************************/ typedef struct ioc_fm_port_rate_limit_t{ uint16_t max_burst_size; /**< 以 KB 为单位的 Tx 端口，以帧为单位 用于离线解析端口。（注意 对于早期芯片突发大小 四舍五入为 1000 帧的倍数）。*/ uint32_t rate_limit; /**< 以 Kb/秒为单位的 Tx 端口，以帧/秒为单位的 离线解析端口。速率限制是指 数据速率（而不是线路速率）。*/ ioc_fm_port_dual_rate_limiter_scale_down rate_limit_divider; /**< 仅用于离线解析端口。无效 对于一些早期的芯片版本 */ } ioc_fm_port_rate_limit_t; 更多信息请参见下面的链接。 http://www.freescale.com/infocenter/index.jsp?topic=%2FQORIQSDK%2F2283674.html QorIQ LS1设备

使用 IMX8MM 在 OV5640 上进行自动对焦 大家好， 我想为 OV5640 配置 IMX8MM 自动对焦功能。我的BSP版本是5.4.70。有人能给我提供线索吗？ 谢谢！ Ajita #imx8mm #ov5640 i.MX 8M | i.MX 8M Mini | i.MX 8M Nano 回复：使用 IMX8MM 在 OV5640 上进行自动对焦 Hi @Bio_TICFSL , 谢谢您的回复。 那些想要在 IMX8MM 上将自动对焦与 OV5640 集成的人。请点击以下链接进行参考： https://github.com/boundarydevices/linux/tree/boundary-imx_5.15.y/drivers/media/platform/mxc/capture 根据您的 BSP 更改内核版本。通过引用上述目录中预设的文件，您可以启用以下功能： Auto focus functionality自动对焦功能 您需要有带有 VCM 的 OV5640 模块。上述驱动程序实现不支持连续自动对焦。用户每次都需要传递“ v4l2-ctl -d /dev/video0 -c auto_focus_start=1 ”命令来获取焦点。 谢谢！ Ajita 回复：使用 IMX8MM 在 OV5640 上进行自动对焦 Hello, 自动对焦在dts文件中没有定义，应该在ISP v4l2 API中支持，可以参考如下文档： “ https://www.nxp.com/products/processors-and-microcontrollers/arm-processors/i-mx-applications-proces… ” 如需了解更多详细信息，请联系专业服务支持团队 “ https://www.nxp.com/support/support/nxp-engineering-services/professional-support-for-processors-and…… ” 此致

