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数学　　代数：常用函数，指数、对数和幂函数，抛物线和双曲线　　函数图表：图表，集合　　几何：立体几何，平面几何，解析几何，圆和椭圆　　三角学：角，三角函数

提出了一种利用Pareto支配来求解多目标优化问题的自适应和声搜索算法（MOSAHS）。该算法利用外部种群来保存非支配解，为了保持非支配解的多样性，提出了一种基于拥挤度的删除策略，这个策略能较好地度量个体的拥挤程度。用5个标准测试函数对其进行测试，并与其他多目标优化算法相比较。实验结果表明，与其他的算法相比，提出的算法在逼近性和均匀性两方面都有很好的表现，是一种有效的多目标和声搜索算法。102011,47(31)Computer Engineering and Applications计算机工程与应用HMS;(4)和声记忆保留概率HMCR的上下界;(5)音调调节其中,n为所得解的个数,d1为第个解对应目标向量与其最近概率PAR的上下界;(6)最大迭代次数M。的目标向量之间的距离,d为d的平均距离。SP=0表示算步骤2初始化和声记忆库。法所得的解均匀的分布在 Pareto前沿。该指标反映算法所得步骤3产生新解。每次可以通过三种机理产生一个新解分布的均匀程度。解。(1)保留和声记忆库中的分量:(2)随机选择产生;(3)对多样性指标:将算法获得的所有非劣解按某个目标函数(1)、(2)中某些分量进行微调扰动产生。每次产生M个新个体。值的大小有序地分布在目标空间上,h为相邻两点间的距离,步骤4外部种群的更新。从记忆库租新个体中找出非支h为h的平均值,b,b分别为算法获得的边界解与相应极端配解放在外部种群中,计算外部种群的支配关系删除支配解之间的距离,则多样性指标△为解,把非支配解侏留在外部种群中。若外部种群中非支配解的数目超过外部种群规模,则删除多余的个体,每次仅删除hy+h,+∑|h-b(8)个,直到达到外部种群的规模。h,+h1+(n-1h步骤5更新记忆库。计算记忆库和新产生的个体的序极端解指某一目标函数值最大而其他目标函数值最小的并将其按照从大到小的顺序进行排列,前HMS个个体作为新解。n为非劣解的个数。当算法获得的非劣解完全均匀的分的记忆库,进入下一次进化布在均衡面上,h=0,h1=0,所有的h=h,这时△=0。因步骤6判断是否满足终止条件,若满足,则停止迭代,输此,A指标反映非劣解能否均匀的分布在整个均衡面上。出 Pareto最优解集,否则,返回步骤3。4.2数值结果334算法分析为了验证本文提出的算法的有效性,本文采用具有不同由亍和声搜索算法主要是基于邻域搜素的,初始解的好 Pareto前沿的几个典型函数进行仿真实验测试。测试函数坏对搜索的性能影响很大。和声搜索算法可以随机产生初始ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDI4、ZDT6是二维目标函数。由于处理解,也可以通过使用其他的启发式算法或其他方法产生较好多目标优化问题的和声搜索算法还不是很多,所以本文仅与的初始解。和声记忆库HM的大小M是和声搜索算法的种和声搜索算法 IMOHS相比,然后与4种多目标优化算法个重要参数,和声搜索算法之所以具有更强的全局搜索能力,相比,测试结果见表1-表4很大程度上依赖于HM的存在,一般来说,M越大,找到仝局表1MOHS和 MOSAHS的G表2 IMOHS和 MOSAHS的sP最优区域的能力越强。但是随着M的増人,计算量将会变IMOHSMOSAHSIMOHSMOSAHS4大,从而影响到最终搜索到最优解的速度。和声保图概率Dm1781420241-01Dm11433D031.0OE-350100E-0055.3E-36.5328E-004HMCR是和声搜索算法的另一个重要参数,其取值范围是0到5.39-42.1293L-0043.3E-30.0059之间,它决定每次迭代过程中新解产生的方式。在和声搜索ZDT2ZDT224E-48.8573E-0052.4E-35.9104E-004算法中,因新解产生时每个变量都依赖于HMCR,故HMCRDT39.80E-465670E-004ZDT32.|B-20.0077应取较大的值,通常HMCR的值在0.8到1.0之间。音调调节1.7OE-324699E-00529E-28.5088E-004率PAR在和声搜索中起控制局部搜索的作用,它可使搜索逃表3儿种多目标优化算法的GD离局部最优,其值一般取0.1到0.5之间。