微型计算机常用接口实验,微型计算机原理及接口技术实验教材

本书为《微型计算机原理及接口技术》的配套实验教材,共分为三篇:PC机篇介绍汇编语言程序设计及中断接口实验;扩展I/O技术基础及应用篇涉及多种外设接口芯片的编程应用;综合应用设计篇通过实例培养学生构建应用系统的能力。
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内容简介

本书既是《微型计算机原理及接口技术》一书的配套教材,也是一本独立的实验教程。

本书由3篇4章构成,第1篇PC机篇,包含汇编语言程序设计、PC系列微机中断及接口实验,主要涉及汇编语言的编程与调试、汇编语言常用程序设计,以及中断、键盘/显示器、声音接口的硬件结构和编程等;第2篇扩展I/O接口基础及应用篇,其内容主要涉及多种外设接口芯片的硬件结构及编程应用等,其实验内容与教学内容紧密结合;第3篇综合应用设计篇,通过多个实例的介绍,培养学生的应用系统构建能力。

本书可作为高等院校非计算机专业本专科学生微型计算机原理及接口技术课程、计算机硬件技术基础课程教学的实验教程,亦可作为微型计算机原理及接口技术课程设计、计算机硬件技术基础课程设计、计算机控制技术课程设计等的参考教材,还可用作高等教育自学教材和工程技术人员参考书。

目录

第1篇PC机篇

第1章汇编语言程序设计

1.180486微处理器的内部结构及指令系统

1.1.180486微处理器的内部结构

1.1.280486的运行模式

1.1.380486指令系统

1.2汇编语言程序的编辑与调试

1.2.1汇编语言源程序的基本结构

1.2.2汇编语言源程序的开发过程

1.2.3调试程序TD的使用

1.3汇编语言程序设计实验

1.3.1简单程序设计实验

1.3.2分支程序设计实验

1.3.3循环程序设计实验

1.3.4子程序设计实验

1.3.5DOS及BIOS中断调用实验

1.3.6模块化程序设计实验

第2章PC系列微机中断及接口实验

2.1PC系列微机的硬中断及管理

2.1.1可屏蔽中断INTR和非屏蔽中断NMI

2.1.2可编程中断控制器8259A

2.2键盘/显示器接口实验

2.2.1PC键盘接口实验

2.2.2显示接口实验

2.3定时器接口实验

2.3.1时钟发生器实验

2.3.2声音接口及声音接口实验

2.4串行通信接口实验

2.4.1串行通信接口基础知识

2.4.2异步串行通信接口实验

第2篇扩展I/O技术基础及应用篇

第3章PD-32实验系统

3.1PD-32开放式微型计算机教学实验装置

3.1.1PD-32实验装置特点

3.1.2PD-32实验系统组成

3.1.3PD-32实验装置系统DeChangTS调试环境

3.2扩展定时器/计数器实验

3.2.18254的基本结构

3.2.28254的工作方式

3.2.38254的初始化编程

3.2.4扩展定时器/计数器接口实验

3.3扩展并行输入/输出接口实验

3.3.1可编程并行输入/输出接口8255基本结构

3.3.28255的工作方式

3.3.38255初始化编程

3.3.4应用举例

3.3.5并行输入/输出接口8255简单编程实验

3.3.6并行输入/输出接口8255综合应用实验

3.4数模(D/A)转换接口实验

3.4.1数模转换接口芯片DAC0832

3.4.2DAC0832的应用举例

3.4.3数模(D/A)转换接口实验

3.5模数(A/D)转换接口实验

3.5.1模数转换接口芯片AD574

3.5.2AD574的编程

3.5.3应用举例

3.5.4模数(A/D)转换接口实验

3.6LED显示器接口实验

3.6.1LED显示器工作原理及接口

3.6.2应用举例

3.6.3LED显示器接口实验

3.7键盘接口实验

3.7.1非编码式键盘的工作原理及接口

3.7.2应用举例

3.7.3键盘接口实验

3.8综合实验

第3篇综合应用设计篇

第4章应用系统设计实验

4.1电子秒表设计实验

4.1.1设计要求

4.1.2实施方案

4.1.3实验

4.2电子琴设计实验

4.2.1基于PC机的电子琴设计

4.2.2基于PD-32实验系统的电子琴设计

4.2.3实验

4.3十字路口交通灯系统设计

4.3.1设计要求

4.3.2实施方案

4.3.3实验

4.4闭环控制系统实验

4.4.1设计要求

4.4.2实施方案

4.4.3实验

4.5直流电机调速控制系统实验

4.5.1设计要求

4.5.2实施方案

4.5.3实验

附录

附录1ASCII码表

附录280X86指令系统表

附录3DOS功能及BIOS功能调用

附录4汇编出错信息一览

附录5逻辑门与触发器图形表

附录6相关芯片引脚图

参考文献

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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