eIQ 示例应用程序 - 手写数字识别 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> 此 实验室 2 解释了如何使用 e IQ ™ ML 软件开发环境 在 i.MX8 板上开始使用 MNIST 手写数字 应用程序演示。 eIQ 示例应用程序 - 概述 eIQ 示例应用 - 介绍 获取在 Code Aurora 上可用的源代码： 手写数字识别 MNIST 手写数字 MNIST是一个大型手写数字数据库，常用于训练各种图像处理系统。本节对手写数字识别的Caffe和TensorFlow模型进行了比较。这些应用程序所使用的数据集来自Yann Lecun 。这是一个 MNIST 数据集示例： 设置电路板 步骤 1 - 创建以下文件夹并授予其如下权限： root@imx8mmevk:~# mkdir -p /opt/mnist root@imx8mmevk:~# chmod 777 /opt/mnist   第 2 步- 为了轻松地将演示部署到开发板上，请使用ifconfig命令获取开发板的 IP 地址，然后按如下所示设置IMX_INET_ADDR环境变量： $ export IMX_INET_ADDR=   设置主机 步骤 1 - 从 NXP eIQ(TM) 机器学习支持中 获取 eIQ 工具链（ 3.2.9. 生成工具链 ） 。 第 2 步- 安装工具链： $ chmod +x .sh $ ./ .sh 这提供了在x86机器上构建ARM64应用程序所需的所有设置。 步骤 3-从eIQ Sample Apps下载应用程序。 步骤 4-获取模型和数据集。以下命令行为演示创建所需的文件夹结构并检索mnist数据集以及Caffe和TensorFlow模型： $ mkdir -p bin data model $ wget -qN https://github.com/ARM-software/ML-examples/raw/master/armnn-mnist/data/t10k-images-idx3-ubyte -P data/ $ wget -qN https://github.com/ARM-software/ML-examples/raw/master/armnn-mnist/data/t10k-labels-idx1-ubyte -P data/ $ wget -qN https://github.com/ARM-software/ML-examples/raw/master/armnn-mnist/model/lenet_iter_9000.caffemodel -P model/ $ wget -qN https://github.com/ARM-software/ML-examples/raw/master/armnn-mnist/model/simple_mnist_tf.pb -P model/ $ wget -qN https://github.com/ARM-software/ML-examples/raw/master/armnn-mnist/model/simple_mnist_tf.prototxt -P model/ $ wget -qN https://github.com/ARM-software/Tool-Solutions/raw/master/ml-tool-examples/mnist-draw/model/optimized_mnist_tf.pb -P model/ 步骤 5-使用 eIQ 工具链编译源代码： $ ${CXX} -Wall -Wextra -O3 -std = c++14 caffe_inference.cpp -o caffe_inference -larmnn -larmnnCaffeParser $ ${CXX} -Wall -Wextra -O3 -std = c++14 tensorflow_inference.cpp -o tensorflow_inference -larmnn -larmnnTfParser 步骤 6-将构建的文件部署到主板： $ scp -r caffe_inference tensorflow_inference 数据/模型/root@ ${IMX_INET_ADDR} :/opt/mnist 推理比较应用 步骤 1 - 在用户空间，进入包含演示文件的mnist文件夹： root@imx8mmevk:/opt/mnist# mnist文件夹结构应该是这样的： │... ├── caffe_inference ├── tensorflow_inference ├── data │├── t10k-images-idx3-ubyte │└── t10k-labels-idx1-ubyte ├── model │├── lenet_iter_9000.caffemodel │├── optimized_mnist_tf.pb │├── simple_mnist_tf.pb │└── simple_mnist_tf.prototxt 第 2 步- 运行应用程序： 注意：为了运行这些应用程序，请提供所需的预测数量，由于数据集有 10K 张图像，因此预测数量可以从0到9999不等。 1 - 使用 Caffe 进行手写数字识别 root@imx8mmevk:/opt/mnist# ./caffe_inference 10 [0] Caffe >> Actual: 7 Predict: 7 Time: 0.0336484s [1] Caffe >> Actual: 2 Predict: 2 Time: 0.028399s [2] Caffe >> Actual: 1 Predict: 1 Time: 0.0283713s [3] Caffe >> Actual: 0 Predict: 0 Time: 0.0284133s [4] Caffe >> Actual: 4 Predict: 4 Time: 0.0280637s [5] Caffe >> Actual: 1 Predict: 1 Time: 0.0281574s [6] Caffe >> Actual: 4 Predict: 4 Time: 0.0285136s [7] Caffe >> Actual: 9 Predict: 9 Time: 0.0283779s [8] Caffe >> Actual: 5 Predict: 5 Time: 0.0283902s [9] Caffe >> Actual: 9 Predict: 9 Time: 0.0283282s Total Time: 0.296081s Sucessfull: 10 Failed: 0 2 - 使用 TensorFlow 进行手写数字识别 root@imx8mmevk:/opt/mnist# ./tensorflow_inference 10 [0] Tensor >> Actual: 7 Predict: 7 Time: 0.00670075s [1] Tensor >> Actual: 2 Predict: 2 Time: 0.00377025s [2] Tensor >> Actual: 1 Predict: 1 Time: 0.0036785s [3] Tensor >> Actual: 0 Predict: 0 Time: 0.0036815s [4] Tensor >> Actual: 4 Predict: 4 Time: 0.00372875s [5] Tensor >> Actual: 1 Predict: 1 Time: 0.003669s [6] Tensor >> Actual: 4 Predict: 4 Time: 0.00367825s [7] Tensor >> Actual: 9 Predict: 9 Time: 0.0036955s [8] Tensor >> Actual: 5 Predict: 6 Time: 0.00367488s FAILED [9] Tensor >> Actual: 9 Predict: 9 Time: 0.0036025s Total Time: 0.0414569s Sucessfull: 10 Failed: 1 注意：参数10是指每次测试的预测次数。 这些测试对输入的 MNIST 数据集图像（实际）运行推理，显示推理结果（预测）以及完成预测所需的时间。该测试的输入图像为二进制形式，可在 Yann Lecun 的 t10k-images-idx3-ubyte.gz 包中找到。 通过输出结果可以发现， Caffe模型比TensorFlow慢，但是准确率也比后者高。改变论点来比较两个模型之间的进一步结果。 转到eIQ 示例应用程序 - 使用 OpenCV DNN 进行对象识别。 i.MX 8 回复：eIQ 示例应用程序 - 手写数字识别 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> Hi Iris, 很高兴一切顺利。感谢 makefile 规则，它将很有用 :smileygrin: 我将在几天后在 CAF 上更新文档。 谢谢！ 迭戈 回复：eIQ 示例应用程序 - 手写数字识别 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> Hi diegodorta‌, 感谢您的解决方案。我下载了“mnist_loader.hpp”并将其放置在正确的路径下，然后编译成功。在我的主板上运行时也显示出了类似的结果。 为了方便起见，我创建了一个用于编译的Makefile ，附后供大家参考。（我不知道如何在评论中附加文件。所以我直接在下面写。） 全部：caffe_inference tensorflow_inference caffe_inference：caffe_inference.cpp ${CXX} -Wall -Wextra -O3 -std=c++14 $^ -o $@ -larmnn -larmnnCaffeParser tensorflow_inference：tensorflow_inference.cpp ${CXX} -Wall -Wextra -O3 -std=c++14 $^ -o $@ -larmnn -larmnnTfParser 干净的： -rm -f caffe_inference tensorflow_inference 回复：eIQ 示例应用程序 - 手写数字识别 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> Hi Iris, 感谢您的举报，您说得完全正确！我将修复文档中的链接，并重写自述文件，使其更清晰以供进一步参考：smileygrin： 同时，关于“mnist_loader.hpp”您可以在这里找到头文件。您能否测试一下并看看它是否适合您？ 谢谢！ 迭戈 回复：eIQ 示例应用程序 - 手写数字识别 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> Hi diegodorta‌, 我在重现这个演示时遇到了一些问题。 1. 然后链接“步骤 3 - 从下载应用程序 eIQ 示例应用程序”不可用。当我打开它时，它显示“未找到路径”。那么正确的路径是什么？ 2.我猜测链接src \ handwritten_digit \ examples-armnn - eiq_sample_apps可能是正确的，并下载了它。但是我无法编译它，因为没有“armnn/****.hpp”。 你能帮我解决吗？