NSGA-IISPEA2MOPSOIOSADE MOSAHS1.3437E-33.8175E-31.8564E-11.2485E-329624EZITI14078E-449142E-37.7429E-297574E-550100E-0054数值实验9.8112E-48.6104E-352428E-19.8051E-42.1293E-004ZDT241算法性能的评价指标6.4138E-42.5973E-32.9699E-149107E-58.8573E-005多目标优化问题的解质量评价主要集中在所求得的解与2.4783E-397165E-34.3418E-2.1620E-36.5670E-004ZDT31.2746F-45.2305F-364880E-219962F-42.4699E-005理论最优值之间的差距,以及求得的解的分散程度和多样性,5.1635E-29.2512E12010E-349244E-004这里采用由 Van veldhuizen和 Lamont在1998年提出来的世ZDT413281E-34.282lE-18.3745E-549411E-005代距离( Generational Distance,GD)来衡量所求解与理论解75-21.909-252103E-22656-31190-004ZDT6之间的差距,世代距离被定义为如下形式:60797E-31.3994E-32.4963E-21.0967E-48.0065E-006表4儿种多目标优化算法的AGD=NSGA-IISPEA2MOPSO MOSADE MOSAHS0.504290.296440.2038050.131950.4063其中,n为最优解数目,d,为所求得第i个个体在目标空间与理ZDTI3.9251E-21.0850E-116956E-25.692lE-300219论 Pareto最优前沿的最小欧氏距离。世代距离GD越小,算法0.487750.505170.2880260.120990.3764ZDT2逼近 Pareto最优解集的程度越妤,当所得到的解刚好和从最优2.7686E-21.8356E-11.7580E-279444E-300359前端取得的点重合时,GD=0。0.590250.503100.6177960.437830.6388ZDT33.0439E-29.7283E-23.5019E-28.0801E-300103解的分散程度用下式来度量0.375240.727660.3235490.118270441ZDT42.4448E-25.515-13.2953E-25.869E-30.0227SP=n-/~(d-d1)0.486ll0.296441.1232580.1331904325(7)ZDT63.6054E-21.0850E-11.731E-19.8303E-300363InInj∈(1,n)②/(x)-/1(),=1,2,…,n,i≠其中表1、表2中MOHS算法的数据来源于文献5],和o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net陈莹珍,高岳林:多目标自适应和声搜索算法2011,47(31)0.900.80.80.60.70.70.40.60.60.20.30.20.40.10.10.800.10.20.30.40.50.60.70.80.91.000.10.20.3040.50.60.70.80.91.000.10.20.30.40.50.60.70.80.9图1ZDT1图2ZDT2图3ZDT3声记忆库的规模为10,和声保留概率的上下界HMCR==0.95,5总结HMCR=0.85,音调调节概率的上下界PAR、=0.2,PAR=本文将和声搜索算法应用于多目标优化问题的求解,提0.15,最大迭代次数为1000.为了消除实验中的随机性,并进出了一种新的基于拥挤度的多目标和声搜索算法 MOSAHS。行算法性能指标评价,对每个测试函数均重复计算10次。表3、该算法利用单个解与解之间的距离以及单个解与整体解之间表4中 NSGA-II,SPEA2, MOPSO, MOSADE的数据,来源于文的距离,删除种群中的个体,并利用序来更新和声记忆库。数献[161。对丁本文提出的多目标和声搜素算法 MOSAHS,和值实验数据表明,提出的算法在逼近性和多样性两方面都有声保留概率的上下界分别为095085,音调调节概率的上下界很好的表现是一种有效的多目标和声搜索算法。然而,和声分别为0.2、0.15,和声记忆库的规模为10,外部种群的规模为搜索算法和其他群智能算法一样,收敛性的理论证明很困难100,最大迭代次数为10000,算法运行10次。有待进一步的深入研究。表1中上行表示算法收敛度指标GD的平均值,下行表示GiD的标准方差;表2中上行表示分散度指标SP的平均值,下参考文献:行表示SP的标准方差;表3中上行表示算法收敛度指标GD的 Schaffer J D Multiple objective optimization with vector evaluat-平均值,下行表示GD的标准方差;表4中上行表示多样性指ed genetic algorithms[C]//Proceedings of the lst IEEE International Conference on Genetic Algorithms. Lawrence Erlbaum标Δ的平均值,下行表示多样性指标△的标准方差。