首页1. 对于指令subξt2,ξt1,\t3, (1) 请给出指令操作码的控制信号值填入下表。 (2) 请画出上述指令的简单数据通路(包括控制信号)。 RegDst ALUSrc MemtoReg Re

1. 对于指令subξt2,ξt1,\t3, (1) 请给出指令操作码的控制信号值填入下表。 (2) 请画出上述指令的简单数据通路(包括控制信号)。 RegDst ALUSrc MemtoReg Re

时间: 2025-02-05 07:13:02 浏览: 13

好的,我来为您解答这个问题。

(1) 对于指令sub $t2, $t1, $t3, 指令操作码的控制信号值如下表所示:

控制信号	值
RegDst	1
ALUSrc	0
MemtoReg	0
RegWrite	1
MemRead	0
MemWrite	0
Branch	0
ALUOp1	1
ALUOp0	0

解释:

RegDst = 1: 目标寄存器来自于rd字段($t2)
ALUSrc = 0: ALU的第二个操作数来自于寄存器($t3)
MemtoReg = 0: 写入寄存器的数据来自于ALU结果
RegWrite = 1: 需要写入寄存器
MemRead = 0: 不需要读内存
MemWrite = 0: 不需要写内存
Branch = 0: 不是分支指令
ALUOp1 = 1, ALUOp0 = 0: ALU执行减法操作

(2) 上述指令的简单数据通路图如下:

寄存器堆
   |
   | $t1
   v
ALU (减法操作)
   |
   | 结果
   v
寄存器堆
   |
   | $t2

控制信号:

RegDst: 选择rd作为目标寄存器
ALUSrc: 选择寄存器作为第二个操作数
MemtoReg: 选择ALU结果作为写入数据
RegWrite: 写使能
ALUOp: 设置为减法操作

这个数据通路展示了指令从寄存器堆读取操作数,经过ALU进行减法运算,最后将结果写回寄存器堆的过程。

向AI提问

C知道：你的人工智能聊天机器人

相关推荐

1_hostlink校验码.exe

机械工程控制基础考试题完整版(1).pdf

14. **控制系统类型**：根据输入量的变化规律，控制系统分为恒值控制系统、随动控制系统和程序控制系统。 15. **控制系统性能要求**：稳定性、快速性和准确性是衡量自动控制系统性能的三个关键指标。 16. **传递...

机械工程控制基础考试题完整版(1)【精选文档】.doc

14. 控制系统根据输入量变化的规律分为**恒值**控制系统（如温度控制）、**随动**控制系统（如伺服系统）和**程序**控制系统（如定时生产）。 15. 自动控制系统的性能指标包括**稳定性**、**快速性**（响应速度）和...