蜂窝LDMOS终端 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> Demo 恩智浦拥有适用于蜂窝基站的全系列高功率LDMOS驱动器和终端。我们的蜂窝LDMOS产品组合提供业界领先的性能，其强大高效的产品面向全球快速增长的频率和地区。此演示墙展示了覆盖575至2400 MHz所有蜂窝频段的全新器件。 产品 A2V09H300-04N 48 V LDMOS解决方案 • 频率 720-960 MHz • 8 dB OBO 下的最终 Doherty 性能 • 增益 19.5 dB • 效率 53% • 峰值功率 56 dBm • OM-780-4 封装 A2V07/09H400-04N 48 V LDMOS解决方案 • 频率 575–960 MHz • 8 dB OBO 下的最终 Doherty 性能 o 增益 18 dB 效率 53% • 峰值功率 57.5 dBm • OM-780-4 封装 A2V07/08/09H525-04N 48 V LDMOS 解决方案 • 频率 575–960 MHz • 8 dB OBO 下的最终 Doherty 性能 增益 18.7 dB 效率 53% • 峰值功率 58.5 dBm • OM-1230-4L 封装 A2T23H200W23S 28 V LDMOS解决方案 • 频率 2300–2400 MHz • 8 dB OBO 下的最终 Doherty 性能 增益 15.5 dB 效率 50% • 峰值功率 55 dBm • ACP-1230-4L2S 封装 A3T18H360W23S 28 V LDMOS解决方案 • 频率 1805–1880 MHz • 8 dB OBO 下的最终 Doherty 性能 增益 17.5 dB 效率 53% • 峰值功率 55.5 dBm • ACP-1230-4L2S 封装 A3T21H450W23S 28 V LDMOS解决方案 • 频率 2110-2200 MHz • 8 dB OBO 下的最终 Doherty 性能 增益 15.5 dB 效率 49.5% • 峰值功率 57.4 dBm • ACP-1230-4L2S 封装 通信基础设施

S32G-VNP-RDB3評価ボードの回路図/ AT-F DTSの不一致 S32G-VNP-RDB3 ボード上の arm trusted ファームウェアの回路図とデバイス ツリーを見ていると、PFE ピンに対するネット名と pinctrl 機能が一致しないように見えます。 これは、S32G 側で RGMII_B_* ネット ピンが PFE_MAC2_* とラベル付けされていることを示す回路図の図です。 デバイスツリーを見て、S32G3_IOMUX.xlsx spreedsheetを相互参照すると、実際には内部でPFE_MAC0_*にマップされていることがわかります。 これは、デバイスツリー@ https://github.com/nxp-auto-linux/arm-trusted-firmware/blob/0cd12bb2630a23e760683bf3d911e3c1e282efd5/fdts/s32g.dtsi#L1141C1-L1328C1 からのスニペットです そして、ここには、ピンの機能グループがスプレッドシートに従ってどのようにマップされるかを示すコメントを追加しました... pfe0_pins: pfe0 { pfe0_grp0 { pinmux = , /* PFE_MAC0_TX_EN_O */ , /* PFE_MAC0_TXD_O[1] */ , /* PFE_MAC0_TXD_O[2] */ , /* PFE_MAC0_TXD_O[3] */ ; /* PFE_MAC0_TXD_O[0] */ output-enable; slew-rate = ; }; pfe0_grp1 { pinmux = , /* GPIO / PFE_MAC0_RX_CLK_I */ , /* GPIO / PFE_MAC0_RXDV_I */ , /* GPIO / PFE_MAC0_RXD_I[0] */ , /* GPIO / PFE_MAC0_RXD_I[1] */ , /* GPIO / PFE_MAC0_RXD_I[2] */ ; /* GPIO / PFE_MAC0_RXD_I[3] */ input-enable; slew-rate = ; }; pfe0_grp2 { pinmux = ; /* PFE_MAC0_TX_CLK_O */ output-enable; slew-rate = ; bias-pull-up; }; pfe0_grp3 { pinmux = , /* GPIO / PFE_MAC0_RX_CLK_I */ , /* GPIO / PFE_MAC0_RXDV_I */ , /* GPIO / PFE_MAC0_RXD_I[0] */ , /* GPIO / PFE_MAC0_RXD_I[1] */ , /* GPIO / PFE_MAC0_RXD_I[2] */ ; /* GPIO / PFE_MAC0_RXD_I[3] */ }; }; それで私の質問は基本的に、回路図のS32Gサイドネットは誤ってラベル付けされており、実際にはPFE_MAC0_*と読むべきですか?私はこれをカスタムデザインの参照として使用しており、正しい理解があることを確認したいと思います。感謝。 Re:S32G-VNP-RDB3評価ボードの回路図/ AT-F DTSの不一致 Hello @minersrevolt , 私が見る限り、あなたはあなたの疑問を解決することができました。それでよろしいですか。そうでない場合は、私たちがあなたをサポートできるように、まだ持っている可能性のある正確な未解決のポイントまたは疑問をお知らせください。 ありがとうございます Re:S32G-VNP-RDB3評価ボードの回路図/ AT-F DTSの不一致 Linux DTS を見ると、機能グループは実際には MAC2 と一致しているように見えます。したがって、同期していないのは AT-F だけです。https://github.com/nxp-auto-linux/linux/blob/adceb7e8fa72c4f26207356a5a33b55b0838717f/arch/arm64/boot/dts/freescale/s32gxxxa-rdb.dtsi#L341C1-L398C4 pfe2mdiob_pins: pfe2mdiob_pins { pfe2mdiob_grp0 { pinmux = ; output-enable; slew-rate = ; }; pfe2mdiob_grp1 { pinmux = ; output-enable; input-enable; slew-rate = ; }; pfe2mdiob_grp2 { pinmux = ; }; }; pfe2rgmiib_pins: pfe2rgmiib_pins { pfe2rgmiib_grp0 { pinmux = , , , , ; output-enable; slew-rate = ; }; pfe2rgmiib_grp1 { pinmux = , , , , , ; input-enable; slew-rate = ; }; pfe2rgmiib_grp2 { pinmux = , , , , , , ; }; pfe2rgmiib_grp3 { pinmux = ; output-enable; slew-rate = ; bias-pull-up; }; };

