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USB模式识别流程.pdf

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简介:
本文档详细介绍了USB设备在计算机系统中的模式识别过程,包括硬件检测、驱动程序加载及配置阶段的相关技术细节。 USB模式识别过程指的是USB设备与主机之间的互相确认及协商步骤,目的是确定设备的传输速度和工作模式。USB 2.0向下兼容于USB 1.X版本,意味着它可以支持高速、全速以及低速的多种类型USB设备。 对于全速或低速设备而言,它们通过检查D+或者D-线上的电平状态来实现识别过程。在设备端配备了一个1.5K欧姆的上拉电阻,在通电之后会将连接该电阻的数据线路拉高至电压水平,从而判断出是全速还是低速设备。 高速USB设备的识别则更为复杂一些。这类设备以全速模式启动,并且同样具备一个1.5K的上拉电阻。当HUB(集线器)接收到这种类型的信号时,它会先将其视为普通的全速设备进行处理,然后通过一系列握手操作来确认双方的真实身份。 在此过程中,如果HUB判定为USB 2.0版本并且检测到插入的是高速设备,则该连接将会被设置成以480Mbps的速度运行;反之则只能按照12Mbps的全速模式运作。在这一阶段中,当HUB接收到复位命令后会将数据线驱动至SE0状态(即D+和D-均为低电平),并维持至少10毫秒的时间。 随后,在这期间内高速设备通过内部电流源向另一条线路持续注入约17.8mA的电流,形成所谓的Chirp K信号。这个过程需要在1到7毫秒之间完成。 HUB方面则会根据接收到的信息做出响应:如果检测到了这种特定模式(即KJKJ...序列),它会在接下来的500微秒内向设备发送确认信息,并指示其切换至高速工作状态;否则,若仅是全速集线器,则不会对Chirp K信号作出反应。 一旦完成上述步骤后,设备将断开原有的1.5K上拉电阻并接入专为480Mbps通信设计的终端阻抗。随后,在新的电路上进行数据传输时电压幅值会降至200mV左右(原先全速模式下约为3.3V)。 至此,高速USB设备与支持其功能的HUB之间已经成功握手,并可以开始以最快速度执行数据交换任务了。

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    本文档详细介绍了USB设备在计算机系统中的模式识别过程,包括硬件检测、驱动程序加载及配置阶段的相关技术细节。 USB模式识别过程指的是USB设备与主机之间的互相确认及协商步骤,目的是确定设备的传输速度和工作模式。USB 2.0向下兼容于USB 1.X版本,意味着它可以支持高速、全速以及低速的多种类型USB设备。 对于全速或低速设备而言,它们通过检查D+或者D-线上的电平状态来实现识别过程。在设备端配备了一个1.5K欧姆的上拉电阻,在通电之后会将连接该电阻的数据线路拉高至电压水平,从而判断出是全速还是低速设备。 高速USB设备的识别则更为复杂一些。这类设备以全速模式启动,并且同样具备一个1.5K的上拉电阻。当HUB(集线器)接收到这种类型的信号时,它会先将其视为普通的全速设备进行处理,然后通过一系列握手操作来确认双方的真实身份。 在此过程中,如果HUB判定为USB 2.0版本并且检测到插入的是高速设备,则该连接将会被设置成以480Mbps的速度运行;反之则只能按照12Mbps的全速模式运作。在这一阶段中,当HUB接收到复位命令后会将数据线驱动至SE0状态(即D+和D-均为低电平),并维持至少10毫秒的时间。 随后,在这期间内高速设备通过内部电流源向另一条线路持续注入约17.8mA的电流,形成所谓的Chirp K信号。这个过程需要在1到7毫秒之间完成。 HUB方面则会根据接收到的信息做出响应:如果检测到了这种特定模式(即KJKJ...序列),它会在接下来的500微秒内向设备发送确认信息,并指示其切换至高速工作状态;否则,若仅是全速集线器,则不会对Chirp K信号作出反应。 一旦完成上述步骤后,设备将断开原有的1.5K上拉电阻并接入专为480Mbps通信设计的终端阻抗。随后,在新的电路上进行数据传输时电压幅值会降至200mV左右(原先全速模式下约为3.3V)。 至此,高速USB设备与支持其功能的HUB之间已经成功握手,并可以开始以最快速度执行数据交换任务了。
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    《模式识别教程》是一本深入浅出介绍模式识别理论与应用的技术书籍,涵盖统计模式分类、机器学习等核心内容。适合计算机视觉和人工智能领域的学生及研究人员阅读参考。 模式识别是一种重要的信息技术,主要涉及对数据或信号的分析以确定它们的来源、类别或含义。这门学科广泛应用于人工智能、计算机视觉、自然语言处理及生物信息学等多个领域。讲义作为教学材料通常会深入浅出地介绍模式识别的基本概念、方法和技术。 在模式识别讲义中,首先可能会介绍基础理论知识,包括概率论和统计学,因为这些是基于概率模型和统计推断的依据。例如,贝叶斯定理是常用的工具之一,用于计算不同假设(即可能的模式)出现的概率。同时还会讲解特征提取这一关键步骤,在此过程中选择并转换输入数据以使其更易于分类。 接下来讲义会详细介绍几种经典的模式识别算法如K近邻法(K-Nearest Neighbors, KNN)、决策树、支持向量机(Support Vector Machines, SVM)以及神经网络等。这些算法各有优缺点,适用于不同的问题和类型的数据集。例如,尽管KNN简单直观但计算成本较高;SVM在高维空间中有出色的表现但是参数调整较为复杂;而神经网络能够学习复杂的非线性关系,不过训练过程可能较慢。 讲义还会覆盖聚类分析这一无监督学习方法,用于将数据自动分组到相似的类别中(如K-means算法)。模式识别中的聚类可以作为预处理步骤帮助发现潜在结构和模式。 评估与优化是模式识别的重要方面。讲义会讨论交叉验证、混淆矩阵、精确率、召回率及F1分数等评价指标,以及如何通过调整参数来提高性能。此外还会提到过拟合与欠拟合的概念,并介绍使用正则化方法平衡模型复杂度和泛化的策略。 实际应用案例将贯穿整篇讲义中,比如图像分类、语音识别或情感分析以帮助学生理解理论知识在实践中的运用方式。这些实例通常包括数据预处理、模型训练及测试与优化的完整流程。 模式识别讲义旨在系统阐述该领域的理论基础、主要方法和评估策略以及实际应用案例,使读者能够掌握核心知识并具备解决现实问题的能力。通过深入学习这门课程,学生不仅能理解各种技术还能提升解决问题的实际技能。
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