21、高级RS232通信(握手)实验及C编程基础

高级RS232通信(握手)实验及C编程基础

一、高级RS232通信实验

1.1 实验目的

本次实验主要有三个目的:
- 理解握手的基本原理,学习软件握手和硬件握手的区别。
- 演示软件握手。
- 演示硬件握手。

1.2 实验任务

在本次实验中,需要完成以下任务:
1. 连接串行通信接口以与PC进行通信。
2. 使用超级终端(HyperTerminal)测试串行通信。
3. 配置超级终端进行软件握手(即XON/XOFF),并在8051上运行C程序以演示其工作原理。
4. 配置超级终端进行硬件握手(即RTS/CTS),并在8051上运行C程序以演示其工作原理。

1.3 实验设备

  • Si Labs 8051开发套件
  • 线供电RS - 232收发器芯片(MAX233)。选择该芯片是因为它不需要外部电容器,这是收发器芯片的一个不常见特性。该芯片有两个收发器,第二个将用于RTS/CTS硬件握手线。
  • 带有五根线(TxD、RxD、RTS、CTS和GND)的DB9母接头。
  • 装有超级终端或等效软件的PC。注意:Windows Vista中没有超级终端。

1.4 实验原理图

此处有一个较为复杂的电路原理图,涉及到8051开发套件、电压调节器、MAX233收发器芯片以及PC的连接。由于文本形式难以精确呈现,可参考相关电子电路绘图工具绘制的原理图。其大致连接关系如下:


                
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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