i.MX v5 のピン ツールが利用可能になりました <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> この度、Pins Tool for i.MX Applications Processors v5 がリリースされました。   i.MX アプリケーションプロセッサ用のピンツールは、ピンルーティング構成に使用されます。 ピンの機能/電気的特性を含む検証とコード生成 電源レール、ランタイム構成。 特長 デスクトップアプリケーション 多重化とピン構成と整合性チェック付き マルチコアのサポート 英語および簡体字中国語にローカライズ Mostly Connected:オンデマンドデバイスデータダウンロード あらゆるコンパイラやIDEと統合 ロケール設定に基づいて、英語と中国語 (簡体字) の言語をサポートします。詳細については、ユーザーマニュアルを参照してください。 ANSI-C 初期化コード グラフィカル・プロセッサ・パッケージ・ビュー 複数の設定ブロック/機能 使いやすいデバイス構成 ピンとペリフェラルの選択 IPブロック付きパッケージ 電気的特性を持つ配線ピン 構成済み値とリセット値で登録 電圧レベルが割り当てられた電源グループ C/C++ アプリケーションのソース コード 文書化され、理解しやすいソースコード CSV レポートとデバイス ツリー ファイル     ダウンロード すべてのプラットフォーム用インストーラーをダウンロードするには、次の方法でダウンロードサイトにログインしてください。 http://www.nxp.com/pinsimx インストールとクイックスタートガイドについては、 ピンツールのドキュメントを参照してください。   変更の概要 - バージョン 5 新しいコンフィギュレーション ウィザードでは、マルチコア プロセッサのデフォルト コアを指定できます。 Data Manager - ダウンロードしたデータ、そのバージョン、ツールのサポート情報の概要、古い更新、または新しいデータを手動でダウンロードできます。 [Routed Pins] ビューでサポートされているピンのコピー/貼り付け。 ツール内チュートリアルを追加しました - eclipse Cheat Sheets の統合。 変更の概要 - バージョン 4.1 元に戻す/やり直しがサポートされています。 Eclipse Oxygen Release 3に基づく製品。 統合されたインポートウィザード。単一のインポートソースが実装されます。これにより、サポートされているすべてのタイプのCファイルをインポートできます。 コミュニティ i.MX プロセッサ 

KSDK项目生成器-BUG解决方法 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> 当你需要创建 ig 的副本/克隆时作为 FreeRTOS 的独立项目的 web_hvac 示例，您可能会遇到这个问题。 不可能使用该副本进行工作。 为什么？缺少RTOS和LIB文件夹。   问题： 你开始克隆示例 缺少 RTOS 文件夹 还缺少示例所需的库 ksdk_freertos_lib 无法编译该项目，因为项目中缺少上述文件夹 解决方法： 只需从 C:\Freescale\KSDK_1.3.0 添加文件夹 rtos 对于库也是一样，您可以从 C:\Freescale\KSDK_1.3.0\lib 添加到文件夹 导入 .wsd文件 Wsd 文件已成功导入，库已包含 构建成功完成   我希望这对你有帮助。 Iva 概述 回复：KSDK项目生成器-BUG解决方法 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> Hello Allen, 不幸的是没有。 当您将项目生成为独立项目时会出现此问题。 当您将项目生成到user_apps文件夹时，没有任何问题，并且可以正常工作。 祝你今天过得愉快。 -Iva 回复：KSDK项目生成器-BUG解决方法 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> Iva, KSDK 项目生成器 2.0 版本中是否已更正此问题？ Allen

