【跑马灯】是一种常见的电子工程实践中的演示项目，尤其在微控制器（MCU）学习和开发中，常被用来展示基本的数字电路控制和编程技术。在这个实验中，我们聚焦于万利STM3210B-LK1开发板上的跑马灯应用。 万利STM3210B-LK1是一款基于STM32系列的微控制器开发板，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。STM32是基于ARM Cortex-M内核的高性能、低功耗的微控制器家族，广泛应用于各种嵌入式系统设计。该开发板通常配备丰富的外围接口和功能模块，便于开发者进行硬件调试和软件开发。 跑马灯实验的核心是通过编程控制板上的LED灯按照特定顺序亮灭，形成一种连续滚动的效果，类似于赛车跑道上的指示灯。在STM32中，我们可以使用GPIO（General Purpose Input/Output）端口来驱动这些LED。GPIO端口可以配置为输入或输出模式，本实验中我们将其配置为输出模式，以便向LED提供电流。 实验步骤通常包括以下几个部分： 1. **硬件连接**：需要确认开发板上的LED灯与STM32的GPIO引脚正确连接。万利STM3210B-LK1开发板上的LED可能已预焊在板上，每个LED通过跳线与特定的GPIO引脚相连。 2. **初始化GPIO**：在软件层面，需要配置STM32的GPIO寄存器，设置相应的GPIO端口为推挽输出模式，并设置初始电平。这通常在程序的启动阶段完成。 3. **编写循环控制**：然后，编写一个循环，依次改变LED的状态，例如从左到右逐个点亮，然后熄灭，再从右到左点亮，如此往复，形成跑马灯效果。可以使用延时函数控制LED状态改变的速度，以达到视觉上的滚动效果。 4. **程序烧录**：将编译好的固件通过USB接口或者JTAG/SWD调试接口烧录到STM32中。烧录工具可能包括STM32CubeProgrammer、JLink等。 5. **运行验证**：观察跑马灯是否按照预期工作。如果出现异常，可以通过调整代码或检查硬件连接来解决问题。 在学习这个实验时，开发者不仅能掌握STM32的基本GPIO操作，还能了解到中断、定时器等更高级的概念，因为这些都可以用来实现更复杂的跑马灯效果，比如多方向滚动、变色等。此外，通过这个简单的项目，开发者还能提升对C语言编程和嵌入式系统开发的理解。 万利STM3210B-LK1跑马灯实验是一个很好的起点，它能帮助初学者快速进入STM32的世界，同时也能为有经验的开发者提供一个练习和验证基本概念的平台。通过这个实验，你可以逐步熟悉STM32的开发环境、固件编程以及硬件调试，为后续更复杂的项目打下坚实的基础。

在IT行业中，尤其是在地质力学和材料科学领域，模拟实验是理解和预测材料行为的重要手段。"单轴压缩实验5.0版3D" 是一个专用于模拟这类实验的软件工具，它基于PFC3D（Particle Flow Code in 3 Dimensions）平台进行设计。PFC3D是一种离散元方法（DEM）的高级软件，它能够精确地模拟颗粒材料的行为，如土壤、岩石或混凝土等。 单轴压缩试验是对材料进行力学性能测试的基本方法，通常用于研究固体材料的强度和变形特性。在这个实验中，试样会受到一个单一方向的载荷，导致试样在该方向上发生压缩。PFC3D的模拟能够再现这个过程，帮助科学家和工程师分析应力应变曲线，了解材料的弹性模量、屈服强度和破坏模式等关键参数。 在"单轴压缩实验5.0版3D"中，用户可以设定不同的边界条件、初始应力状态以及颗粒属性，以模拟不同工况下的实验。此外，该版本可能提供了更为精细的图形界面和增强的计算能力，使得用户能更直观地观察模拟过程，并进行更复杂的数据分析。 文件"单轴压缩实验5.0版3D.txt"可能是该模拟软件的操作手册、用户指南或者实验结果数据。通过阅读这份文档，用户可以学习如何设置和运行单轴压缩实验，包括创建模型、分配物理属性、施加边界条件、启动模拟以及解析和解读输出结果。 在实际应用中，PFC3D的单轴压缩模拟有助于在不需要进行昂贵实物实验的情况下评估新材料或工况，从而节省时间和资源。同时，对于那些难以直接进行实验的环境，如深部地下工程或极端条件下的材料行为，这种模拟工具更是不可或缺。 "单轴压缩实验5.0版3D"结合了PFC3D的强大功能，为地质力学和材料科学的研究提供了一个强大的工具，帮助科研人员深入理解材料的力学响应，为工程设计和灾害预防提供科学依据。通过详细学习和熟练掌握这一软件，工程师和科学家能够更加精准地预测和控制与材料压缩性能相关的工程问题。

