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8259A中断控制器实验（适用于交通大学学生）

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简介：
本实验为交通大学学生设计，聚焦于8259A中断控制器的操作与应用。通过理论学习和实践操作，深入理解中断机制及其在硬件系统中的作用，提升动手能力和解决问题的技巧。 在微机原理与接口技术实验中，每按动一次PLUS1按钮都会产生一个中断信号，并向主8259A发送中断请求。当进入中断程序后，会控制LED指示灯交替点亮和熄灭。请注意：实验系统已经连接了主8259A的片选信号（地址为20H）。请将8255A的片选信号插孔与译码输出中的200H至20FH插孔相连。

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  • 8259A中断控制器实验（适用于交通大学学生）
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    本实验为交通大学学生设计，聚焦于8259A中断控制器的操作与应用。通过理论学习和实践操作，深入理解中断机制及其在硬件系统中的作用，提升动手能力和解决问题的技巧。 在微机原理与接口技术实验中，每按动一次PLUS1按钮都会产生一个中断信号，并向主8259A发送中断请求。当进入中断程序后，会控制LED指示灯交替点亮和熄灭。请注意：实验系统已经连接了主8259A的片选信号（地址为20H）。请将8255A的片选信号插孔与译码输出中的200H至20FH插孔相连。
     
  • 实验二：8259A中断控制器实验
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    本实验通过操作8259A中断控制器芯片，学习和掌握其初始化配置及中断处理方法，加深理解PC机中断系统的工作原理。 8259A中断控制器的原理、步骤以及实验流程图介绍了该设备的工作机制、操作方法及其在实验中的应用过程。
     
  • 基于8259A中断的交替闪灯实验实现
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    本实验通过使用8259A中断控制器，实现了微处理器控制下的LED交替闪烁功能，验证了中断处理机制的有效性及硬件电路的设计合理性。 每按动一次SP按钮，会产生一个中断信号向8259A发出中断请求，在中断程序里将LED指示灯交替点亮和熄灭，并在数码管上显示“8259---b”。
     
  • 基于中断方式的A/D数据采集系统实验（适用于交大学生）
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    本实验为交通大学学生设计，采用中断方式进行A/D数据采集，旨在帮助学生掌握现代电子测量技术中高效的数据获取方法。 微机原理与接口技术实验 一、实验目的： 本实验使用8259A、ADC0809及数码管来构建一个数据采集系统，旨在让学生掌握中断方式下进行A/D转换的数据获取方法，并熟悉硬件设计和编写中断程序的技巧。这是一项对学生综合实践能力的重要训练。 二、实验内容： 通过使用ADC0809通道0连接至0-5V直流电压源，调整WR以改变模拟输入值；将A/D转换完成信号EOC与8259A的MIR5相连，在内存中存储采集到的100个数据，并在数码管上显示十六进制形式的数据。多次旋转W1旋钮来调节0-5V电压，观察并记录内存中的变化情况。 三、实验现象： 每次采集的100组数据可能一致（数码管上的数值也可能不变），但在调整WR时会得到不同的数据集。系统已配置好8259A的选择信号连接方式，只需将ADC0809片选信号端口和译码输出插孔对接，并将ADC通道与旋钮相连即可。 五、实验编程提示： 监控系统的初始化工作已经完成对8259A的设置，接下来需要设定中断向量、开启中断功能以及检测采样次数。首次启动A/D转换应在主程序中执行（否则无法进入中断服务子程序），而中断处理过程中则需采集数据并存储进内存，并准备进行下一次的数据采集任务；同时别忘了发送结束命令以完成当前的循环过程。
     
  • 基于8255触发8259A中断的实验.zip
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    本实验通过编程配置8255接口芯片以触发8259A中断控制器，实现微机系统中的硬件中断处理，适用于学习和理解基本中断机制。 北交大汇编平时实验涉及利用8255触发8259A的中断实验，包含小组报告和程序代码，报告内容详实，并配有插图。报告仅供参考，请在评论中指出任何错误。
     
  • 西南交通大学 机器学习 实验十.docx
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    这份文档是西南交通大学用于教学的实验材料，专注于机器学习领域的第十个实验。它包含了详细的实验指导和相关练习，旨在帮助学生深入理解并实践机器学习的关键概念和技术。 西南交通大学的《机器学习》课程实验10的相关文档为“机器学习 实验10.docx”。
     
  • 西南交通大学 机器学习 实验二.docx
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    这份文档是西南交通大学的一份关于机器学习课程的实验报告，具体为第二部分的内容，涵盖了相关的理论知识和实践操作。 西南交通大学机器学习实验2 本实验的主要目标是掌握线性回归模型的基本原理与方法，并学会运用该模型进行问题建模及预测分析。具体内容涵盖建立假设性的线性和二次线性模型，使用Python、numpy以及matplotlib库编写实现代码并计算测试集上的均方误差。 知识点1: 线性回归 作为一种常见的机器学习算法，线性回归用于预测连续型变量的值。其基本公式为y = w1x + w2（其中y代表预测结果，x是特征参数，w1和w2则表示模型中的权重）。 知识点2: 模型评估方法 在训练模型后进行性能评价是一个关键环节，常用的指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)及R平方值等。本实验中选择使用均方误差作为主要的评估标准。 知识点3: Python实现线性回归 利用Python语言结合numpy和matplotlib库可以高效地构建并展示线性回归模型。其中，numpy提供矩阵运算与线代计算功能；而matplotlib则支持数据可视化需求。在此次作业里，我们将借助numpy进行算法设计，并通过matplotlib绘制训练集、测试集及预测结果的图表。 知识点4: 假设模型 本次实验中我们探讨了两种假设模式：直线型（y = w1x + w2）和抛物线型（y = w1x^2 + w2x + w3）。通过对比这两种不同复杂度的模型，可以观察到其对预测准确性的潜在影响。 知识点5: 参数估计 参数估计是机器学习中不可或缺的一环，它帮助我们确定最合适的权重值。此次实验采用最小二乘法来进行这一过程。该方法旨在使所有误差平方和达到最小化状态以优化回归方程中的未知系数。 知识点6: 数据可视化 数据展示同样重要，有助于直观理解模型的表现与效果。在本项目中，我们将利用matplotlib绘制出训练样本、测试集以及预测曲线等图形，以便于分析比较不同方法的实际应用价值。
     