SPIFI ライブラリを LPC4370 と共に使用する。 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> このドキュメントでは、SPIFIライブラリバージョン1.03をLPC4370で使用するプロジェクトの作成方法について説明します。このためには、次のツールが必要になります。 MCUXpresso IDE 10.2. Link LPC-LINK2は、LPC4370の評価ボードとして使用します。リンク 外部デバッガー。私の場合は、別のLPC-LINK2ボードを使用しました。 LPC4370用のLPCOpen v2_12、このバージョンにはMCUXpresso IDEのインストールが付属しています。 SPIFI ライブラリ v1.3。リンク コード例 lpcopen_2_12_lpcxpresso_ngx_xplorer_1830_SPIFI_v1.0。リンク まず、必要なすべてのツールをダウンロードしてインストールします。 MCUXpressoのワークスペースに、LPC4370用のLPCOpen v2_12の (1) 3つのプロジェクト( periph_blinky、 lpc_board_nxp_lpclink2_4370 、 lpc_chip_43xx)をインポートします。LPCOpen zip ファイルは、PC の次のパスにあります: C:\nxp\MCUXpressoIDE_10.2.1_795\ide\Examples\LPCOpen (2) lpclibspifi_lpcxpresso_1.03_68という名前のzipファイルを抽出します以前にダウンロードしたもの。必要なフォルダは spifilib_m4fです。このフォルダをLPC4370のワークスペースのプロジェクトエクスプローラーにドラッグアンドドロップし、[コピー]を選択した後、プロジェクトエクスプローラーに spifilib_m4f が表示されます。 SPIFI ライブラリを正しくインポートしたら、プロジェクト エクスプローラー ウィンドウでライブラリ (1) を選択し、ビルド (2) します。これを行うと、Debug という新しいフォルダが表示されます (3)。 次に、 periph_blinky 例のプロパティを編集して、ライブラリ spifilib_m4f をプロジェクトに追加する必要があります。これを行うには、プロジェクトを右クリックして[プロパティ]をクリックします。 プロパティウィンドウで、C/C++ビルド (1) > 設定 (2) > インクルード (MCU Cコンパイラのセクションの下) (3)をクリックします。 インクルードウィンドウで、[追加...] をクリックします。 (1) >ワークスペース (2) > spifilib_m4f (3) >inc (4) >フォルダ選択ウィンドウでOK (5) をクリックし>ディレクトリパスの追加ウィンドウでOK (6) をクリックします。 インクルードパスには次のように表示されます。 次に、MCUリンカのセクションにあるライブラリ (1) オプションに移動し、ライブラリ(-I)のセクションで[追加]をクリックします。 (2) 最後にライブラリの名前(spifilib_m4f)( 3) を書き、[OK ](4)をクリックします。 [ライブラリ検索パス](-L)セクションで、[追加]をクリックします...(1) >ワークスペース (2) > spifilib_m4f (3) > デバッグ (4) > OK (5) 下の画像に示すように表示されている場合は、問題ないので、[適用]をクリックして閉じます。 以下の手順が正しく行われたかどうかを確認するために、次の手順を実行しましょう。プロジェクトperiph_blinkyファイルsystick.c内spifilib_api.h ファイルを含めますそして、プロジェクトをコンパイルします。プロジェクトが問題なくコンパイルされた場合は、spifi ライブラリを正しくインポートしたことを意味します。問題が見つかった場合は、停止して、前述のすべての手順を繰り返してください。 ライブラリを正常に追加したので、以前にダウンロードしたLPC1830の例の移行を開始できます。まず、 lpcopen_2_12_lpcxpresso_ngx_xplorer_1830_SPIFI_v1.0 ファイルを解凍します。ファイルを解凍したら、次のパスに移動します: spifilib_blinky >例>src。Blinky.cという名前のファイルを開きますをクリックし、ファイルのすべての内容をコピーします。次に、プロジェクトperiph_blinky内のMCUXpressoのワークスペースにあるsystick.cファイルに移動し、このファイルのすべてのコンテンツを削除して、前にコピーしたものを貼り付けます。この時点でコンパイルしないと、複数のエラーが表示されます。 PC spifilib_blinky >src>パス の例に戻ります。spifi_setup.cというファイルをドラッグアンドドロップしますワークスペース上のプロジェクトperiph_blinkyのフォルダsrcに格納します。 ワークスペースにコピーしたばかりのファイルを開き、コードの46行目に移動します。ここでは、後でSPIFIに書き込むために使用する64KBのバッファを作成しています。__BSS(RAM3)は、このバッファをメモリのRAMブロック3に保存することです。ここでの問題は、LPC4370内のRAM3のブロックが64KBのバッファを格納するのに十分な大きさではないため(下の画像を参照)、バッファを格納するのに十分な大きさのRAMまたはRAM2のいずれかにこれを変更しましょう。 spifi_setupファイルを追加したので、systick.cに戻りましょう。ファイルを作成し、関数 spifiSetUp の外部宣言を追加します。この時点で、プロジェクトをコンパイルすると、問題は発生せず、使用していない関数と変数による警告が表示されるだけです。 私たちはほとんど終わっていますが、最も重要なことを見逃しています。このデモでは、SPIFIメモリの書き込み、削除、および読み取りを行うため、SPIFIフラッシュメモリから実行することはできません。これを作成するすべての機能をRAMメモリに移動する必要があります。これが、systick.cファイルでSPIFIと直接対話する関数はありませんが、これにより、SPIFIメモリと対話するすべての関数をRAMに移動する作業がはるかに簡単になります。関数 spifiSetUp は、SPIFI ですべてのテストを行う関数であり、 spifi_setup ファイルに含まれているため、このファイル全体を SPIFI ライブラリと共に RAM に移動する必要があります。 3つの異なるスクリプトを使用して、ライブラリとファイルspifi_setup RAMに移動します。これについての詳細は、次のコミュニティ投稿で学ぶことができます: https://community.nxp.com/thread/389110.まず、 プロジェクトのフォルダ>新しい>フォルダを右クリックし、フォルダの名前は linkscriptsである必要があります。 前述のコミュニティ投稿の「特定のオブジェクトをRAMに再配置する」および「特定のライブラリをRAMに再配置する」のセクションによると、この新しいフォルダに3つのファイルを作成する必要があります: main_text。ldt、main_rodata.ldt、および main_data.ldt。これを行うには、新しい>ファイル>フォルダlinkscriptsを右クリックします。 作成したばかりの3つのファイルに必要なコンテンツは次のとおりです。太字のテキストはファイルに含まれないでください、それは参照用です! File main_data.ldt *libspifilib_m4f.a:(.text*) *libspifilib_m4f.a:(.rodata.rodata.* .constdata.constdata.*) *spifi_setup.o(.text*) *spifi_setup.o(.rodata .rodata.* .constdata.constdata.*) . = ALIGN(${text_align}); *(.data*) ファイル main_rodata.ldt *(EXCLUDE_FILE(*libspifilib_m4f.a: *spifi_setup.o).rodata) *(EXCLUDE_FILE(*libspifilib_m4f.a: *spifi_setup.o).rodata.*) *(EXCLUDE_FILE(*libspifilib_m4f.a: *spifi_setup.o).constdata) *(EXCLUDE_FILE(*libspifilib_m4f.a: *spifi_setup.o).constdata.*) . = ALIGN(${text_align}); ファイル main_text.ldt *(EXCLUDE_FILE(*libspifilib_m4f.a: *spifi_setup.o).text*) 3つのファイルを使い終えたら、デモは完了です。デバッグ中に関数spifiSetUpの内部に入る場合は、関数内にブレークポイントを設定する必要があることに言及することが重要です。 デバッグ中は、関数 spifiSetUp を呼び出す前に SPIFI フラッシュ メモリから実行し、関数に入ると RAM メモリから実行していることがわかります。 デモを正常に実行すると、ターミナルに次のように表示され、LED1が点滅します。 このガイドがお役に立てば幸いです。 よろしくお願いいたします ビクター。 LPC43xx ペリフェラル