用python详细编写：有从北纬54-56经度81到83，空间长度为0.1度，从1994年到2023年7月1到31号0-23时的24个温度数据。数据保存在txt文档。坐标点大小是2121,(54,81)对应的坐标是(1,1),(54,81.1)对应的坐标是(1,2),(54,81.2)对应的坐标是(1,3),...,(54,83)对应的坐标是(1,21),...,(54.1,81)对应的是(2,1),(54.1,81.1)对应的是(2,2),(54.1,81.2)对应的是(2，3),...,(54.1,83)对应的是(2,21),以此类推(56,81)对应的是(21,1),(56,81.1)对应的是(21,2),(56,81.2)对应的是(21,3),...,(56,83)对应的是(21,21)。第一步建向量组ξ：在坐标点(1,1)的数据是(54,81)对应的温度，ξ1=(ξ0,1，ξ1,1，ξ2,1，ξ3,1...ξ23,1),ξ2=(ξ0,2，ξ1,2，ξ2,2，ξ3,2...ξ23,2),ξ3=(ξ0,3，ξ1,3，ξ2,3，ξ3,3...ξ23,3)...ξ31=（ξ0,31，ξ1,31，ξ2,31，ξ3,31...ξ23,31),ξ=（ξ1，ξ2，ξ3...ξ31）这里的ξ大小为3121, ξ1，ξ2...ξ31是每年7月份1- 31号，里面包含的0-23的24个元素是每隔一小时的气温。以此类推，这样的坐标点有2121个，k,l=1,2,..21。再代入1994-2023年的数据。第二步求加权方差的计算：M(ξ-Mξ)(ξ-Mξ)^T=∑,这里∑的大小为3131是托普利兹矩阵。第三步求均值 (1/30)∑n=1,...,30((1/31)∑i=1,...,31ξi,n(k,l))=Mξ。k,l=1,..,21，这里k,l表示坐标点。(1/30)∑n=1,...,30((1/31)∑i=1,...,31ξi,n(k,l)) 表示双重求和的平均值。从坐标(1,1)一直到坐标(21,21)的ξ，对从1到31天进行求和，除以31来计算平均值。对n从1到30（1994-2023共30年）求和除以30来计算平均值。Mξ=(μ...μ)总共31个μ。μ=(μ1,μ2...μ24).Mξ大小是744。坐标点(k,l),μ(k,l)为Mξ在k,l坐标点的值。第四步M(ξ-Mξ)(ξ-Mξ)^T= Mξ(ξ^T) - MξM(ξ^T )。求Mξ(ξ^T)，(Mξ(ξ^T))(h)=(1/30)∑n=1,...,30((1/(31-h))∑i=1,...,(31-h)ξi,n(ξi+h,n)^T),h=0,1,...,30。(ξi,n)这里的i表示天数,1到31。n表示年数，从1到30(1994-2023共30年).ξi+h,n这里的i+h也表示天数,n表示年数 ,h为0到30。Mξ(ξ^T) 表示矩阵Mξ与矩阵ξ的转置的乘积.第五步求(1/30)∑n=1,...,30((1/31)∑i=1,...,31ξi,n并验证(1/30)∑n=1...30((1/31)∑i=1,...,31ξi,n是否等于μ,μ=(μ1,μ2...μ24).第六步求R.R=(R0 R1 R2...R30; R1^T, R0 R1...R29;...;R30^T R29^T...R0),其中R0=(Mξ(ξ^T))(h=0)-μ(μ^T),R1=(Mξ(ξ^T))(h=1)-μ(μ^T),R2=(Mξ(ξ^T))(h=2)-μ(μ^T)...Rk=(Mξ(ξ^T))(h=k)-μ(μ^T).R是一个31x31的矩阵,由R0到R30(大小为24x24)组成.Mξ(ξ^T)(h) 表示矩阵Mξ与矩阵ξ的转置的乘积，乘积中的元素是由数据进行求和和平均值计算得到。第六步重新给ξ添加上下标的值,上标是i,n,下标是k,I.i是1~31号,n是1~30年.k,l是坐标点(2121).μ(kl)=(1/30)∑n=1...30((1/31)∑i=1...31ξi,n,k,l). A=(1/30)∑n=1...30((1/31)∑i=1...31ξi,n,k1,l1ξi,n,k2,l2)-μk1,l1μk2,l2.其中ξk1,l1，ξk2,l2是每一天中的任意两个时间点的温度。每天任选两个时间点的温度，总共31(31天)30(年)对。第七步画图。在21*21的坐标中中点是(11,11)，找到由中点到坐标中任意点的相关系数并画图呈现出来。

center_idx = 11 * ξ.space.shape[1] + 11 # 假设网格排列方式 correlations = corr_matrix[center_idx] # 绘制热力图 plt.figure(figsize=(12,8)) plt.imshow(correlations.reshape(ξ.latitude.size, ξ....

证明:设f(x)在[a,b]上连续,在(a,b)内可导,则(a,b)内存在n个互不相同的ξ1,ξ2,...,ξn,使得f'(ξ1)f'(ξ2)...*f'(ξn)=[(f(b)-f(a))/(b-a)]^n

下面给出证明：当n=1时，由拉格朗日中值定理可知，存在ξ∈(a,b)，使得(f(b)-f(a))/(b-a)=f'(ξ)。因此等式成立。假设当n=k时结论成立，即存在k个互不相同的ξ1,ξ2,...,ξk，使得f'(ξ1)*f'(ξ2)*...*f'(ξk)=...