1985:93-100从表1、表2可以看出本文提出的算法 MOSAHS在收敛(2]HomJ, Nafpliotis N, Goldberg D E A niched Pareto genetic al度和分散度上均优于 IMOHS;从表3、表4可以看出,与NSgorithm for multi-objective optimization[C],Proceedings of thGA- SPEA2、 MOPSO、 MOSADE算法相比,本文提出算法Ist IEEE Conference on Evolutionary Computation, PiscatawMOSAHS的收敛性优于前面四种算法,在多样性方面,与NS994.1:82-87GA- I SPEA2算法相当,此 MOPSO、 MOSADE算法稍差。[3] Srinivas N, Deb KMulti-objective function optimization using图1~图5是本文提出的算法( MOSAHS)对ZDT1,ZDT2non-dominated sorting genetic algorithms[J]. Evolutionary CompuZDT3,ZDT4,ZDT6的函数图像。tation,l994,2(3):221-248[4] Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-IIJ.IEEE Transactions on Evolu0.8tionary Computation, 2002, 6(2): 182-1970.7[5] Zitzlcr E, Thiclc L Multi-objcctivc evolutionary algorithms: a0.6comparative case study and the strength parel approach0.5IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1999, 3(4)0.40.2[6 Zitzler E, Thiele L SPEA2: improving the strength pareto evolu-0.1ionary algorithm for multi-objcctivc optimization[R].Rcscarch00.10.20.3040.50.60.7080.91.0JrL,2001[7 Knowles J, Corne D The pareto archived evolutionary strategy图4ZDT4A new baseline algorithm for multi-objective optimization[C]//1.0Proceedings of the Conference on Evolutionary Computation Pis-0.9ltaway, NJ: IEEE Press, 1999: 98-10508[8] Tsai S J, Sun T Y, Liu CC, et al. An improved multi-objparticle swarm optimizer for multi-objective problems[J]. ExpertSystems with Applications, 2010, 18(2): 1-150.4[9 Geem Z W, Kim J H, Loganathan G V.A new heuristic optimi-0.zation algorithm: Harmony scarch[J]. Simulation, 2001, 76(2): 60-80[10] Mahdavi M, Fesanghary M, DaInangir E An improved harmony0.20.30.40.50.60.70.80.91.0search algorithm for solving optimization problem] AppliedfMathematics and Computation, 2007, 188(2): 1567-1597图5ZDT6(下转174页o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net1742011,47(31)Computer Engineering and Applications计算机工程与应用插值算法对(a)放大3×3倍后的效果图;图6〔g)是采用本文中个像素需24位。在实现本文算法时,需在读取位图文件信息的插值算法对(a)放大3×3倍后的效果图,其中(a-b-1/6,头时进行判断是属哪类图像(灰度/24真彩色),对于灰色图像1=2=15°)。图7(a)是256×256的原始图像,(b)为原图经只需对图像进行逐像素(也即逐字节)的处理即可。