LS1046ARDB イーサネットポートマッピング <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> 次の表は、LS1046ARDBシャーシのフロントパネルに表示されるイーサネットポート名と、U-Boot、tinyDistro、およびNXP LSDKユーザーランドのポート名のマッピングを示しています。 シャーシのポート名 U-Boot のポート名 Linux のポート名 (tinyDistro) Linux のポート名 (LSDK ユーザーランド) RGMII1の FM1@DTSEC3 eth0 FM1-MAC3 RGMII2の FM1@DTSEC4 eth1 FM1-MAC4 SGMII1の FM1@DTSEC5 eth2 FM1-MAC5 SGMII2の FM1@DTSEC6 eth3の FM1-MAC6の 10G銅 FM1@TGEC1 eth4の FM1-MAC9の 10G SEP+ FM1@TGEC2 ETH5の FM1-MAC10 QorIQ LS1デバイス

CRYPTO_43_HSE 中缺少 hse_interface.h Hello, 我想尝试使用 HSE 加密一些消息，我已经将 CRYPTO_43_HSE 配置为使用 AES 密码。更新外设中的代码后，它说 hse_interface.h文件丢失。 我的目标设备是 S32K342，我正在使用 RTD 的 4.0.0。有什么办法可以解决这个问题吗？ 先感谢您 回复：hse_interface.hCRYPTO_43_HSE 中缺失 我已找到文件，但它没有告诉我应该将它们复制到哪里。 回复：hse_interface.hCRYPTO_43_HSE 中缺失 Hi @Rmpr  请查看加密集成手册中的“3.2.0.0.8 HSE 接口文件：”部分，该部分位于以下路径： c:\NXP\S32DS.3.5\S32DS\软件\PlatformSDK_S32K3\RTD\Crypto_43_HSE_TS_T40D34M40I0R0\doc\RTD_CRYPTO_43_HSE_IM.pdf 它说需要从 HSE 固件文件夹复制接口文件，如下所示（仅作为示例，它取决于使用的固件版本）： c:\NXP\HSE_FW_S32K344_0_2_40_0\hse_ab_swap\接口\ 此致， Lukas

s32k3 adkp_master在哪里定义？ Hi NXP, 在 S32K3 中，文档说 ADKP 保存在 NVM 中，或者 uid 多样化。但在演示示例中，函数HSE_ProgramAdkp() 仅使用HSE_APP_DEBUG_KEY_ATTR_ID 来写入密钥。 我的问题是，ADKP_MASTER 定义什么以及如何配置它？   回复：s32k3 adkp_master 在哪里定义？ 你好@victory ADKP_MASTER 选择配置 ADKP 的方法：使用设备的 UID 进行多样化或在安全 NVM 中“按原样”写入。请参阅 HSE_B 固件参考手册修订版的第 2.6.1.4.4 节（配置设备相关的 ADKP）和 2.6.1.4.5 节（安全 ADKP 配置）。2.3. 如果您希望使用 UID 多样化选项配置 ADKP，则必须在编程 ADKP（HSE_APP_DEBUG_KEY_ATTR_ID）之前设置 ADKP_MASTER。TS32K3在烧写ADKP时会自动进行UID多样化操作。 BR, VaneB

LS1088ARDB/LS1088ARDB-PB - SDカードのLinuxカーネルとデバイスツリーを更新する方法 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> SDカード上のLinuxカーネルイメージとデバイスツリーを更新するには、次の手順に従ってください。 Linux カーネルイメージとデバイスツリーのコンパイル Linux ホストで、Linux カーネル イメージとデバイス ツリーを使用してリポジトリをクローンします: $ git clone https://source.codeaurora.org/external/qoriq/qoriq-components/linux $ cd linux $ git checkout -b たとえば、$ git checkout -b LSDK-18.09-V4.14 LSDK-18.09-V4.14 のようになります。 ここで 、 LSDK-18.09-V4.14 は、 LSDK- -V version という形式のタグを指します > ドル ARCH=arm64 CROSS_COMPILE=aarch64-linux-gnu- defconfig lsdk.config を作成します。 デバイスツリーに変更を加える場合は、arch/arm64/boot/dts/freescale/fsl-ls1088a-rdb.dts を開いて編集してください ドル ARCH=arm64 CROSS_COMPILE=aarch64-linux-gnu- を作成します。 バイナリカーネルイメージ の Image と圧縮されたカーネルイメージ の Image.gz は arch/arm64/boot/ にあります。 デバイスツリー blob fsl-ls1088a-rdb.dtb は arch/arm64/boot/dts/freescale/ にあります。 コンパイルされたカーネルイメージとデバイスツリーをSDカードにコピーする SD カードを Linux ホストマシンに挿入します。 sudo fdisk -l を実行して、コンピュータからアクセス可能なディスクを一覧表示します。 Linuxカーネルイメージとデバイスツリーを含むSDカードパーティションをマウントします。 sudo mkdir sudo mount /dev/sdX cat /proc/partitions コマンドを使用して、デバイスとそのサイズの一覧を表示します。 正しいデバイス名が選択されていることを確認してください。 Linux PC の SDHC ストレージドライブは /dev/sdX として検出されます。X は a、b、c などの文字です。必ず正しいデバイス名を選択してください。このデバイス上のデータは上書きされます。 Linux ホストマシンが追加の SDHC カードリーダーなしで SDHC カードの読み書きを直接サポートしている場合、そのデバイス名は通常 mmcblk0 になります。 SDカードの Image、 Image.gz、およびfsl-ls1088a-rdb.dtbを、上記の手順でコンパイルした新しいファイルに置き換えます。 sudo cp /linux/arch/arm64/boot/Image /linux/arch/arm64/boot/Image.gz /linux/arch/arm64/boot/dts/freescale/fsl-ls1088a-rdb.dtb sudo umount /dev/sdX SDカードを LS1088ARDB/LS1088ARDB-PB に接続し、SDカードを使用してボードをUbuntuで起動します。 U-Boot が SD カードに LSDK を見つけられない場合、起動します SDカードに保存されている lsdk_linux_arm64_tiny.itb のTinyDistro 。 QorIQ LS1デバイス