负反馈系统中Gc(s)=[K(T1s+1)]/(T2s+1),K(s)=10/[s(s+1)]（1）确定控制器参数K,T1,T2,使闭环主导极点具有Wn=3,=0.5；（2）按（1）的设计参数，使用MATLAB求阶跃响应的超调量P.O、峰值时间和调节时间。

2ξωn = 1/T2 + K/T1 ωn^2 = K 将ωn=3和ξ=0.5代入上述两个式子中，可以解得： T1 = 0.4 T2 = 5.5 K = 9 因此，控制器的传递函数为： Kc(s) = 9(0.4s+1) / (5.5s+1) （2）使用MATLAB求阶跃响应的超调量P.O、...

Recall that to solve (P2) in the tth time frame, we observe ξt 􏰗 {hti, Qi(t), Yi(t)}Ni=1, consisting of the channel gains {hti}Ni=1 and the system queue states {Qi(t),Yi(t)}Ni=1, and accordingly decide the control action {xt, yt}, including the binary offloading decision xt and the continuous resource allocation yt 􏰗 􏰄τit, fit, eti,O, rit,O􏰅Ni=1. A close observation shows that although (P2) is a non-convex optimization problem, the resource allocation problem to optimize yt is in fact an “easy” convex problem if xt is fixed. In Section IV.B, we will propose a customized algorithm to efficiently obtain the optimal yt given xt in (P2). Here, we denote G􏰀xt,ξt􏰁 as the optimal value of (P2) by optimizing yt given the offloading decision xt and parameter ξt. Therefore, solving (P2) is equivalent to finding the optimal offloading decision (xt)∗, where (P3) : 􏰀xt􏰁∗ = arg maximize G 􏰀xt, ξt􏰁 . (20) xt ∈{0,1}N In general, obtaining (xt)∗ requires enumerating 2N offloading decisions, which leads to significantly high computational complexity even when N is moderate (e.g., N = 10). Other search based methods, such as branch-and-bound and block coordinate descent [29], are also time-consuming when N is large. In practice, neither method is applicable to online decision- making under fast-varying channel condition. Leveraging the DRL technique, we propose a LyDROO algorithm to construct a policy π that maps from the input ξt to the optimal action (xt)∗, i.e., π : ξt 􏰕→ (xt)∗, with very low complexity, e.g., tens of milliseconds computation time (i.e., the time duration from observing ξt to producing a control action {xt, yt}) when N = 10.，为什么要使用深度强化学习

在这个问题中，我们需要使用深度强化学习来解决一个在线决策问题，即在快速变化的信道条件下，每个时刻需要决定哪些任务应该在本地执行，哪些任务应该在边缘设备上执行。由于任务数量可能很大，传统的搜索和优化方法...

应用Basic Kalman Filter 过滤一个随机行走的时间曲线: 随机行走模型: X_t=X_(t-1)+ξ_t 假设ξ_t的方差σ_ξ^2=1 对X_t(eg. 离中心点距离)的观测值为: y_t=X_t+ε_t 观测误差σ_ε^2 随时间变化，满足平均值为0，标准差为2的高斯分布我们已知在时间 t = 0,1,2,…, 19 的观测值是：应用以上信息用python画出该随机行走模型的轨迹，包括观测值、先验值、后验值（Kalman Filter同化）以及它们的误差范围。（横坐标为时间

K = np.dot(P_predict[i+1], np.dot(H.T, np.linalg.inv(np.dot(H, np.dot(P_predict[i+1], H.T)) + R[i+1, i+1]))) X_update.append((np.array([[i]]) - np.dot(H, X_predict[i+1]))[0, 0] * K[0, 0] + X_predict...