而对于24降采样生成的128×128的缩小图像;(c)、(d为分别采用最邻位彩色图像则分别对每一像素中的3个分量分别处理即可,所近插值、双线性插值算法对(b)放大2×2倍后的效果图。(e)是得到的结果与灰度图是一致的,如图8所示。(b)用 Prewitt算子检测到的图像边缘效果图,(f)是采用本文提出的插值算法对(b)放大2×2倍后的效果图,其中(a=b=1/4,q1=92=15°)。从灰度值显示及图像效果可以看出本文所提出的算法在一定程度上突出了边缘,并修复了部分断裂的边缘,图6(d)中的像素灰度值显示当放大倍数为2×2时,修复边缘的效果更加显著。(a)原图(b)双线性插(c)本文算法(2×2)值(2×2)(a=b=16,1=2=15°)图8采用不同插值算法放大的图像效果图5结论基于图像边缘信息的双线性插值算法充分利用了图像的(a)原图(b)原图降采样(c)最邻近插边缘信息对放大图像边缘上的插值点及边缘邻接点做了较好值法(2×2)的插值处理,这种处理方式使放大后的图像在很大程度上保护了图像的细节,较其他插值算法简单且效果明显,更优于传统双线性插值算法。(d)双线性(e)用 Prewitt算(f)本文算法(2×2)参考文献:插值(2×2)子检测到的边缘(a=b=14,91=中2=15[] Castleman K R数字图象处理[M]北京:清华大学出版社,202图7采用不同插值算法放大的图像效果图117-119[2]孙成叶,桑农图像双线性插值无级放大及其运算量分析[计算上述实验采用的是8位的灰度图像,其实本文所提出的算机工程,2005,31(9:167-169法同样适用于彩色图像,尤其是24位的真彩色图像。灰度图[3]谢美华,王正明基于图像梯度信息的插值方法中国图象图形像的存储文件带有图像颜色表,此颜色表共有256项,图像颜学报,2005,10(7):856-861色表中每一项由红、绿、蓝颜色分量组成,且红、绿、蓝的颜色4Liⅹi, Orchard M T New edge-direcled inlerpolalionJJIEEE分量值都相等。而且,灰度图像的每个像素由8位组成,其值Transactions on Image Processing, 2001, 10(10): 1521-1527范围从0到25,表示256种不同的灰度级,每个像素的像素值5岁立摩,杨勋年基于细分的图像抽值算法门计算机轴助设计与是图像颜色表的表项入∏地址。对于彩色图像而言,若是伪图形学学报,2006,18(9):1311316.彩色图像,则其与灰度图像相似,其存储文件中也带有图像颜孟晋字,华思基于形状的二维灰度图象插值门中国图象图形色表,整幅图像也仅有256种颜色,每个像素由8位组成,但在学报,2003,3(3):312-316图像颜色表中的红、绿、蓝颜色分量不全相等,此时,每个像素I] Yang Xunnian Normal based subdivision scheme for curve design[J]. Computer Aided Geometric Design, 2006, 23(3): 243-260的像素值不是出每个基色分量的数值决定,而是把像素值当s]杨淑莹vC+图像处理程序设计M2版北京:清华大学出版社做图像颜色表的表项入口地址。而24位的真彩色图像的存储2005:130-132文件中则不带有图像颜色表,图像中每一像素是由RGB三个19G0 nzalez r o. Woods e数字图像处理M2版北京:电子1分量组成,每个分量各占8位,每个分量的取值是0到255,每业出版社,2009:463-471上接111页)[15 van Veldhuizen D A, Lamont G B Evolutionary computation[11] Kang S L, Geen Z W.A new structural optimization methodand convergence to a Pareto front[C]/Koza J R Late Breakbased on the harmony search algorithm[J]. Comput Struct, 2004ing Papers at the genetic Programming Conference, Stanford82(9/10):781-798University, California, Stanford Bookstore, 1998: 221-228[12] Geem Z W. Optimal cost design of water distribution networks[l6]刘思远,刘景青.