浅析SPI接口

news2024/12/23 9:47:56

SPI是串行外设接口(Serial Peripheral Interface)的缩写,它是一种同步串行通信接口,用于微控制器和外围设备(如传感器、SD卡、其他微控制器等)之间的通信。SPI接口通常用于短距离通信,因为它不支持长距离传输。

SPI接口的特点包括:

  • 全双工通信:SPI允许数据同时在两个方向上传输,即主机可以发送数据到从机,同时从机也可以发送数据到主机。

  • 高速数据传输:SPI接口可以支持很高的数据传输速率,这使得它适合于需要快速数据交换的应用。

  • 简单的硬件连接:SPI接口通常只需要四根线:时钟线(SCK或CLK)、主出从入线(MOSI)、主入从出线(MISO)和从机选择线(SS或CS)。

  • 可扩展性:一个SPI主机可以连接多个从机,通过从机选择线来选择与哪个从机通信。

  • 同步通信:SPI使用时钟信号来同步数据传输,这意味着数据的发送和接收都是按照时钟信号的节拍进行的。

SPI接口在嵌入式系统中非常常见,尤其是在需要与各种外设进行通信的场合。由于其简单性和高效性,SPI被广泛应用于各种电子设备中。

一、SPI通信的基本参数

时钟极性(CPOL):定义时钟空闲状态的电平。CPOL=0表示时钟在空闲时为低电平;CPOL=1表示时钟在空闲时为高电平。

时钟相位(CPHA):定义数据采样和数据变化的时刻。CPHA=0表示在时钟的第一个跳变沿(上升沿或下降沿,取决于CPOL)采样数据,CPHA=1表示在时钟的第二个跳变沿采样数据。

二、SPI通讯时序的四种模式

  • 模式0(CPOL=0, CPHA=0)

    • ​时钟空闲时为低电平。

    • 数据在时钟的第一个跳变沿(上升沿)时被采样。

    • 数据在时钟的第二个跳变沿(下降沿)时准备好,以便在下一个上升沿采样。

  • 模式1(CPOL=0, CPHA=1)

    • 时钟空闲时为低电平。

    • 数据在时钟的第二个跳变沿(下降沿)时被采样。

    • ​数据在时钟的第一个跳变沿(上升沿)时准备好,以便在下一个下降沿采样。

  • 模式2(CPOL=1, CPHA=0)

    • ​时钟空闲时为高电平。

    • 数据在时钟的第一个跳变沿(下降沿)时被采样。

    • 数据在时钟的第二个跳变沿(上升沿)时准备好,以便在下一个下降沿采样。

  • 模式3(CPOL=1, CPHA=1)

    • 时钟空闲时为高电平。

    • 数据在时钟的第二个跳变沿(上升沿)时被采样。

    • 数据在时钟的第一个跳变沿(下降沿)时准备好,以便在下一个上升沿采样。

三、SPI通信过程

从机选择:通过拉低特定的从机的SS线来激活这个从机。

数据传输:主设备通过MOSI线发送数据到从设备,同时从设备可以通过MISO线发送数据回主设备。数据的发送和接收是同步进行的。

时钟信号:由主设备生成,决定数据的采样和传输时机。

在设计和调试SPI通信系统时,选择正确的时钟极性和相位模式对于确保可靠的数据交换至关重要。通常,设备的数据手册会指定使用哪种SPI模式。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1664168.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Coursera吴恩达深度学习专项课程01: Neural Networks and Deep Learning 学习笔记 Week 01

Week 01 of Neural Networks and Deep Learning Course Certificate 本文是学习 https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning 这门课的笔记 Course Intro 文章目录 Week 01 of Neural Networks and Deep Learning[0] Welcome to the Deep Learning Spec…

大模型微调之 在亚马逊AWS上实战LlaMA案例(八)

大模型微调之 在亚马逊AWS上实战LlaMA案例(八) 微调技术 Llama 等语言模型的大小超过 10 GB 甚至 100 GB。微调如此大的模型需要具有非常高的 CUDA 内存的实例。此外,由于模型的大小,训练这些模型可能会非常慢。因此&#xff0c…

[C++核心编程-07]----C++类和对象之友元应用

🎩 欢迎来到技术探索的奇幻世界👨‍💻 📜 个人主页:一伦明悦-CSDN博客 ✍🏻 作者简介: C软件开发、Python机器学习爱好者 🗣️ 互动与支持:💬评论 &…

Numpy求最大、最小值、求累乘、累和

Numpy求最大、最小值 代码举例: ​ 输出结果为: ​ 在这个例子中,我们首先导入了NumPy库,然后创建了一个3x3的矩阵A。接着,我们使用np.max()函数来求矩阵A的最大值,并将结果存储在变量max_value中&#xff…

【35分钟掌握金融风控策略20】贷前风控策略详解-5

目录 反欺诈模型体系和模型在策略中的应用 申请反欺诈评分卡模型 欺诈传导模型 欺诈团伙识别模型 GPS评分卡模型 如何在贷中应用贷前模型 反欺诈模型体系和模型在策略中的应用 反欺诈横型体系主要包括识别个体欺诈和识别团伙欺诈的两类模型。在贷前,常用的识别…

从入门到深入理解——栈

目录 一、栈的定义 二、栈的实现 2.1 栈的结构 2.2 栈的初始化 2.3 栈的销毁 2.3 栈元素的插入 2.4 栈元素的删除 2.5 栈顶元素获取 2.6 栈元素有效个数获取 2.7 栈是否为空判断 三、代码总览 Stack.h Stack.c 测试代码:test.c 四、例题 例一: 例二&#xff…

