《计算机组成原理》第五章 输入输出设备 学习笔记

5.1概述

5.1.1输入输出系统的发展概况

5.1.2输入输出系统的组成

1.I/O 软件

(1)I/O指令

(2)通道指令

2.I/O 硬件

5.1.3 I/O设备与主机的联系方式

5.1.4 I/O设备与主机信息传送的控制方式

1.程序查询方式

2.程序中断方式

3.DMA方式

5.2 I/O设备

5.3 I/O 接口

5.3.2 接口的功能和组成

1.总线连接方式的I/O接口电路

总线包括数据线,设备选择线,命令线和状态线。

2.接口的功能和组成

(1)选址功能

(2)传送命令的功能

(3)传送数据的功能

(4)反映I/O设备工作状态的功能

5.3.3 接口类型

分类有以下几种

1.按数据传送方式分类:并行接口和串行接口。

2.按功能选择的灵活性分类:可编程接口和不可编程接口

3.按通用性分类:通用接口和专用接口。

4.按数据传送的控制方式分类:有程序型接口和DMA型接口

5.4程序查询方式

5.4.1程序查询流程

5.4.2程序查询方式的接口电路

5.5程序中断方式

5.6DAM接口

1.DMA与主存交换数据的方法

(1)停止CPU访问主存

(2)周期挪用

(3)DMA与CPU交替访问

2.DMA接口的功能和组成

(1)DMA接口的功能

(2)DMA接口基本组成

3.DMA的工作过程

1.DMA的传送过程

2.DMA接口与系统的连接方式

4.DMA接口的类型

1.选择型DMA接口

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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