Gamma函数的一般形式为，抽样证明其随机变量为 2. 编写计算程序，采用Metropolis随机游走的方法产生按高斯分布的随机数，计算积分值，并分析模拟游走点数与误差的关系。 3. 拉普拉斯(Laplace)方程及其边界条件为用随机游走的蒙特卡罗方法数值求解正方形场域的势函数。第八章作业 ( ) 2 2 1 ( ) exp () 2 2 b a x f x f x dx µ σ π σ   − =   −     ∫ 2 (, ) 0 ( ,0) ( ,1) 0 (0, ) (1, ) 1 (0 1,0 1) x y x x y y x y ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ∇ =   = =  = =  ≤≤ ≤≤ 1 12 1 ( ) , 0 ( 1)! 1 ln( ) n n ax n n a f x dx x e dx x n a η ξξ ξ ξ

通过Metropolis随机游走的方法，可以计算出给定高斯分布下的积分值，并且可以通过增加模拟游走点数来减小误差。 3. 拉普拉斯方程是一个描述二维场域中电势分布的偏微分方程。通过随机游走的蒙特卡罗方法，可以数值...

应用Basic Kalman Filter 过滤一个随机行走的时间曲线：随机行走模型： X_t=X_(t-1)+ξ_t 假设ξ_t的方差σ_ξ^2=1 对X_t（eg. 离中心点距离）的观测值为： y_t=X_t+ε_t 观测误差σ_ε^2 随时间变化，满足平均值为0，标准差为2的高斯分布我们已知在时间 t = 0,1,2,…, 19 的观测值是： T 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 y 0

首先，我们需要初始化 Kalman Filter，即给出初始状态的估计值 X_0 和协方差矩阵 P_0。根据您提供的信息，我们可以假设 X_0=0，P_0=1。接下来，我们使用 Kalman Filter 的两个基本步骤：预测和更新。 1. 预测步骤...

Algorithm 1: The online LyDROO algorithm for solving (P1). input : Parameters V , {γi, ci}Ni=1, K, training interval δT , Mt update interval δM ; output: Control actions 􏰕xt,yt􏰖Kt=1; 1 Initialize the DNN with random parameters θ1 and empty replay memory, M1 ← 2N; 2 Empty initial data queue Qi(1) = 0 and energy queue Yi(1) = 0, for i = 1,··· ,N; 3 fort=1,2,...,Kdo 4 Observe the input ξt = 􏰕ht, Qi(t), Yi(t)􏰖Ni=1 and update Mt using (8) if mod (t, δM ) = 0; 5 Generate a relaxed offloading action xˆt = Πθt 􏰅ξt􏰆 with the DNN; 6 Quantize xˆt into Mt binary actions 􏰕xti|i = 1, · · · , Mt􏰖 using the NOP method; 7 Compute G􏰅xti,ξt􏰆 by optimizing resource allocation yit in (P2) for each xti; 8 Select the best solution xt = arg max G 􏰅xti , ξt 􏰆 and execute the joint action 􏰅xt , yt 􏰆; { x ti } 9 Update the replay memory by adding (ξt,xt); 10 if mod (t, δT ) = 0 then 11 Uniformly sample a batch of data set {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St } from the memory; 12 Train the DNN with {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St} and update θt using the Adam algorithm; 13 end 14 t ← t + 1; 15 Update {Qi(t),Yi(t)}N based on 􏰅xt−1,yt−1􏰆 and data arrival observation 􏰙At−1􏰚N using (5) and (7). i=1 i i=1 16 end通过什么进行最优动作决策

具体来说，在第7步中，对于每个离散的二进制动作(xi, yi)，算法会优化资源分配yit，以最大化问题(P2)的目标函数G(xi, yi, ξt)。然后，算法会选择具有最大G值的动作作为最优动作，执行这个动作并更新回放记忆。整个...

input : Parameters V , {γi, ci}Ni=1, K, training interval δT , Mt update interval δM ; output: Control actions 􏰕xt,yt􏰖Kt=1; 1 Initialize the DNN with random parameters θ1 and empty replay memory, M1 ← 2N; 2 Empty initial data queue Qi(1) = 0 and energy queue Yi(1) = 0, for i = 1,··· ,N; 3 fort=1,2,...,Kdo 4 Observe the input ξt = 􏰕ht, Qi(t), Yi(t)􏰖Ni=1 and update Mt using (8) if mod (t, δM ) = 0; 5 Generate a relaxed offloading action xˆt = Πθt 􏰅ξt􏰆 with the DNN; 6 Quantize xˆt into Mt binary actions 􏰕xti|i = 1, · · · , Mt􏰖 using the NOP method; 7 Compute G􏰅xti,ξt􏰆 by optimizing resource allocation yit in (P2) for each xti; 8 Select the best solution xt = arg max G 􏰅xti , ξt 􏰆 and execute the joint action 􏰅xt , yt 􏰆; { x ti } 9 Update the replay memory by adding (ξt,xt); 10 if mod (t, δT ) = 0 then 11 Uniformly sample a batch of data set {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St } from the memory; 12 Train the DNN with {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St} and update θt using the Adam algorithm; 13 end 14 t ← t + 1; 15 Update {Qi(t),Yi(t)}N based on 􏰅xt−1,yt−1􏰆 and data arrival observation 􏰙At−1􏰚N using (5) and (7). i=1 i i=1 16 end无优化的drl怎么提现