【Web后端】jsp基础知识_请求转发和重定向

1.jsp基础知识 1.1简介 java server page&#xff0c;运行在服务器端的页面java代码html代码java代码全部都放在<%%>中间 1.2jsp表达式 作用&#xff1a;将动态信息显示在页面上&#xff0c;以字符串方式&#xff0c;返回给浏览器端语法&#xff1a;<%变量或表达式…

Ubuntu18.04--虚拟机配置Samba并从Windows登录

前言&#xff1a; 本文记录我自己在Windows上安装 Virtualbox &#xff0c;并在Virtualbox中安装 Ubuntu-18.04 虚拟机&#xff0c;在Ubuntu-18.04虚拟机里安装配置Smaba服务器&#xff0c;从 Windows 宿主系统上访问虚拟机共享samba目录的配置命令。 引用: N/A 正文 虚拟…

【桌面应用开发】Rust+Tauri框架项目打包操作

1.项目npm install下载项目依赖&#xff08;需要配置好node.js环境&#xff09; 可参考&#xff1a;https://blog.csdn.net/m0_64346565/article/details/138319651 2.自定义图标&#xff08;项目初始化开始第一次需要配置生成&#xff0c;后面可跳过这一步骤&#xff09; Ta…

零基础HTML教程(32)--HTML5语义化标签

文章目录 1. div时代2. div的缺点3. 语义化标签4. 语义化标签有哪些5. 实战演练6. 小结 1. div时代 我是2009年开始学习网页开发的&#xff0c;那时候HTML里面到处是div。 这么说吧&#xff0c;那时候div就是网页的骨架&#xff0c;支撑着网页的主结构。 2. div的缺点 div作…

什么是IP跳变?

IP 跳跃&#xff08;也称为 IP 跳动&#xff09;的概念已引起使用代理访问网站的用户的极大关注。但 IP 跳跃到底是什么&#xff1f;为什么它对于各种在线活动至关重要&#xff1f; 在本文中&#xff0c;我们将深入探讨 IP 跳跃的世界&#xff0c;探索其实际应用、用例、潜在问…

二叉搜索树模拟实现

目录 认识二叉搜索树&#xff1a; 模拟实现&#xff1a; 节点结构体构建&#xff1a; insert&#xff08;插入&#xff09;: find&#xff08;查找&#xff09;&#xff1a; erase&#xff08;删除&#xff09;&#xff08;重点&#xff09;&#xff1a; 全部代码 认识二叉…

数据结构(十三)----几种特殊的树

目录 一.二叉排序树 1.二叉排序树的查找 2.二叉排序树的插入 3.二叉排序树的构造 4.二叉树的删除 5.二叉排序树的查找效率 二.平衡二叉树 1.平衡二叉树的插入 2.平衡二叉树的查找效率 3.平衡二叉树的删除 三.红黑树 1.红黑树的概念 2.红黑树的查找 3.红黑树的插入…

docker的centos容器使用yum报错

错误描述 学习docker过程中&#xff0c;基于 centos 镜像自定义新的镜像。拉取一个Centos镜像&#xff0c;并运行容器&#xff0c;容器安装vim&#xff0c;报错了。 报错&#xff1a;Error: Failed to download metadata for repo appstream: Cannot prepare internal mirror…

Linux系统编程——进程控制

目录 一&#xff0c;进程创建 1.1 fork回顾 1.2 写时拷贝 1.3 fork用处 1.4 fork调用失败原因 二&#xff0c;进程退出 2.1 进程退出场景 2.2 mainCRTStartup调用 2.3 进程退出码 2.3.1 main函数返回值 2.3.2 strerror ​编辑 2.3.3 命令的退出码 2.4 进程正常退…

P8803 [蓝桥杯 2022 国 B] 费用报销

P8803 [蓝桥杯 2022 国 B] 费用报销 分析 最值问题——DP 题意分析&#xff1a;从N张票据中选&#xff0c;且总价值不超过M的票据的最大价值&#xff08;背包问题&#xff09; K天限制 一、处理K天限制&#xff1a; 1.对于输入的是月 日的格式&#xff0c;很常用的方式是…

python代码实现xmind思维导图转换为excel功能

目录 转换前xmind示例 运行代码转换后excel示例 python代码 转换前xmind示例 运行代码转换后excel示例 如果想要合并单元格内容&#xff0c;在后面一列参考输入 B2&C2&D2&E2 python代码 from xmindparser import xmind_to_dict import pandas as pd from openp…

微服务项目实战-黑马头条(十三):持续集成

文章目录 项目部署_持续集成1 今日内容介绍1.1 什么是持续集成1.2 持续集成的好处1.3 今日内容 2 软件开发模式2.1 软件开发生命周期2.2 软件开发瀑布模型2.3 软件的敏捷开发 3 Jenkins安装配置3.1 Jenkins介绍3.2 Jenkins环境搭建3.2.1 Jenkins安装配置3.2.2 Jenkins插件安装3…

微信投票源码系统至尊版 吸粉变现功能二合一

源码简介 微信投票系统在营销和社交互动中发挥着多方面的作用&#xff0c;它能够提升用户的参与度和品牌曝光度&#xff0c;还是一种有效的数据收集、营销推广和民主决策工具。 分享一款微信投票源码系统至尊版&#xff0c;集吸粉变现功能二合一&#xff0c;全网独家支持礼物…

TEA: Temporal Excitation and Aggregation for Action Recognition 论文阅读

TEA: Temporal Excitation and Aggregation for Action Recognition 论文阅读 Abstract1. Introduction2. Related Works3. Our Method3.1. Motion Excitation (ME) Module3.1.1 Discussion with SENet 3.2. MultipleTemporal Aggregation(MTA) Module3.3. Integration with Re…