 | tdtpy.الوحدة النمطية للتواصل مع نظام TDT 3 الأجهزة |
| التحميل الان | |
tdtpy. الترتيب والملخص
الإعلانات
tdtpy. العلامات
tdtpy. وصف
يوفر Tucker Davis Technologies (TDT) مكونا ActiveX لتكوين أجهزةهم في الوقت الفعلي (E.G. RP2.1، RX6، RZ6، إلخ) والتعامل مع I / O. TDTPY عبارة عن مجمع حول مكون ActiveX الذي يسهل تطوير البرامج النصية والبرامج Python (E.G. Neurobehavior) التي تستخدم أجهزة TDT. كان هدف واحد لهذه الوحدة هو توفير طبقة تجريدية تسمح لنا بترحيل رمزنا إلى منصة بديلة للأجهزة في المستقبل مع القليل من الجهد. يعد الرمز مستقرا، تم اختباره بشكل مختلف ويتم تشغيله حاليا في العديد من المختبرات. ميزات من النوع البسيط - عند تكوين المتغيرات في Microcode، تحتاج وحدات معينة إلى تحويلها بناء على تردد الساعة المعالج في الوقت الحقيقي. سوف يتألف التفاف عملية التحويل هذه - - عدم حجب I / O - مع وجود بضعة أسطر من رمز بيثون، يمكنك بسهولة تشغيل الاتصالات الإدارية الأول / O والأجهزة في عملية فرعية لتحرير برنامجك الرئيسي للمهام الأخرى (مثل التصور من البيانات الواردة أو التحكم في متغيرات التحفيز). هذا مفيد بشكل خاص للمستخدمين الذين يقومون بتنزيل كبير (مثل 64 أو أكثر من قنوات بيانات الفيزيولش العصبي) بكميات من البيانات من الأجهزة. - القراءات المستمرة البسيطة والكتابة - تسهل العديد من الفصول الدراسية الحصول على بيانات من المخازن المؤقتة للأجهزة المستمرة بالإضافة إلى الكتابة البيانات إلى المخازن المؤقتة للأجهزة تستهلك البيانات المستمرة. يتم تعقب الحالة الحالية لعازلة الأجهزة لضمان عدم وجود تفيضات مؤقتة أو تفرض لضاءة خارجية. - التوسع الآلي وإلغاء الضغط للبيانات - إذا قمت عادة بضغط أو حدوث نموذج موجي قبل تخزينه في المخازن المؤقتة للأجهزة، فسيقوم المجمع بفحص Microcode وإلغاء ضغط البيانات تلقائيا وتسجيل تردد أخذ العينات المناسب عند التنزيل من المخزن المؤقت للأجهزة. ومع ذلك، تتطلب هذه الوظيفة الآلية هذه اتفاقيات تشفير معينة (انظر الوثائق). - التحقق من الأخطاء - ستفشل بعض الأساليب على برنامج تشغيل الشركة المصنعة بصمت (على سبيل المثال إذا حاولت الوصول إلى متغير غير موجود في Microcode أو محاولة لكتابة المزيد من البيانات المخزن المؤقت للأجهزة يمكن أن تعقد). عندما يتم تحميل Microcode لأول مرة في المعالج في الوقت الفعلي، سوف يقوم TDTPY بفحص Microcode وتخزين بعض المعلومات حول المتغيرات والمخازن المؤقتة المتاحة. سيتم استخدام هذه المعلومات للتحقق من صحة جميع العمليات قبل تمريرها إلى مكون ActiveX الخاص بالشركة المصنعة للتعامل معها. في حالة محاولة عملية غير صالحة، يتم رفع الخطأ المناسب. عند إرجاع مكون ActiveX خطأ (عبر قيمة إرجاع نمط C)، يحول TDTPY إلى نموذج أكثر ثباتا من خلال رفع استثناء. مثال موجز على كيفية استخدام التجمع في التعليمات البرمجية الخاصة بك: من TDT Import DSPCircuitFrom Numpy استيراد عشوائي # تحميل microcode المترجمة إلى processorcuit rz5 = dspcircuit ('components / physiology.rcx'، 'rz5') # تهيئة المخازن المؤقتة. greaw_data_buffer = circuit.guffer ('raw_data'، 'r'، القنوات = 16) speaker_buffer = circuit.get_buffer ("سماعات"، 'W') circuit.start.start () # يحول 0.5 ثانية إلى عدد العينات مع إعطاء عينات من عينات الأجهزة crustrcuit.cset_tag ('trial_duration'، 0.5، 's') بينما صحيح . اكتب بعض البيانات الجديدة إلى هذه الفتحات المتكلم. الكتابة (الضوضاء) لإطلاق عملية الحصول على البيانات في العملية الثانية بسيطة مثل Substitu Ting DspProcess for dspcircuit.from tdt استيراد dspprocesscircuit = dspprocess ('مكونات / physiology.rcx'، 'rz5') raw_data_buffer = circuit.get_buffer ('raw_data'، 'r'، القنوات = 16) speaker_buffer = circuit.get_buffer (مكبر الصوت دائرة "" W '). يتم حفظ جميع البيانات الجديدة على مساحة ذاكرة مشتركة. يراقب RAW_DATA_BUFFER مساحة الذاكرة المشتركة هذه. في كل مرة يتم استدعاء rab_data_buffer.read ()، يتحقق المخزن المؤقت لمعرفة ما إذا كانت البيانات الجديدة قد كتبت إلى مساحة الذاكرة المشتركة بواسطة عملية الطفل وإرجاع نسخة من هذه البيانات.
tdtpy. برامج ذات صلة