全部11关的通关满分答案，直接复制即可提交 全部11关的通关满分答案，直接复制即可提交 全部11关的通关满分答案，直接复制即可提交 计算机组成原理运算器设计(HUST) 第1关：8位可控加减法电路设计 第2关：CLA182四位先行进位电路设计 第3关：4位快速加法器设计 第4关：16位快速加法器设计 第5关：32位快速加法器设计 第6关：5位无符号阵列乘法器设计 第7关：6位有符号补码阵列乘法器 第8关：乘法流水线设计 第9关：原码一位乘法器设计 第10关：补码一位乘法器设计 第11关：MIPS运算器设计

基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 1实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 2实验环境 2.1Weka介绍 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 图1Weka主界面 Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。 使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选择其中一种来进行预测。用户使用交互式界面菜单中选择一种学习方基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。法，大部分学习方案都带有可调节的参数，用户可通过属性列表或对象编辑器修改参数，然后通过同一个评估模块对学习方案的性能进行评估。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 2.2数据和数据集 根据应用的不同，数据挖掘的对象可以是各种各样的数据，这些数据可以是各种形式的存储，如数据库、数据仓库、数据文件、流数据、多媒体、网页，等等。即可以集中存储在数据存储库中，也可以分布在世界各地的网络服务器上。 大部分数据集都以数据库表和数据文件的形式存在，Weka支持读取数据库表和多种格 式的数据文件，其中，使用最多的是一种称为ARFF格式的文件。 ARFF格式是一种Weka专用的文件格式，Weka的正式文档中说明AREF代表Attribute-RelationFileFormat（属性-关系文件格式）。该文件是ASCII文本文件，描述共享一组属性结构的实例列表，由独立且无序的实例组成，是Weka表示数据集的标准方法，AREF不涉及实例之间的关系。 3数据预处理 本实验采用Weka平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iri.arff。 Iri是鸢尾花的意思，鸢尾花是鸢尾属植物，是一种草本开花植物的统称。鸢尾花只有三枚花瓣，其余外围的那三瓣乃是保护花蕾的花萼，只是由于这三枚瓣状花萼长得酷似花瓣，以致常常以假乱真，令人难以辨认。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图2所示。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 图2AREF格式数据集（iri.arff） 鸢尾花的数据集包括三个类别：IriSetoa（山鸢尾）、IriVericolour（变色鸢尾）和IriVirginica（维吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。数据集定义了5个属性：epallength（花萼长）、epalwidth（花萼宽）、petallength（花瓣长）、petalwidth（花瓣宽）、cla（类别）。最后一个属性一般作为类别属性，其余属性都是数值，单位为cm（厘米）。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数 据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iri.arff。 4实验过程及结果 应用iri.arff数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最 《基于Weka的数据分类分析实验报告》 实验的主要目的是运用数据挖掘中的分类算法对特定数据集进行训练和测试，以对比不同算法的效果，并熟悉Weka这一数据挖掘工具的使用。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的一款开源软件，它支持在多种操作系统上运行，涵盖了回归、分类、聚类、关联规则和属性选择等多种数据挖掘任务。Weka提供了一个直观的用户界面，用户可以通过菜单选择不同的学习算法，调整参数，并通过内置的评估模块来比较不同方案的性能。 实验环境主要涉及到Weka的介绍和数据集的选择。Weka能够处理多种数据源，包括ARFF格式的文件，这是Weka专用的一种属性-关系文件格式，用于描述具有相同属性结构的实例列表。实验选用的数据集是iri.arff，源自鸢尾花数据，包含了三个鸢尾花品种，每个品种有50个实例，共有5个属性，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和类别。数据集中的所有属性对于实验都是必要的，因此无需进行属性筛选。 在数据预处理阶段，实验直接使用了Weka自带的iri.arff数据，无需进行格式转换。实验过程中，分别使用了LibSVM、C4.5决策树和朴素贝叶斯三种分类器对数据集进行训练和测试，寻找最佳的模型参数。在模型训练后，通过对模型的全面评价，选取性能最佳的分类模型。 实验过程中的关键步骤包括使用Weka的Explorer界面，切换到Classify选项，选择相应的分类算法（如LibSVM），并设置交叉验证为10折，以确保模型的泛化能力。训练完成后，通过比较不同模型在训练集上的表现，确定最优模型及其参数，然后使用该模型对测试数据进行预测，以评估其在未知数据上的效果。 实验的结果分析会对比三种分类器的准确性、精度、召回率等指标，最终选择性能最优的模型。这种比较有助于理解不同算法的特性，同时也为实际问题的数据分类提供了参考。通过这样的实验，不仅能深入理解Weka工具的使用，还能掌握数据分类的基本流程和评价方法，对机器学习和数据挖掘有更深入的理解。