在无优化的 DRL 中，控制策略是由深度神经网络（DNN）直接生成的，而不是通过优化算法进行优化。这意味着在每个时间步骤，DNN 会根据当前的状态和过去的经验生成一组控制动作，然后选择最优的动作执行。由于没有优化...

以下是常见的C++笔试面试题及其核心知识点解析，帮助您系统复习

计算机短期培训教案.pdf

计算机二级Access笔试题库.pdf

下是一份关于C++毕业答辩的心得总结，内容涵盖技术准备、答辩技巧和注意事项，供参考

基于IPU的Cassandra集群技术验证与优化：苹果公司内部技术培训

内容概要：本文档详细介绍了英特尔为苹果公司构建的基于智能处理单元（IPU）的Cassandra集群的技术验证（PoC）。主要内容涵盖IPU存储用例、已建存储PoC、MEV到MMG400的过渡、苹果构建IPU-Cassandra集群的动机以及PoC开发进展。文档还探讨了硬件配置、软件环境设置、性能调优措施及其成果，特别是针对延迟和吞吐量的优化。此外，文档展示了六节点Cassandra集群的具体架构和测试结果，强调了成本和复杂性的降低。适合人群：对分布式数据库系统、NoSQL数据库、IPU技术感兴趣的IT专业人员和技术管理人员。使用场景及目标：适用于希望了解如何利用IPU提升Cassandra集群性能的企业技术人员。主要目标是展示如何通过IPU减少服务器部署的成本和功耗，同时提高数据处理效率。其他说明：文档中涉及的内容属于机密级别，仅供特定授权人员查阅。文中提到的技术细节和测试结果对于评估IPU在大规模数据中心的应用潜力至关重要。

计算机二级考试C语言题.pdf

计算机发展史.pdf

向AI提问

C知道：你的人工智能聊天机器人

CSDN会员

开通CSDN年卡参与万元壕礼抽奖

海量 VIP免费资源千本正版电子书商城会员专享价千门课程&专栏

全年可省5,000元立即开通全年可省5,000元立即开通

大家在看

tet2.rar_

This is a tetris game in Ocaml

X-Projects:使用 Redmine 和 Excel 的 CCPM（关键链项目管理）工具

使用 CCPM 的 X 项目使用 Redmine 和 Excel 的 CCPM（关键链项目管理）工具特点特点将在 Excel 中创建的票证信息集中注册/更新到 Redmine 考虑到节假日，从售票负责人和工时计算开始日期和截止日期按任务可能完成的小时数输入进度登记通过每个负责人的进度状态和整体进度过渡图查看进度 CCPM燃尽图、缓冲区管理图显示用法在工单批量创建表中输入编号、标题、费用和计划工时按日期重新计算按钮计算开始日期和截止日期单击 CSV 创建按钮将创建的 CSV 导入 Redmine 开发人员根据还剩多少小时来修复计划的工时检查进度时的CSV导出票并将其粘贴到Excel中按日期重新计算按负责人更新进度和进度图有关详细信息，请参阅和 X-Projects.xls 是一个输入进度率的版本，它不是 v0.3.1 CCPM 要求红米 Redmine 导入器插件

