[SDX35+WCN6856]SDX35 + WCN6856 使用QCMAP启动WiFi操作方法

embedded/2024/9/22 16:52:41/

SDX35

SDX35介绍

       SDX35设备是一种多模调制解调器芯片,支持 4G/5G sub-6 技术。它是一个4nm芯片专为实现卓越的性能和能效而设计。它包括一个 1.9 GHz Cortex-A7 应用处理器。

SDX35主要特性

■ 3GPP Rel. 17 with 5G Reduced Capability (RedCap)
support. Backward compatible with Rel. 15 and Rel. 16
■ 5G NR sub-6 (FR1) SA and 4G LTE Cat4
■ LP2/LP4X; LP2 533 MHz, LP4X 768 MHz
■ PCIe Gen 2 1L support
■ Primary and secondary I2S/PCM
■ Supports boot from NAND, PCIe, and USB_HS
■ 8 × 8 mm small packag

WCN6856

WCN6856 介绍

         WCN6856 器件是一款高度集成的片上系统(SoC) 支持 802.11ax Wi-Fi 和蓝牙 (BT) 5.3。这WCN6856 支持在 2.4 GHz 和 5 GHz 上同时运行5GHz 或 6 GHz,也称为双频同步 (DBS)

WCN6856 关键特点

 WLAN

Compliant with


http://www.ppmy.cn/embedded/115134.html

相关文章

社交电商中“信任”基础与“链动 2+1 模式 O2O 商城小程序”的价值探索

摘要:本文深入探讨了在基于社交的商业模式中,“信任”作为重要基础条件的关键作用。详细分析了在产品同质化日益严重的当下,人与人之间口口相传的宣传方式优势。同时,全面引入“链动 21 模式 O2O 商城小程序”,深入阐述…

智谱AI:CogVideoX-2b——视频生成模型的得力工具

智谱AI:CogVideoX-2b——视频生成模型的得力工具 文章目录 CogVideoX 简介——它是什么?CogVideoX 具体部署与实践指南一、创建丹摩实例二、配置环境和依赖三、上传模型与配置文件四、开始运行五、Web UI 演示 CogVideoX 简介——它是什么? …

RK3568笔记六十一:MIPI摄像头应用程序编写

若该文为原创文章,转载请注明原文出处。 使用V4L2方式采集摄像头。 使用正点原子的例程测试没通过,后面使用一口君的测试采集到了摄像头 记录过程。 详细参考Camera | 4.瑞芯微平台MIPI摄像头应用程序编写-CSDN博客 一、介绍 V4L2设备驱动框架向应用层提供了一套统一、标…

使用 LocalStorage 提升前端体验

使用 LocalStorage 提升前端体验 在这个项目(www.studytool.site)中,本地缓存 (localStorage) 作为一种持久化存储机制,被广泛应用于用户设置和数据保存,确保用户在刷新页面或关闭浏览器后,仍然能够保留自…

CefSharp_Vue交互(Element UI)_WinFormWeb应用(3)---通过页面锁屏和关机(含示例代码)

一、预览 实现功能:通过vue标题栏按钮锁屏和关机 1.1 预览 1.2 代码 锁屏代码csharp LockWorkStation() 关机代码chsharp 注意vue代码参数和此参数一致(0/1/2) 方法ExitWindowsEx()

flex,promise里catch,作用域和作用域链和闭包,递归展开嵌套数组

目录 1. flex里shrink&#xff0c;grow和basis具体应用 2 promise里的catch 3 作用域和作用域链 4 递归展开嵌套数组 1. flex里shrink&#xff0c;grow和basis具体应用 <style> .container { display:flex; width:600px; }.div1 { flex:1 2 500px; }.div2 { flex:2 …

PHP项目中Vendor错误导致项目失败的解决方案

在PHP项目中&#xff0c;vendor目录通常用于存放通过Composer安装的依赖库。虽然这些依赖极大地提高了开发效率&#xff0c;但它们也可能成为项目失败的隐患。本文将探讨常见的Vendor错误及其解决方案。 #### 1. 常见的Vendor错误 ##### 1.1 版本不兼容 不同的依赖可能对PHP…

计算机毕业设计hadoop+spark+hive物流预测系统 物流大数据分析平台 物流信息爬虫 物流大数据 机器学习 深度学习

流程&#xff1a;1.Python爬虫采集物流数据等存入mysql和.csv文件&#xff1b;2.使用pandasnumpy或者MapReduce对上面的数据集进行数据清洗生成最终上传到hdfs&#xff1b;3.使用hive数据仓库完成建库建表导入.csv数据集&#xff1b;4.使用hive之hive_sql进行离线计算&#xff…