  • 西南交通大学 机器学习 实验一.docx
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    这份文档是《西南交通大学机器学习实验一》，包含课程中首个实践任务的内容、要求及指导，旨在帮助学生理解并应用基本的机器学习概念和算法。 机器学习实验一：模型评估 机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于开发能够自动从数据中学习的算法和技术，使计算机系统具备自我改进和优化的能力。本实验的主要目标在于让学生掌握如何使用各种方法对生成的学习模型进行性能评估，并学会利用不同的指标来对比不同模型的表现。 在机器学习实践中，评估一个模型的好坏是至关重要的一步。我们常用的一些评价标准包括均方误差（MSE）、最大绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE），这些都主要用于回归问题的分析；而对于分类任务，则会使用错误率、精度、查全率、查准率及F1得分等指标来进行评估。 一、针对回归模型的评价方法： - 均方误差：衡量预测值与实际观测值之间的平均平方差异。 - 最大绝对误差：表示所有样本中最大预测偏差的程度。 - 均方根误差：计算的是预测值和真实值之间差异数的平方根。 二、分类模型评估标准： - 错误率：反映模型做出错误分类的比例大小； - 精度：即准确地识别出正负例的能力； - 查全率（召回率）与查准率（精确度）分别衡量了对已知正确类别样本的发现能力以及在所有预测为某一类别的实例中真正属于该类的比例。 - F1得分则综合考虑了查全率和查准率，用于平衡两者之间的关系。 三、实验工具及数据准备： 此实验将借助Python编程语言结合NumPy库来完成模型评估任务。我们将使用两个不同的CSV格式的数据集进行测试与验证工作。 四、总结 通过本次练习，学生们能够熟悉并应用多种评价标准对机器学习算法的效果做出科学合理的判断，并掌握利用特定软件环境实施这些技术的技巧。
     
  • 西南交通大学 机器学习 实验三.docx
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    这份文档是西南交通大学关于机器学习课程的实验指导材料，具体包含了实验三的相关内容和要求。它旨在通过实践加深学生对机器学习理论的理解与应用。 在当今数据驱动的时代，机器学习已成为众多领域不可或缺的工具，在交通物流行业中的应用也越来越广泛。特别是在预测与决策支持系统方面，机器学习算法能够显著提升运营效率及安全性。西南交通大学开设的一门课程中包含了实验3，该实验专注于逻辑回归模型的研究和实践内容对于理解分类问题至关重要。 逻辑回归是一种基本且广泛应用在二元分类任务上的机器学习方法。其工作原理是通过线性组合特征空间中的变量，并使用sigmoid函数将输出转换为0到1之间的概率值来判断样本属于某类别的可能性大小。由于该模型结构简单、易于理解和实现，同时具备良好的性能稳定性和可解释性，因此受到了广泛欢迎。 本实验首先介绍了逻辑回归的基本原理和架构，接着详细说明了如何利用Python语言结合NumPy及matplotlib库实现这一算法。在实际操作中，学生需要从数据集中读取训练集与测试集：前者用于模型学习而后者则用来评估模型的泛化能力；此外还需进行必要的预处理工作如清洗、选择特征以及归一化等步骤以确保最佳性能。 对于建模过程来说，则会详细介绍如何定义损失函数和计算梯度。逻辑回归通常采用交叉熵作为其损失衡量标准，该方法可以有效量化预测概率分布与真实标签之间的差距；通过不断迭代优化参数直至收敛为止，最终实现模型训练目标。 借助matplotlib库提供的可视化工具能够绘制出随着迭代次数增加的损失变化曲线图，并帮助研究人员直观地了解整个学习过程。清晰准确的数据展示不仅有助于研究者自己观察到模型的状态，还能在报告中有效地传达给读者。 评估实验结果时采用多种评价指标包括错误率、精度、查全率（召回率）、查准率及F1值等来全面衡量分类性能；其中误差反映了预测不准确性水平而准确度则表示正确样本占全部的比例。此外还有关注于正类识别能力的查全率和查准率，以及综合评价二者表现的调和平均数——F1指标。 逻辑回归因其高效性和高解释性，在多个领域中被广泛应用：如信贷评估时用于预测借款人还款可能性；疾病诊断过程中判断患者患病概率高低；客户流失风险分析项目上则帮助识别潜在离网用户。这些实际案例充分展示了该模型在解决复杂现实问题方面的能力。 为了进一步深入学习逻辑回归及相关技术，本实验推荐了几种经典资源包括但不限于《机器学习算法大全》（Tom Mitchell）、《Python Machine Learning》（Sebastian Raschka）以及NumPy和matplotlib的官方文档等。通过阅读这些材料可以扩展知识面并提升解决实际问题的能力。 需要注意的是，在具体实施过程中由于受到数据特性、参数选择等因素的影响，实验结果可能会有所不同；因此在进行项目开发时应根据实际情况不断调整优化模型以达到最佳效果。