一种新的多目标改进和声搜索优化算法门计算using harmony search[J].Eng Optimiz, 2006, 38(3): 259-280机工程与应用,2010,46(34):27-30[131 Deb K Multi-objective optimization using evolutionary algorithm(M. [17] Wang Yaonan, Wu Lianghong, Yuan Xiaofang. Multi-objectiveChichester: lohn Wiley&Sons, 2001self-adaptive differential evolution with elitist archive and[14]陈莹珍,高岳林混沌自适应和声搜索算法太原理工大学学crowding entropy-based diversity measure[J]. Soft Compute报,2011,42(2):141-1442010:193-209o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

工业互联网体系分为三个部分：网络体系、数据体系、安全体系。每个体系的具体介绍详见《工业互联网体系架构1.0版》。这里面网络体系主要又可以拆成三个部分：网络互联体系、地址与标识体系、应用支持体系。其中网络互联体系还可以分成：工厂内部互联、工厂外部互联。今天所介绍的TSN属于网络体系中的工厂内部互联部分。传统的工厂内部互联架构为“两层三级”模式。两层：IT网络层、OT网络层（operation technology network：工业生产与控制网络。主要用于连接生产现场的控制器，如：PLC、DCS、FCS、传感器、伺服器、监控设备等部件）；三级：工厂级、车间级、现场级。

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此文档介绍了K60单片机的一些结构功能，纯中文。K60P144M1OOSF2RM. pdfK60 Sub-Family Reference Manual, Rev. 6. Nov 201夲部分讲解如何配置芯片上的嵌套向量中断控制器。完整信息清参阅htp/www.arm.com。InterruptsModulePPBNested VectoredModuleInterrupt Controller(NVIC)Module图32嵌套向量中断控制器题日相关模块参考链接套问量中断控制器http://www.arm.com系统内存映System memory map时钟Clock distribution电源管理Power management专用外设总线ARM Cortex-M4核心 ARM Cortex-M43.22.1中断优先级器件支持16级中断优先级,因此在嵌套向量中断控制器中,每一个中断源在优先级控制寄存器IP中都有4个位。例如IPRO中3302928a7262524232221a019181716|151413121110976543210R0000006000600000W3.22.2非可屏蔽中断非可屏蔽中断的中断源来自于外部的NM引脚。此引脚是多路复用引脚,必须要配置他的功能,使其成为外部不可屏蔽中断功能引脚。322.3中断分配中断默认按照下表分配向量号:当中断使用时,此值储存在栈中。IRQ号:非核心中断源,对应的编号为终端号减16。IRQ号在ARM的NVC文档中有描述表34中断号分配址址中断编号IRQ号非优先级编中断伏先溟模块描述(1)号(2)级编号(3)ARM核心中析源0x00000000ARM内核切始牟栈指针0x00000004ARM内核初始程序计数器Editbylie:soonli@qq.comK60P144M100SF2RM. pdfK60 Sub-Family Reference Manual, Rev. 6 NoV 2010x00000082AHM内核非可屏蔽中断x00000c3ARM内核哽件故障0x000000101ARM内核存储控制器故障0x0000145ARM内核总线故障0x000000186ARM内核用故障0x000001C70x00002080x0000219x00028100x000002C11ARM内核管理程序调入0x000003012ARM内核周试监控0x000034130x0000003814ARM内核0x0000315ARM内核系统往拍定时器非核心中新源0x00000040160DMADA通道0发送完成0x000000141DMADMA通道⊥发送完成0×00004818DMAD)MA通道2发送完成000401DMA通道3发送完成0x0000020DA通道4发送完成0300052DMA通道5发送完成0x00000582DMADMA通道6发送完成0x000_005C2sDMADMA通道7发送完成0x0000006021DMA通道8发送完成0x0000006425DMADMA通道9发送完成0x0000006826⊥0DMADMA通道10发送完成0x000006C27DMADMA通道11发送完成0x00007028DMA通道12发送完成0x000007429DMA通道13发送完成0x0000087314DMA通道1发送完成0x00007C3IMA通道15发送完成0x00000803216DMADMA通道0-15故障0x00000081MCM0x00000883184闪存命令执行完成0x000008C35闪存读取冲突0x0000009036模式控制掉电中断,电检测低澌喚醒单兀注意:在需要使用低漏检测0x00000094370低漏唤醒|的时候不要禁止这个中断0x000009838看门狗看门狗中断0x0000009c39230x00000A441IICIEditbylie:soonli@qq.com4K60P144M100SF2RM. pdfK60 