例MPC5744P FlexPWMシフトPWM GHS616 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> ******************************************************************************** *詳細な説明: * * この例では、3つのサブモジュールを初期化して120°の位相シフトを生成する方法を示しています *サブモジュール間。 * 各サブモジュールのCNTRレジスタは、PWM時にシフトされた値で初期化されます。 * 発電機はFORCE機能で無効にします。 * * ------------------------------------------------------------------------------ *テストHW:MPC5744P(MPC5744P-257DS + MPC577xxマザーボード) *マスクセット:1N15P *対象:internal_FLASH、RAM * Fsys:200MHz PLL、40MHz水晶リファレンス * * EVB接続: * ※P8.12 - A[11] ..FlexPWM A[0]出力 ※P8.11 - A[10] ..FlexPWM B[0]出力 ※P8.13 - A[12] ..FlexPWM A[2]出力 ※P8.14 - A[13] ..FlexPWM B[2]出力 *P10.8 - C[7] ..FlexPWM A[1]出力 ・P10.7 - C[6] ..FlexPWM B[1]出力 * ******************************************************************************** Re:例MPC5744P FlexPWMシフトPWM GHS616 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> モーターを制御する必要がありますが、コードの実行中にPWMのデューティを変更する方法を知っていますか?

S32DS for Vision - 教程列表 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> APEX2 入门 S32DS for Vision：入门 - APEX2 图形工具教程 ISP 入门 S32DS for Vision：入门 - ISP 图形工具教程

i.MX 6 シリーズ アプリケーション プロセッサを使用したシステムの電源管理と温度オプションに関する考慮事項 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> このセッションでは、i.MX 6Quadプロセッサを使用するエンクロージャ内で熱をルーティングおよび放散するための熱機械設計オプションについて説明します。さらに、このコースでは、グラファイトペーパー、サーマルパッドなどのパッシブサーマルオプション、銅などの金属ヒートスプレッダーの長所と短所、および i.MX 6シリーズプロセッサが利用されている実装の提案について説明します。 アシム・ザイディによる発表 2015年3月26日、DwF Silicon Valleyにて発表 Session ID: AMF-DES-T1059 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> このセッションでは、i.MX 6Quadプロセッサを使用するエンクロージャ内で熱をルーティングおよび放散するための熱機械設計オプションについて説明します。さらに、このコースでは、グラファイトペーパー、サーマルパッドなどのパッシブサーマルオプション、銅などの金属ヒートスプレッダーの長所と短所、および i.MX 6シリーズプロセッサが利用されている実装の提案について説明します。 アシム・ザイディによる発表 2015年3月26日、DwF Silicon Valleyにて発表 Session ID: AMF-DES-T1059

カスタムボードのLPDDR初期チェック こんにちはチーム、 私たちはIMX-93プロセッサを搭載したカスタムボードを設計しました。取締役会の立ち上げ活動の一環として。LPDDR4、eMMC、およびその他の周辺機器をテストする必要があります。イメージをフラッシュしてu-bootステージでテストする方法はありますか。 感謝 Robbi. Re:カスタムボードのLPDDR初期チェック おかげで@JosephAtNXP、eMMCおよびQSPI NORフラッシュメモリをテストするサンプルアプリケーションはありますか(mmcまたはddコマンドを使用する代わりに)。 Re:カスタムボードのLPDDR初期チェック Hi, NXPセミコンダクター製品にご興味をお寄せいただき、誠にありがとうございます。 DDRをテストするには、i.MX 93用の Config Tools を使用し、タイミングと特性を新しいimx-bootイメージに移植する必要があり、起動はこのインターフェイスを介して行われ、テストは各ブート後にU-bootに到達することです。 eMMC などの他のインターフェースでは、新しい imx-boot イメージをカスタム u-boot で正常に移植すると、ボードで自分のコードをテストできます。ファイルおよび/またはU-bootコマンド(例:mmc 読み取り/mmc 書き込み。 よろしくお願いします。

