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《单片机原理》课程实验教学资源(PPT课件讲稿,电子教案,共八个实验)
文档格式:PPT 文档大小:3.59MB 文档页数:62
实验一 数据传送实验 实验目的: (1)学习使用伟福仿真软件 (2)掌握8031内部RAM和外部RAM之间数据传送特点和应用。 (3)复习数据传送指令。 实验二 数制转换运算实验 实验目的 : 1、学习二进制数转换为BCD码数的一般算法。 2、学习十进制数转换成ASCⅡ码的一般算法。 实验三 控制转移程序实验 实验目的 : 学习掌握控制转移指令程序设计方法。 实验四 定时器/计数器实验 实验目的 : 1、学习掌握利用中断、查询方法设计8031内部定时计数器程序。 2、进一步掌握中断处理程序的编程方法。 实验五 串行口扩展实验 实验目的 : 1、掌握串行口控制显示器硬件原理及软件设计方法。 2、掌握单片机与74LS164接口电路设计。 实验六 串行通信实验 实验目的: 学习单片机串行通信方式,熟悉串行通信程序设计。 实验七 流水灯实验 实验目的: 掌握8051单片机输入、输出端口程序设计方法
淄博职业学院:《数控机床零件加工》课程教学资源(PPT讲稿)情境3 数控车削加工螺纹类零件
文档格式:PPT 文档大小:2.94MB 文档页数:63
任务一 数控车削加工圆柱外螺纹零件 任务二 数控车削加工螺柱零件 任务三 数控车削加工圆柱内孔螺纹 任务四 数控车削加工梯形螺纹
电子科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(课件讲稿)数据拟合
文档格式:PDF 文档大小:440.8KB 文档页数:21
数据拟合的基本概念 数据拟合的线性模型 数据拟合的非线性模型
《数控编程技术》第5章 SIEMENS数控系统
文档格式:PPT 文档大小:138KB 文档页数:69
5.1 SIEMENS数控系统数控编程原理 5.1.1 数控程序的基本结构 1.程序名称按以下规则确定程序名: (1)开始的两个符号必须是字母。 (2)其后的符号可以是字母、数字或下划线。 (3)最多为16个字符。 (4)不得使用分隔符
《数控编程技术》第2章 数控编程基础
文档格式:PPT 文档大小:164KB 文档页数:53
2.1 数控编程概述 2.2 数控程序编制中的工艺分析 2.3 数控程序编制中的数学处理
《数控技术—CAM关键技术》讲义
文档格式:DOC 文档大小:284.5KB 文档页数:40
1.1数控编程的基本概念 数控编程是从零件图纸到获得数控加工程序的全过程。它的主要任务是计算加工走刀中的刀位点( cutter location point简称CL 点)。刀位点一般取为刀具轴线与刀具表面的交点,多轴加工中还要给出刀轴矢量 12数控编程技术的发展概况 为了解决数控加工中的程序编制问题,50年代,MIT设计了一种专门用于机械零件数控加工程序编制的语言,称为APT ( Automatically Programmed Tool)
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 大数定律及中心极限定理
文档格式:PPT 文档大小:156KB 文档页数:40
在第一章提到过事件发生的频率具有稳定性, 即随着试验次数的增加,事件发生的频率逐渐 稳定于某个常数.在实践中人们还认识到大量 测量值的算术平均值也具有稳定性.这种稳定 性就是本节要讨论的大数定律的客观背景
武汉大学:《实变函数》课程教学资源(讲义)第一章 集与集类Rn中的点集(1.2)映射可数集与基数
文档格式:PDF 文档大小:249.73KB 文档页数:11
教学目的 继续介绍集合论的基础内容, 如映射, 基数, 可数集与不 可数集等. 本节要点 一一对应的思想与方法贯穿本节的核心.基数的概念.可数 集的讨论,都要用的一一对应的方法.证明两个不同的集对等, 从而具有相 同的基数, 特别地, 要证明一个集是可数集, 有时需要一定的技巧, 因而 具有一定的难度, 通过较多的例题和习题, 使学生逐步掌握其方法和技巧. 映射 在数学分析课程中我们对函数已经很熟悉. 在数学分析中函数的定义域通常是
西北工业大学:《概率论与数理统计》第三、四章 随机变量的数字特征
文档格式:PDF 文档大小:76.64KB 文档页数:5
一、主要内容 1. 随机变量的数学期望; 2. 随机变量函数的数学期望; 3. 数学期望的性质; 4. 随机变量的方差; 5. 随机变量函数的方差;
华东理工大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(讲义)二维随机变量的数字特征
文档格式:PDF 文档大小:373.43KB 文档页数:26
1、 二维随机变量的数学期望和条件数学期望 二维随机变量(ξ ,η) 离散时,用联合分布列 i j pij P(ξ = x ,η = y ) = 表示; 连续时,用联合密度函数 p( x, y)表示。 设随机变量函数ζ = f (ξ ,η) ,其数学期望定义为:
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