Sub-Family Reference Manual, Rev. 6 NoV 2010x0000A84SPD所有中断源使用一个向量x0000AC4SPI1所有中断源使用一个向量0x000000B014SPI2所有中断源使用一个向量CR’ ed Message bufi0x000000B44529CANO(0-15)0x00000846CAND总线关闭0x0000BC47错误0x000000C048CANO发送报警x00000C449CANO接收报整0x000000C850CAND唤帼0x00000CC50x0000000520x000000D1537CAN⊥5)0x000000D8CANI总线关闭0x00000DC5CAN⊥错误0x000000E05610发送报警0x0000C457接收报警0x0000E858唤醒0x0000EC59100x0000F06011l⊥0000F461JJARTO串口0状态中新源0x00000F862UARTO串口0错误中新源0y000000FC11UARTI串口1状态中断源0x00010064UARTI串口1错昃中源x0000010465UART2串口2状态中新源000001085650UART2串口2错昃中粉溴0x000067UaRT串口3状态中新源0x000011068UART串口3错误中析源0x0001146gUART4串口4状态中析源00011870UART串口4错误中析源0x0000011C715513UART串口5状态中新源0x0000120721111111UART5串5错误中析源0x00001247370x000128740x00012c75CMPO0x00003076CMPI0x000013476115CMP20x000001387815FTM0所有中断源使一个向量0x000013C7963FTM1所有中断源使用一个向量0x00001408064FTM2所有中断源使用一个向量000014481160x0000014816报警中断Editbylie:soonli@qq.comK60P144M100SF2RM. pdfK60 Sub-Family Reference Manual, Rev. 6 NoV 2010x00014C8x0001508PITPIT通道00x000001518517PITPIT通道10x0000015886017PITPIT通道20x0000015C81PITPIT通道30x0000160882180x000016489USB OTx001689074充电检测0x0000016C|91Ethernet macIEEE1588定时器中断0x000017092Ethernet mac发送中断0x0000017497719Ethernet mac接收中断0x00001789EtherneL mac错误和其他中断0x00017C950x00000180|96SDH0x00184978120DACO0x000001889DACI0x0001899TsT所有中断源使用一个向量0x0000901008120x0000194101低功耗定时器00001981020x000019c10321引因控制模块PORTA引脚中断000001A0104引却控制模块PORTB引脚中断00004105引脚控制模块PORTC引脚中断0x0001AB106引閎控制模块PORTD引脚中断0x00000⊥AC10791引脚控制模块P0RTE引脚中断0×001B01080x000011090×00010701094软中断软件中断(4)(1)表示嵌套向量中断控制器的中断源号(2)表示嵌套向量中断控制器对于响应中断的ISER,ⅠCER,ISPR,ICPR和IABR寄存器的值,计算方法是IRQ的值除以32。(3〕表示嵌套向量中断控制器对于响应中断的IPR寄存器的值,计算方法是IRQ的值狳以4(4)此中断只能被NVC寄存器置位或者清零。3.2.2.3.1确定位域和寄存器的位置,来配置一个特定的中断如果你需要配置低功耗寄存器中断,下面的表格自“中断号分配”地址中断编号1RQ号非优先级编中断优先源模块描述号(2)级编号(3)0x0000019410」2⊥低功耗定时器译者注:下面角标的注解没有被列出,请看上表末尾。