《数据挖掘》 Weka实验报告 姓名 ＿ 学号＿ 指导教师 开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期 完成日期 2015年6月12日 1.实验目的 基于http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori - ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进 行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行 对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自http://archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使 用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作 平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界 面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集， 并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1- 10，分类中2代表良性，4代表恶性。 通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度； 3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小； 4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状； 5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连； 6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小； 7.Bare Nuclei（numeric），裸核； 8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质； 9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁； 10.Mitoses（numeric），有丝分裂； 11.Class（enum），分类。 3.2数据分析 由http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29得到一组由逗号隔开的数据，复制粘贴至excel表中，选择数据——分列——下 一步——逗号——完成，该数据是有关乳腺癌数据集，有11个属性，分别为Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），因为复制粘贴过来的数据没有属性，所以手工 添加一行属性名。Weka分类数据需把excel保存为一个csv文件。 3.2.1 .csv -> .arff 将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。 打开weka,之后出现GUI界面，如图1所示： （图1） 点击进入"Exploer"模块，要将.csv 格式转换为 .arff格式，点击open file...,打开刚保存的"乳腺癌数据集.csv 数据挖掘实验报告主要探讨了如何使用Weka这一数据挖掘工具对乳腺癌数据集进行分类和分析。实验的目标是基于UCI机器学习库中的Breast Cancer Wisconsin (Original)数据集，利用Weka的分类算法进行预测，并对不同算法的性能进行比较。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的开源软件，它支持多种操作系统，并提供了丰富的数据预处理、学习算法和评估工具。 实验环境主要涉及Weka平台和乳腺癌数据集。乳腺癌数据集包含了11个属性，包括丛厚度、细胞大小均匀性、细胞形状均匀性等，以及一个分类标签，表示肿瘤是良性还是恶性。实验者需要先对数据进行预处理，例如在Excel中整理数据，并将其转换为Weka可读的CSV格式。 在数据预处理阶段，首先需要了解每个属性的意义，然后导入数据，通常需要手动添加属性名称。由于Weka需要ARFF格式的数据，因此需要将CSV文件转换为ARFF。这可以通过Weka的命令行工具或图形用户界面（GUI）实现，比如在“Explorer”模块中选择打开CSV文件，系统会自动将其转换为ARFF格式。 数据分析阶段，实验者可能应用了Weka中的一系列分类算法，如决策树、贝叶斯网络、随机森林等，并对这些算法的性能进行了评估。性能比较通常包括准确率、召回率、F1分数等指标，同时通过绘制混淆矩阵和ROC曲线来直观地展示模型的优劣。此外，实验可能还涉及到训练集大小对模型性能的影响，通过改变训练集的数量，观察并比较不同规模训练集下的分类效果。 通过这样的实验，可以学习到数据挖掘的基本流程，包括数据清洗、特征工程、模型构建和评估。同时，还能掌握Weka工具的使用，理解不同分类算法的工作原理和适用场景。实验报告最后会总结实验结果，提出可能的改进策略，例如特征选择、参数调优等，以提高模型的预测能力。这样的实践对于理解数据挖掘技术在实际问题中的应用具有重要意义。

在电子工程领域，IIC（Inter-Integrated Circuit）总线是一种广泛应用的串行通信协议，由Philips（现为NXP Semiconductors）在1982年开发。它主要用于连接微控制器与各种外围设备，如EEPROM、传感器、显示驱动器等。在这个"IIC proteus仿真实验"中，我们主要关注的是如何在Proteus模拟环境中理解和操作IIC协议，并通过24C04 EEPROM进行实践。 24C04是一款基于IIC接口的EEPROM（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory），存储容量为512字节（64页，每页8字节）。它广泛用于存储配置数据、非易失性信息等，因为即使断电，存储的数据也能保持不变。 在Proteus中进行IIC仿真实验，首先需要了解IIC的基本原理。IIC协议有两个信号线：SDA（Serial Data Line）和SCL（Serial Clock Line）。数据在SDA线上以时钟脉冲同步的方式传输，而SCL线则提供这个同步时钟。通信过程中，主设备（通常是微控制器）控制时钟，并且可以作为发送方或接收方。从设备根据接收到的时钟信号响应数据。 在实验中，你需要设置微控制器（如Arduino或AVR）的IIC接口，编程以发送IIC起始条件、地址、命令和数据。IIC起始条件是当SCL为高时，SDA由高变低；结束条件则是SDA在SCL为高时由低变高。地址包括7位从设备地址和1位读/写位，读/写位决定是向从设备写入数据还是读取数据。 24C04的IIC地址通常为1010000x（x表示从设备的A0~A2引脚状态，取决于物理连接）。你可以编写代码向24C04写入数据，然后读取以验证写入是否成功。在Proteus中，你可以看到虚拟的IIC线路图，观察SDA和SCL的波形变化，帮助理解IIC通信的过程。 文件"IICѧϰ"可能包含有关IIC协议的理论知识，如时序图、数据传输格式等，而"IIC学习"可能是一份详细的实验指南，包括步骤、代码示例和注意事项。在实际操作中，你需要按照这些文件中的指导，将微控制器的IIC接口配置正确，并确保与24C04的通信无误。 通过这样的仿真实验，不仅可以加深对IIC协议的理解，还能熟悉Proteus这种强大的电子设计与仿真工具。它可以帮助你在没有实物硬件的情况下验证设计，减少实验成本，提高学习效率。同时，对于24C04这类常见IIC设备的操作，也会使你在实际项目中更加得心应手。

