Glasgow项目中的JTAG探针制造商ID查找问题分析
在嵌入式系统开发和调试过程中,JTAG接口是最常用的调试接口之一。Glasgow项目作为一个开源的硬件接口工具,其JTAG探针功能在实际应用中发挥着重要作用。本文将深入分析Glasgow项目中JTAG探针在制造商ID查找时遇到的一个边界条件问题。
问题背景
在JTAG协议中,每个设备都有一个唯一的IDCODE,其中包含制造商的标识信息。这个标识符遵循JEDEC标准(JEP106),采用连续编号方案,将制造商ID分为不同的"银行"(bank)。每个银行包含一定数量的制造商编号,当第一个银行用完后,就会使用第二个银行,依此类推。
问题现象
当使用Glasgow的jtag-probe功能扫描一个设备时,系统报告了一个IDCODE为0x07926f0f,其中制造商ID部分为0x787。在尝试将这个制造商ID转换为可读名称时,系统抛出了一个"list index out of range"错误。
技术分析
问题的根源在于JEDEC制造商数据库的实现方式。Glasgow项目中,制造商信息被组织为一个列表,其中每个元素对应一个银行。当前实现存在两个关键点:
-
数据库只包含了1到15共15个银行的制造商信息,而实际上银行编号是从1开始的,这意味着系统最多只能处理15个银行的制造商ID。
-
当遇到超出数据库范围的银行编号时,系统没有进行适当的错误处理,而是直接尝试访问列表,导致索引越界异常。
解决方案
针对这个问题,Glasgow项目进行了两方面的改进:
-
增加了对银行编号越界的检查,当遇到不在数据库范围内的银行编号时,系统会优雅地处理这种情况,而不是抛出异常。
-
更新了JEDEC制造商数据库,以包含最新的制造商信息。虽然这不会直接解决所有边界情况,但可以减少遇到未知制造商ID的概率。
深入理解JEDEC制造商ID
为了更好地理解这个问题,我们需要了解JEDEC制造商ID的编码方式:
- 制造商ID由两部分组成:银行编号和银行内的序号
- 第一个银行(银行1)的ID范围是0x01到0x7F
- 当第一个银行用完时,使用银行2,ID从0x80开始
- 每个后续银行都会增加一个"延续代码",因此完整的制造商ID需要包含银行编号信息
实际应用建议
对于使用Glasgow JTAG探针功能的开发者,如果遇到类似的制造商ID查找问题,可以:
-
确认使用的Glasgow软件是否为最新版本,包含了最新的制造商数据库和错误修复
-
对于特殊的或自定义的设备,可能需要手动添加制造商信息到数据库中
-
理解IDCODE的结构,必要时可以直接解析原始IDCODE值,而不依赖制造商名称查找
总结
这个案例展示了嵌入式工具开发中常见的边界条件处理问题。通过分析Glasgow项目中JTAG探针的制造商ID查找问题,我们不仅理解了JEDEC标准的实现细节,也看到了良好错误处理机制的重要性。这类问题的解决不仅提高了工具的健壮性,也为开发者提供了更好的调试体验。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