1)在NⅥC寄存器中,你需要配置关于中断的信息Editbylie:soonli@qq.comK60P144M100SF2RM. pdfK60 Sub-Family Reference Manual, Rev. 6 NoV 201· NVICISER2NVICICER2· NVICISPR2· NVICICPE2NVICIABR2NVICIPR212)确定特定中淅在相对应的寄存器中的特定位域(汗,这句话怎么这么别扭)。NVICISER2, NVICICER2, NVICISPR2, NVICICPR2, NVICIABR2 7位置=IRQ/32=21NⅥCIPR21位域的起始地址=8*(IRQ/4)+4=12因为 NVICIPR的位域的4位宽,所以 NVICIPR21的范围是12-15。因此,下列的位域的位是用来配置低功耗定时器的中断的。NVICISER2[21]NVICICER2[21NVICISPR2(21NVICICPR2[21NVICIABR2[211NVICIPR21[15: 123.2.3异步唤醒中断的配置夲节概述如何配置芯片中的相应模垬。在AM的文档中有更加完整的描述信息www.armcomClock logicWake-upquesynchronousModuleWake-up InterruptController(AWIC)Module图3-3异步唤醒单元主题相关模块参考链接系统存储映射System memory mat时钟Clock distribution电源管理Powcr managcmcnt嵌套向量中断控制器NVIC唤醒请求AWIC wake-up sources3.2.3.1唤醒源器件使用一下的内部或者外部异步唤醒输入模块Editbylie:soonli@qq.comK60P144M100SF2RM. pdfK60 Sub-Family Reference Manual, Rev. 6 NoV 201唤醒源描述可用的系统复位复位引脚和看门狗(当使用LPO时钟源吋),JTAG接口低电压检测模块控制器低电压警告模块控制器引脚中断引脚控制模块,任何一个中断使能的引胭都可以吹醒系统ADC「当使用内部时钟源的时候可是实现这个功能CMP由于没有系统时钟可以使用,所以此时是无效的LIC地址匹配唤醒接收眺变唤醒USB唤醒功能唤醒低功耗定时器在Stop/ⅥPS模式下有效实时时钟在Stop/ⅦLPS模式卜有效以太网魔法包唤醒SDIIC唤陧功能唤醒IIS唤醒功能唤醒1588时钟唤醒功能唤醒TSICAN3.2.3JTAG控制器配置本节概述如何配置芯片中的相应模块。在后面专门的章节中有更全面的介绍。JTAG controller图3-4JTAG控制器表38相关信息的参考链接题相关模块参考链接仝面介绍JT△GCJTAGC信号传输设置引脚控制Signal multiplexing3.3系统模块3.3.1系统集成控制模块(SIM)配置Editbylie:soonli@qq.comK6OP144M100SF2RM. pdf K60 Sub-Family Reference Manual, Rev. 6 Nov 201本节概述如何配置芯片中的相应模块。在后面专门的章节中有更全面的介绍PeripheralbridgeegisteracceSSResetsMode controller图35系统集成控制模块表39相关信息的参考链接主题相关模块参考链接全面介绍系统集成控制模块系统存储映射Systcm memory maj时钟Clock distribution电源管理Power management3.3.2模式控制器模块本节概述如何配置芯片中的相应模块。在后面专门的章节中有更全面的介绍。PeripheralbridgeRegistResetsMode controller图3-6模式控制模块表3-10相关信息的参考链接题相关模块参考链接全面介绍模式控制模块Mode controllerEditbylie:soonli@qq.comK60P144M100SF2RM. pdfK60 Sub-Family Reference Manual, Rev. 6 NoV 201系统存储映射System memory map电源管理Power management电源管理控制器PMO3.3.3电源管理控制模块本节概述如何配置芯片中的相应模块。在后面专门的章节中有更仝面的介绍PeriphebridgeRegisteraccessPower managementcontroller(PMC)图37电源管理控制模块表3-11相关信息的参考链接主题相关模块参考链接全面介绍PMCPMC系统存储映射System memory map电源管理Powcr managcmcnt面介绍Mode controller低漏唤醒单元LLWU3.3.4低漏唤醒单元节概述如何配置芯片中的相应模块。在后面专门的章节中有更全面的介绍。Editbylie:soonli@qq.com

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