Arrayent 物联网演示 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> NXP Thread 调试演示与 Arrayent 的云控制 可以使用 Arrayent Connect Cloud 从世界任何地方监控和控制 Thread 设备 使用 NXP Thread App 和二维码，设备可轻松接入 Thread 网络 使用 Arrayent 唯一 ID（白名单）和 AES-128 位加密可确保设备安全。 如果您符合以下情况，则可能会对此演示感兴趣： 想要从世界任何地方监控和控制位于消费级防火墙后面的 Thread 设备。 想要以简单的方式调试 Thread 设备。 此演示重点突出差异化 从世界任何地方控制和监控位于消费级防火墙后面的 Thread 设备。 使用二维码调试 Thread 设备 描述 Thread 网络由 LS1021A IT 网关和FRDM-KW24 Thread Border 参考设计管理。该开发板还支持 Thread、Wi-Fi、蓝牙和 NFC。 NXP 的 Thread 调试 android App 发现 Thread 边界路由器。 NXP 驱动的 Thread“设备”是一张带有 NXP Kinetis ® KW2xD 802.15.4 无线芯片的卡，带有运行 Thread 协议和轻量级 Arrayent Connect Agent 的 ARM Cortex M4 MCU 板。 通过使用 NXP Thread 调试 Android 应用程序将 Thread 设备板调试（或“配对”）到 Thread 网络，该应用程序从设备上的二维码中获取设备的唯一 ID，并将 Thread 网络凭证推送到设备中。这在第二张卡片上再次显示出来。 Arrayent 的 Connect Agent 已预装到设备板中。一旦电路板连接到 Thread 网络，设备板就会开始直接与 Arrayent Cloud 通信。基本上，板上的关键属性都呈现给 Arrayent Connect Cloud 网络服务 API。 最后一步是使用 Arrayent devkit 应用程序从世界任何地方监控和控制设备板。在这种情况下，我们可以演示三个监视/控制用例： 1. 从移动应用程序打开和关闭设备 LED。 2. 按三次按钮来更新应用程序按钮按下计数器（在本例中为三次）。 3.将板子温度推送到手机APP。 这个演示是关于什么的 视频链接：5310 查找更多信息 新闻稿：阅读《商业期刊》 要阅读的博客文章： 恩智浦与Arrayent携手在德国纽伦堡嵌入式世界大会上连接Thread设备 由 Arrayent 提供支持的线程智能家居 演示图 物联网物理组件 网关 SOC： NXP i.MX6 应用处理器、NXP Kinetis ® KW24D SoC 软件：嵌入式Linux、用于边界路由器的NXP线程堆栈 最终用户产品： LS1021A IT网关，采用FRDM-KW24 Thread Border参考设计 Edge Devices SOC ： NXP Kinetis ® KW24D（带有 ARM Cortex M4 MCU 的 802.15.4 无线芯片） 开发板/模块： NXP FRDM-KW24D 开发板 软件： Arrayent Connect Agent 移植到 KW2xD，NXP Thread Stack 用于路由器终端设备 无线连接 S OC： NXP Kinetis ® KW24D（带有 ARM Cortex M4 MCU 的 802.15.4 无线芯片） 传感器 SO C： KW24D 片上温度传感器、MMA8451Q 三轴加速度计 云基础设施/服务 软件/服务： Arrayent Connect Cloud 智能设备/应用程序 软件： Arrayent Android DevKit 示例应用程序和 SDK 软件： NXP Android Thread 配置应用程序 物联网系统功能 设备管理 每个设备在制造时都会被写入唯一的 Arrayent 设备 ID 和 AES 密钥。设备ID在设备调试时绑定到特定的客户账户。 云/应用通信/互通 Arrayent devkit 应用程序通过 Arrayent Connect Agent 嵌入式软件与 Arrayent Connect Cloud 的设备服务接口通信，以连接到设备板。该应用程序用于从世界任何地方监视和控制设备板。在这种情况下，我们可以演示三个监视/控制用例： 通过移动应用程序打开和关闭设备 LED。 按三次按钮来更新应用程序按钮按下计数器（在本例中为三次）。 将电路板温度推送到手机应用程序。 安全 Arrayent 使用设备 ID 白名单，即 Arrayent 发布的设备 ID 在制造时刷入端点 MCU 内存中。每个设备的唯一 ID 都保留在云端。 Arrayent ACA 嵌入式代理和 ACC 云服务支持具有动态临时密钥刷新的 AES-128 位端到端加密。 分析/数据 Arrayent Connect Cloud 支持 物联网产品类型 产品/组件 Vendor 研究或采购此产品/组件 最终用户硬件 USB无线键盘和触摸板 商用 罗技无线触控键盘 K400 内置多点触控板，黑色 最终用户硬件 戴尔 22 英寸 HDMI 显示器 商用 戴尔 22 英寸显示器 最终用户智能设备 摩托罗拉 XT1032 Moto G Android 智能手机 商用 摩托罗拉Android智能手机 最终用户边缘设备 Xfinity XR2 遥控器 商用 康卡斯特遥控器 最终用户边缘设备 飞利浦 HUE 灯泡 ZigBee Lightlink（HA 1.2） 商用 Hue，专业无线 LED 照明 | 飞利浦照明 最终用户边缘设备 CentraLite 3系列设备模块 (4257050-RZHAC) (Zigbee HA 1.2) 商用 SmartPlug 最终用户边缘设备 Axis 0301004 M1011-W 摄像机（WiFi g） 商用 AXIS M1011-W 网络摄像机，一款小型无线 IP 摄像机 | Axis Communications 最终用户边缘设备 Maxxima Style 夜灯带传感器 商用 夜灯 最终用户边缘设备 TP-LINK TL-MR3020 3G/4G 无线 N 150 便携式路由器 商用 WiFi路由器 移动设备

MCUXpresso IDEはRedlibの浮動小数点サポートの問題を解決します <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> [中国語訳] 添付ファイルを参照   元のリンク: https://community.nxp.com/docs/DOC-342727 General

S32K358 两个内核是否可能从同一个闪存块执行代码？ Hi, 我正在使用S32K358。Lockstep 核心和 Core 2 都将具有引导加载程序，用于验证和启动每个核心中的主要应用程序代码。 在初始设计中，我打算在闪存块 0 中运行锁步核心引导和应用程序，在闪存块 1 中运行核心 2。 但是，如果我们可以在块 0 之外运行两个内核的引导加载程序，并且锁步内核的应用程序在块 1 之外运行，而内核 2 的应用程序在块 2 之外运行，那么这将为闪存布局提供一些灵活性。 这可行吗？也就是说，两个核心是否可以同时从同一个闪存块执行？ 如果是的话，这对性能有何影响 谢谢！ Jon. 回复：S32K358 两个内核是否可以让从同一个闪存块执行代码？ Hello, 这可行吗？也就是说，两个核心是否可以同时从同一个闪存块执行？ 是的，但不是没有限制。 由于核心必须转到单一资源（闪存），因此内存访问中会有仲裁，并且核心将等待访问并会相互减慢速度。 但是如果第二个核心执行一些简单的事情，它将大部分时间从缓存中执行，性能下降将非常小。 核心在 XBAR 上有其单独的访问端口： 顺祝商祺！ Peter