1.课程性质及教学目的 《微型计算机原理与汇编语言程序设 计》是工科计算机及其相关专业的一门重 要的专业技术基础课程。 本课程帮助学生掌握微型计算机的 硬件组成及使用;学会运用汇编语言进行 程序设计;树立起计算机体系结构的基本 概念;为后继的软、硬件课程做好铺垫

电子设计自动化《EDA技术》专业选修课PPT讲义（2/3）：硬件编程语言ABEL-HDL

6.0 CPU的功能与组成 6.1 计算机的硬件系统 6.2 控制器的功能与组成 6.2.3. 指令执行过程 6.3 微程序控制计算机的基本工作原理 6.3.1 微程序控制的基本概念 6.3.2 实现微程序控制的基本原理 6.4 微程序设计技术 6.4.1 微指令的编译法（编码译码方法） 6.4.2 微指令流的控制 6.4.3 微指令格式 6.56条指令的微码存在2片 6.4.4 微程序控制存储器和动态微程序设计 6.4.5 微程序设计语言 6.5 硬布线控制的计算机 6.5.1 时序与节拍 6.5.2 操作控制信号的产生 6.5.3 控制器的组成 6.5.4.硬布线控制逻辑设计中的若干问题 6.5.5 硬布线控制与微程序控制的比较 6.6 控制器的控制方式 6.7 流水线工作原理 6.9 计算机的加电及控制过程

第一部分 ICETEK–VC5509-AE 评估板硬件使用指导 第一章 ICETEK–VC5509-AE 评估板技术指标. 第二章 ICETEK–VC5509-AE 原理图和实物图 . 第三章 接插件位置和拨档开关设置. 第四章 二次开发扩展总线（P1，P2，P3，P4）的定义与应用 第五章 TMS320VC5509 的存储空间和评估板的存储器映射 第六章 ICETEK–VC5509-AE评估板 I/O 寄存器的设计和使用. 第二部分 ICETEK-VC5509-AE 教学系统软件使用指导 实验设备安装 一．开发环境 . 二．ICETEK-DSP 教学实验箱的硬件连接 . 三．构造 DSP 开发软件环境 . 四．启动和设置 CCS 一．CCS 软件应用实验 实验 1 ：Code Composer Studio 入门 . 实验 2 ：编写一个以 C 语言为基础的 DSP 程序 . 实验 3 ：编写一个以汇编(ASM)语言为基础的 DSP 程序 实验 4 ：编写一个汇编和 C 混合的 DSP 程序 . 二．基于 DSP 芯片的实验 . 实验 ：DSP 数据存取实验 三．基于 DSP 系统的实验 . 实验 ：指示灯实验 . 实验 ：拨码开关控制实验 . 第三部分 ICETEK-VC5509-AE 教学实验指导 . 实验 ：单路，多路模数转换（AD） . 实验 ：外中断 . 实验 ：DSP 的定时器

汇编语言的特点 面向机器的低级语言,通常是为特定的计算机或计算机系列专门设计的保持了机器语言的优点,具有直接和简捷 的特点。 可有效地访问、控制计算机的各种硬件设备, 如磁盘、存储器、CPU、I/O端口等。目标代码简短,占用内存少,执行速度快, 是高效的程序设计语言。 经常与高级语言配合使用,应用十分广泛

2.1 数据信息的表示方法 2.1.1进位计数制及转换 2.1.2 机器数的编码格式 2.1.3 数值数据的表示方法 2.1.4 字符的表示 2.2 MIPS指令集 2.2.1 基本概念 2.2.2 MIPS的操作数 2.2.3 MIPS指令的表示 2.2.4 逻辑操作 2.2.5 决策指令 2.2.6 硬件对过程的支持 2.2.7 MIPS中32位立即数和寻址 2.2.8 翻译并执行程序

7.1 PLD 概述 7.1.1 PLD 的电路结构及分类 7.1.2 PLD 的编程工艺及描述的逻辑规则和符号 7.1.3 PLD 的设计过程及主要优点 7.2 只读存储器 7.2.1 ROM 的内部结构 7.2.2 用ROM 实现组合逻辑设计 7.2.3 常用的LSI ROM器件 7.3 可编程逻辑阵列 7.4 可编程阵列逻辑 7.4.1 组合PAL器件 7.4.2 时序PAL器件 7.5 通用逻辑阵列概述 7.5.1 GAL器件的主要特点 7.5.2 GAL器件的基本机构 7.5.3 GAL器件的命名及分类 7.6 硬件描述语言

目的 学习微型计算机的基本组成原理、结构、特点、接口、指令、汇编语言程序 设计→软件硬件结合,以达到把手伸到计算机内部的目的

论述了轧辊孔型CAD/CAM一体化系统的意义并给出了系统的设计思想和体系结构图。分析了在穿孔机与计算机之间引入硬件接口,在3B或4B语言与CARD系统之间引入软件接口的关键技术。详细地介绍了轧辊孔型样板CAD/CAM一体化系统的实现技术

深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向