基于!／\"#$%&\"的设备驱动程序开发
李亦非
吴裕斌
曹丹华
李非一
（华中科技大学光电子工程系
摘
要
武汉’）())*’
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／然后具体讲述了+,介绍了!\"#$%&\"嵌入式实时操作系统上外设模块化驱动程序的开发规范，\"(-)./*00!\"1平台上音频设备驱动程序的开发过程，最后总结了外围设备驱动的一般开发方法。
关键词：!\"#$%&\"#%#驱动程序
中图分类号：+2300
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8A@?2\"=>A2?3B2?@<%和=>:$2?3=>8@?#8A@?2\"=>A2?3B2?@ 和;+1& （）是核心。!39F7GDD @3=2 234541’1) （）和39F7GDD@3=223454-,).; （）：39F7GDD@3=2234541’1) （）主要是实现控制模块上的软件初始化，这里为空函数。39F7GDD@3=2 23454-,).; （）主要是初始化硬件，这里包括对=%:98H进行初始化，设定23454的7个寄存器并使能@3=2中断。 !&; ,’（）：这个函数是用来建立一个专门的@3=2通道。包括@3=2的传输参数、 启动触发事件、中断时间和通道链接。先建立一个@3=2通道参数的结构体，然后检查所打开的通道是否正在被使用。设定回调函数指针和回调函数参数。并根据通道的传输类型（输入或输出）设定通道的启动触发事件和目标目的地址。最后设定@3=2的传输结束代码（I66）和相应的6#@?。 !-./01)（）：-./01)（）从转接模块接收到一个缓冲区，首先应该禁止@3=2中断，以防止-./(01)6&.’)在#9?中修改，然后判断-./01)6&.’)是否达到最大值，如果达到，函数返回，如果没有，根据J*1),#’K,L获得此@3=2通道的参数位置，并根据输入输出方式设定目标和目的地址。!#9?（）：由于发送和接收共用一个中断程序。所以在#9?（）中要判断中断类型，然后-./(01)6&.’)和*,MK#’K,L相应减或加D，然后调用相应的回调函数，最后清@3=2通道未处理中断标志寄存器（6#8?） 。N设备驱动开发的一般方法 针对不通设备，驱动程序不尽相同，但是本文所讨论的23454的驱动例程实际上是一个基于8#8模型的驱动程序的模板。如果开发人员编写一个新设备的驱动，而且这个驱动也是基于8#8模型的话，那么这个例程中的很多部分都可以利用。例如转接模块与硬件无关，是可以直接拷贝过来使用的；控制模块也是可以利用的，因为控制模 块三类函数是固定，任何驱动都要有&; ,’（）、%+&-,、-./01)（）、#9?（）等函数，这些函数虽然是与硬件相关的，但是编程人员可以利用例程已经给定的流程，只修改与硬件相关的部分，如&; ,’（）中@3(#（）基于F／第,+0G@H+的设备驱动程序开发,卷&’ \"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"硬件!\"中的设置在不同驱动中参数是不相同的；提取层是整个驱动开发中可重用性最差的，需要开发人员根据外设的资料自己编写。 修改少量代码就可以方便地移植到其他平台。 参考文献 ［)］*!+,’-./---012351267891:121;<1$=3>1%*1?68@;A4 ，8B2=C1;B8)(((［］／／’D23B3;+0G@H+F1I3<1F23I128:J2G7J ［］（第’版）［!］电M*!+,’-./---系列F+08原理与应用% 子工业出版社，’--, #小结 本驱动已经在$%&’(\"多通道语音压缩系统中得到了成功应用，驱动模块在多通道同时调用的情况下工作正常稳定。由于采用嵌入式操作系统进行任务调度，驱动模块化设计，虽然预先花费了较多的设计时间，但是整个软件架构简单健壮，只 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!（上接第MN页） 数据归档分析主要侧重于对实例层单个属性的分析，比如该属性的数据类型、长度、取值范围、典型取值等等，通过这样的分析我们可以了解有关该属 ［］,性的各种数据质量问题。数据挖掘则主要是侧 步骤中至关重要的一步，我们应投入较多的精力。 （）数据转换M 做完上述工作后，就是具体的数据转换实施。这个我们可以通过调度上面配好的工作流来进行实现数据的抽取、转换。 （）干净数据的反馈# 在上述工作中，当我们清洗完单个数据源后，应该将清洗后的数据反馈给数据源，并用之替代原来的脏数据，以避免下次数据整合时还要再清洗一次。 重于对多个属性之间关系的分析。比如说通过数据挖掘出的某个关联规则，其置信度为(那么(O，就意味着有)是脏数O的记录不满足这个规则，据，需要清洗。 （）然后定义有效地映射规则和工作流调度’ 策略 由于数据源可能数目众多、彼此异构，且含有脏数据，因此我们需要做大量的数据转换和清洗的工作。在最开始的清洗工作中，我们的侧重点在解决单个数据源的实例层的数据质量问题，以确保各数据源所提供的数据自身是干净的。然后接下来就需要解决多数据源数据集成时的整合问题，比如如何消除重复记录，冲突记录。这些都应该在映射定义和工作流调度的过程中实现。 （）验证, 定义好了映射规则和工作流调度策略后，我们需要对其进行验证以及评估。比如使用一些数据进行测试，若效果不好则应对映射以及调度进行调整。这个过程应该是个螺旋上升的反复过程，以达到最佳的清洗效果，从而获得干净的数据。这个过程对于数据质量的保证具有最直接的影响，是整个 #小结 本文归纳总结了高校信息化建设过程中，数据整合所需处理的几个典型的基本问题，并就每种问题都提出了相应的P*Q解决方案。然后针对可能的数据质量问题，提出了在实施这些P*Q方案时应该采取的数据质量控制策略。 参考文献 ［］)R6883736>380，+3C3B838\"，+K36>JJ=7J8+%.J;<1B=6744 ［!］，CJ>173;:J2P*Q42J<18818%\".!02188’--’E［］，，：’965C，P%FJS%S%F6B6<716;3;2JT71C86;><=2AE4 ［U］，21;B62J6<518%@PPPF6B6P;3;1123;=771B3;44EEG，（）：’---’,M,!), ［］，L%!：*,V66>3;3;6B6T681JX62>8\"7J23B5C8:J2WWEFE ［U］Y;JX71>1F38 因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容