当前位置：网站首页>AUTOSAR从入门到精通100讲（五十）-AUTOSAR 内存管理系列- ECU 抽象层和 MCAL 层
AUTOSAR从入门到精通100讲（五十）-AUTOSAR 内存管理系列- ECU 抽象层和 MCAL 层
2022-04-23 06:13:00 【格图洛书】
1 MemStack ECU 抽象层和 MCAL 层简介
在本文中，讨论的主题是与 AUTOSAR 中的内存服务 (MemStack) 相关的 ECU 抽象层和 MCAL 层。
用于内存服务的 ECU 抽象层由内存接口 (MemIf)、闪存 EEPROM 仿真(FEE)和 EA(EEPROM 抽象)、外部闪存驱动程序和外部 EEPROM 驱动程序等模块组成。
MCAL 层由内部闪存驱动程序和内部 EEPROM 驱动程序组成。
内存接口（MemIf）负责从下层 Flash 和 EEPROM 模块中进行抽象，并为上层提供统一的地址空间。
2 模拟EEPROM
-
Flash EEPROM Emulation 的概念
EEPROM 和闪存都是非易失性存储器，由一组存储单元组成，每个单元保存一位或多位信息。
可以在字节或字边界上对 EEPROM 进行编程和擦除，这可以在单个单元上完成，而不会干扰其他值。
闪存可以在字或双字边界上编程，也可以使用更大的尺寸，但擦除只能在扇区边界上进行，其中扇区大小主要以Kilobytes为单位。Flash 中的数据以页（必须一次写入的最小字节数）为单位写入，并以扇区（必须一次擦除的最小字节数）为单位进行擦除。
闪存可用于存储数据，这些数据通常使用Flash EEPROM Emulation存储在 EEPROM 中，其中在闪存中实现基于记录的文件系统。
该文件系统中的记录是一组变量，由块的状态（记录+数据）、块的标识符和数据长度组成。
版权声明
本文为[格图洛书]所创，转载请带上原文链接，感谢
https://getuluoshu.blog.csdn.net/article/details/121284617
边栏推荐
- The simplest and complete example of libwebsockets
- 【点云系列】SG-GAN: Adversarial Self-Attention GCN for Point Cloud Topological Parts Generation
- torch_ Geometric learning 1, messagepassing
- 使用 trt 的int8 量化和推断 onnx 模型
- 面试总结之特征工程
- 被 onnx.checker.check_model 检查出的常见错误
- 【点云系列】FoldingNet：Point Cloud Auto encoder via Deep Grid Deformation
- 5种方法获取Torch网络模型参数量计算量等信息
- “Expression ＃1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated
- Unwind 栈回溯详解
猜你喜欢
【点云系列】Relationship-based Point Cloud Completion
MySQL数据库安装与配置详解
Chapter 2 pytoch foundation 1
Infrared sensor control switch
【点云系列】Unsupervised Multi-Task Feature Learning on Point Clouds
使用 trt 的int8 量化和推断 onnx 模型
ARMCC/GCC下的stack protector
pth 转 onnx 时出现的 gather、unsqueeze 等算子
Chapter 5 fundamentals of machine learning
免费使用OriginPro学习版
随机推荐
第5 章 机器学习基础
The Cora dataset was trained and tested using the official torch GCN
SHA512/384 原理及C语言实现(附源码)
Pytorch model pruning example tutorial III. multi parameter and global pruning
第4章 Pytorch数据处理工具箱
Android exposed components - ignored component security
PyTorch训练一个网络的基本流程5步法
三子棋小游戏
PyTorch 9. 优化器
[dynamic programming] longest increasing subsequence
torch.where能否传递梯度
onnxruntime-gpu 1.7 出现的警告“Force fallback to CPU execution for node: Gather_191”等
【点云系列】Fully-Convolutional geometric features
Five methods are used to obtain the parameters and calculation of torch network model
【点云系列】 A Rotation-Invariant Framework for Deep Point Cloud Analysis
【动态规划】杨辉三角
How to standardize multidimensional matrix (based on numpy)
Pytorch模型保存与加载（示例）
【点云系列】PnP-3D: A Plug-and-Play for 3D Point Clouds
【Tensorflow】共享机制