自动化-ACS800变频器知识培训(0619)[1]专题培训课件.ppt

CMW500 LTE 信令测试方法

文档介绍如何使用CWM500测试LTE信号的各项指标，里面包含3GPP协议对于指标的要求，非常实用，

IEEE 802.3ae

关于IEEE 802.3ae的标准 10Gb以太网标准

最新推荐

以下是常见的C++笔试面试题及其核心知识点解析，帮助您系统复习

hiddenite-shops：Minecraft Bukkit商店交易插件

Minecraft 是一款流行的沙盒游戏，允许玩家在虚拟世界中探索、建造和生存。为了增加游戏的可玩性和互动性，开发者们创造了各种插件来扩展游戏的功能。Bukkit 是一个流行的 Minecraft 服务器端插件API，它允许开发人员创建插件来增强服务器的功能。本文将详细介绍一个基于 Bukkit API 的插件——hiddenite-shops，该插件的主要功能是在 Minecraft 游戏中的商店系统中进行商品的买卖。首先，我们需要了解 Bukkit 是什么。Bukkit 是一款开源的 Minecraft 服务器软件，它允许开发人员利用 Java 编程语言创建插件。这些插件可以修改、增强游戏的玩法或添加新的游戏元素。Bukkit 插件通常托管在各种在线代码托管平台如 GitHub 上，供玩家和服务器运营者下载和安装。说到 hiddenite-shops 插件，顾名思义，这是一个专注于在 Minecraft 中创建商店系统的插件。通过这个插件，玩家可以创建自己的商店，并在其中摆放出售的商品。同时，玩家也可以在别人的商店中购物。这样的插件极大地丰富了游戏内的交易模式，增加了角色扮演的元素，使游戏体验更加多元化。在功能方面，hiddenite-shops 插件可能具备以下特点： 1. 商品买卖：玩家可以把自己不需要的物品放置到商店中出售，并且可以设定价格。其他玩家可以购买这些商品，从而促进游戏内的经济流通。 2. 商店管理：每个玩家可以创建属于自己的商店，对其商店进行管理，例如更新商品、调整价格、装饰商店界面等。 3. 货币系统：插件可能包含一个内置的货币系统，允许玩家通过虚拟货币来购买和出售商品。这种货币可能需要玩家通过游戏中的某些行为来获取，比如采矿、钓鱼或完成任务。 4. 权限控制：管理员可以对商店进行监管，设定哪些玩家可以创建商店，或者限制商店的某些功能，以维护游戏服务器的秩序。 5. 交易记录：为了防止诈骗和纠纷，hiddenite-shops 插件可能会记录所有交易的详细信息，包括买卖双方、交易时间和商品详情等。在技术实现上，hiddenite-shops 插件需要遵循 Bukkit API 的规范，编写相应的 Java 代码来实现上述功能。这涉及到对事件监听器的编程，用于响应游戏内的各种动作和事件。插件的开发人员需要熟悉 Bukkit API、Minecraft 游戏机制以及 Java 编程语言。在文件名称列表中，提到的 "hiddenite-shops-master" 很可能是插件代码的仓库名称，表示这是一个包含所有相关源代码、文档和资源文件的主版本。"master" 通常指代主分支，是代码的最新且稳定版本。在 GitHub 等代码托管服务上，开发者通常会在 master 分支上维护代码，并将开发中的新特性放在其他分支上，直到足够稳定后再合并到 master。总的来说，hiddenite-shops 插件是对 Minecraft Bukkit 服务器功能的一个有力补充，它为游戏世界中的经济和角色扮演提供了新的元素，使得玩家之间的交易和互动更加丰富和真实。通过理解和掌握该插件的使用，Minecraft 服务器运营者可以为他们的社区带来更加有趣和复杂的游戏体验。

【SSM框架快速入门】

# 摘要本文旨在详细介绍SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）框架的基础与高级应用，并通过实战案例分析深入解析其在项目开发中的实际运用。首先，文章对SSM框架进行了概述，随后逐章深入解析了核心组件和高级特性，包括Spring的依赖注入、AOP编程、SpringMVC的工作流程以及MyBatis的数据持久化。接着，文章详细阐述了SSM框架的整合开发基础，项目结构配置，以及开发环境的搭建和调试。在高级应用

