8042 Keyboard Microcontroller

本文提供了一个使用8042键盘微控制器的汇编语言示例代码,通过该代码可以了解如何利用8042进行基本的输入处理。文中还探讨了操作系统与硬件之间的紧密联系。
;--------------------------------------------------------------------------------------
; Project: info.asm
; Name: zwp
; Date: 2014/5
;--------------------------------------------------------------------------------------


data segment
	thirty	db	30		; value for mul instruction
	
	msg0	db	'-----------------------HeBei University of Enginging------------------------!'
	msg1	db	'----------------------- COMPUTER SCIENCE 2013-5 -----------------------------!'
	msg2	db	'-----------------------------------------------------------------------------!'
	msg3	db	'----- I LOVE YOU                                                             !'
	msg4	db	'----------------------I LOVE YOU                                             !'
	msg5	db	'----------------------------------------I LOVE YOU                           !'
	msg6    db      '------------------- Believe Yourself Your Will Cool--------------------------!'
	msg7	db	'One day I meet you                                                           !'
	msg8	db	'I am very happy, because I found a beautiful gril                            !'
	msg9    db      'Yes I am sure I like you!                                                    !'
	
	errmsg	db	'No You don't like me, I .......                                              !'
	
data ends

stack segment
	db	256 dup(0)
	tos	label word
stack ends

code segment
	
	main 	proc 	far
	
	assume cs:code, ds:data, ss:stack

start:
	
	mov ax, stack
	mov ss, ax
	mov sp, offset tos			; 设置堆栈

	push ds
	sub ax, ax
	push ax
	
	mov ax, data
	mov ds, ax				; 设置数据段
	
begin:
	mov ah, 1	
	int 21h					; call bios 21h 1 function 
	sub al, '0'
	jc error				; if <0 goto error
	cmp al, 9
	ja  error				; if (0, 9)‘s character is true
	
	mov bx, offset msg0			; point first message
	mul thirty				; ax = al * 30
	add bx, ax
	call display				; show message
	jmp begin	


;------------------------------------------------------------------
; if error will be executed
;-------------------------------------------------------------------
error:
	mov bx, offset errmsg			; bx = errmsg's offset address
	call display
	ret


;--------------------------------------------------------------------
; display character
;---------------------------------------------------------------------

display proc near
	
	mov cx, 30	

disp1:
	mov dl, [bx]
	call dispchar			; show char
	inc bx
	loop disp1			; cx--
	mov dl, 0dh			; 回车
	call dispchar
	mov dl, 0ah			; 换行
	call dispchar
	ret

display endp


dispchar proc near
	
	mov ah, 2
	int 21h				; show char
	ret

dispchar endp


main endp
code ends
end start


	




















写在前面:

 

  读了几本操作系统的书籍,发现一个不足,(估计也不算不足)那就是大多数讲操作系统原理的书,只涵盖操作系统--这一软件层面的解释,像I/O, 内存管理,进程/线程管理,文件系统,网络(有些只是稍微略带一点介绍)等等。

向设备驱动,BIOS,内核层面涉及的很少,具体的话就更是少之又少,估计和硬件联系的太紧密,所以难度大一些吧!

 

往具体了看其实一个系统(软件 + 硬件)它们是密不可分的,只要越往底层走越明显。太紧密了。前些天翻了下模电发现(运算放大)涵盖了模电很大一部分,最令我感觉模电 “吊炸天”的是 加法器,减法器,乘法器,除法器,积分,微分,指数....都可以在模电中实现,大家都知道(CPU中 + - * /)都是用加法实现的(具体可参看数电加法器一节)。。。越来越发现自己要学的太多了,没办法奋斗吧——少年!

 

进入正题:

                                            8042 Keyboard Microcontroller

具体细节请参阅 8042的数据手册,我就不一一细说了。

 

来段汇编代码:

 

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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