（本资源完全免费） 2021年版北京科技大学计通学院数字逻辑全部实验，内容如下 1.流水灯 2.加法器 3.滚动学号 4.状态机 5.体重秤 6.大实验：流水线+电梯 包含全部代码，以及相关资料和参考报告 以上内容仅供参考，希望学弟学妹们能够从大学中收获自己想要的

标题“LPC-ARM7-LED-串口实验-proteus仿真”涉及到的是基于ARM架构的LPC2138微控制器进行LED控制和串行通信的实践项目，结合了Proteus仿真软件来模拟电路运行。这个实验是学习嵌入式系统、微处理器编程以及硬件设计的一个好例子。 LPC2138是一款基于ARM7TDMI-S内核的微控制器，由NXP（前飞利浦半导体）制造。它拥有丰富的外设接口，包括UART（通用异步收发传输器），用于串行通信，以及GPIO（通用输入/输出）引脚，可用于控制LED灯的亮灭。在这个项目中，开发者将编写C或汇编语言代码来配置和操作这些硬件资源。 PLL（锁相环）初始化代码是设置微控制器工作频率的关键部分。LPC2138可以通过调整PLL的参数以提高内部时钟速度，从而提升系统的运行效率。正确的PLL配置可以确保微控制器的各个模块以期望的速度运行，比如UART和GPIO。 UART初始化涉及设置波特率、数据位、停止位、奇偶校验等参数，以确保与外部设备（如计算机或另一个微控制器）进行有效通信。在这个实验中，源码会包含设置UART的函数，以便发送简单数据。 然后，LED的控制是通过GPIO端口实现的。代码会包含对GPIO寄存器的操作，用以设置特定引脚为输出模式，并通过写入0或1来控制LED的亮灭。这通常是通过循环或条件语句来实现，以达到特定的闪烁效果。 Proteus是一个强大的电子设计自动化工具，可以模拟硬件电路，包括微控制器和外围设备。在这个实验中，LPC2138的电路图将在Proteus环境中搭建，而源码会在虚拟环境中运行，模拟LED灯的点亮和串口通信的过程。这为开发者提供了一个无需实际硬件就能测试代码的平台，降低了实验成本并提高了效率。 通过这个项目，学习者可以深入理解ARM微控制器的工作原理，掌握如何编写初始化代码，使用串口通信，以及如何通过软件控制硬件设备。同时，Proteus仿真的使用也能增强他们的硬件设计和调试技能。这个综合性的实验是嵌入式系统学习的重要组成部分，对于理解硬件和软件之间的交互具有重要意义。

针对煤矿井下"三机"自动化中的采煤机定位精度较低的问题,根据采煤机工作环境恶劣、空间封闭、干扰较多的特点,提出了一种基于捷联惯性导航(SINS)的采煤机位姿定位方法。该方法利用捷联惯性导航系统中的三轴加速度计和三轴陀螺仪实时测量采煤机的加速度和角速度信息,并根据四元数捷联惯导位姿解算方法解算出采煤机的实时位置和姿态信息,得到精确的采煤机运动轨迹,实现对采煤机的实时体定位。对定位平台进行仿真和利用综采工作面"三机"实验装置搭建采煤机捷联惯导定位实验平台进行实验,结果表明,采煤机捷联惯导定位系统能够准确跟踪基准轨迹,采煤机沿工作面方向运行20 m,位置姿态跟踪误差分别为0.5 m和0.7°,满足煤矿采煤机定位精度要求,该系统能够实现采煤机的实时精确定位。

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