项目环境搭建及系统使用说明用例

### Postman 示例 API 项目本地部署教程对于希望了解如何搭建和使用示例项目的用户来说，可以从以下几个方面入手： #### 环境准备为了成功完成项目的本地部署，需要按照以下步骤操作。首先，将目标项目 fork 至自己的 GitHub 账户下[^1]。此过程允许开发者拥有独立的代码仓库副本以便于后续修改。接着，在本地创建一个新的虚拟环境来隔离项目所需的依赖项，并通过 `requirements.txt` 文件安装必要的库文件。具体命令如下所示： ```bash python -m venv my_env source my_env/bin/activate # Linu

Windows Media Encoder 64位双语言版发布

【IEEE 14总线系统Simulink模型：从零到专家的终极指南】：构建、仿真及故障诊断

# 摘要本文详细介绍了IEEE 14总线系统的Simulink模型构建、仿真分析以及故障诊断技术。第一章提供了系统概述，为后续章节打下基础。第二章深入探讨了Simulink模型的构建，涵盖了用户界面、工具模块、电路元件、负荷及发电机组建模方法，以及模型的参数化和优化。第三章讲述了如何进行IEEE 14总线系统的仿真以及如

1. 对于指令subξt2,ξt1,\t3, (1) 请给出指令操作码的控制信号值填入下表。 (2) 请画出上述指令的简单数据通路(包括控制信号)。 RegDst ALUSrc MemtoReg Re

相关推荐

1_hostlink校验码.exe

机械工程控制基础考试题完整版(1).pdf

机械工程控制基础考试题完整版(1)【精选文档】.doc

证明:设f(x)在[a,b]上连续,在(a,b)内可导,则(a,b)内存在n个互不相同的ξ1,ξ2,...,ξn,使得f'(ξ1)*f'(ξ2)*...*f'(ξn)=[(f(b)-f(a))/(b-a)]^n

负反馈系统中Gc(s)=[K(T1*s+1)]/(T2*s+1),K(s)=10/[s(s+1)]（1）确定控制器参数K,T1,T2,使闭环主导极点具有Wn=3,=0.5； （2）按（1）的设计参数，使用MATLAB求阶跃响应的超调量P.O、峰值时间和调节时间。

以下是常见的C++笔试面试题及其核心知识点解析，帮助您系统复习

计算机短期培训教案.pdf

计算机二级Access笔试题库.pdf

下是一份关于C++毕业答辩的心得总结，内容涵盖技术准备、答辩技巧和注意事项，供参考

基于IPU的Cassandra集群技术验证与优化：苹果公司内部技术培训

计算机二级考试C语言题.pdf

计算机发展史.pdf

大家在看

tet2.rar_

X-Projects:使用 Redmine 和 Excel 的 CCPM（关键链项目管理）工具

自动化-ACS800变频器知识培训(0619)[1]专题培训课件.ppt

CMW500 LTE 信令测试方法

IEEE 802.3ae

最新推荐

自动控制原理仿真实验报告（计算机仿真+实物仿真）.docx

基于神经网络优化pid参数的过程控制.doc

《随机过程及其在金融的应用》习题五答案.pdf

大学化学期末考试复习资料.doc

以下是常见的C++笔试面试题及其核心知识点解析，帮助您系统复习

hiddenite-shops：Minecraft Bukkit商店交易插件

【SSM框架快速入门】

项目环境搭建及系统使用说明用例

Windows Media Encoder 64位双语言版发布

【IEEE 14总线系统Simulink模型：从零到专家的终极指南】：构建、仿真及故障诊断

证明:设f(x)在[a,b]上连续,在(a,b)内可导,则(a,b)内存在n个互不相同的ξ1,ξ2,...,ξn,使得f'(ξ1)f'(ξ2)...*f'(ξn)=[(f(b)-f(a))/(b-a)]^n

负反馈系统中Gc(s)=[K(T1s+1)]/(T2s+1),K(s)=10/[s(s+1)]（1）确定控制器参数K,T1,T2,使闭环主导极点具有Wn=3,=0.5；（2）按（1）的设计参数，使用MATLAB求阶跃响应的超调量P.O、峰值时间和调节时间。