步骤:6、检查R2、R3的值 ⑴微地址指示灯显示2FH。记录记录数据总线D7—D0的值、A总线A7—A0的值,B总线B7—B0的值。记录信号ALUBUS、M、S3、S2、S1、S0、LR、SEL3、SEL2、SEL1、SEL0的值。这时B总线B7—B0和数据总线D7—D0都显示R2的值。按一次QD按钮,进入下一步。 ⑵微地址指示灯显示30H。记录记录数据总线D7—D0的值、A总线A7—A0的值,B总线B7—B0的值。记录信号ALUBUS、M、S3、S2、S1、S0、LR、SEL3、SEL2、SEL1、SEL0的值。这时B总线B7—B0和数据总线D7—D0都显示R3的值。按一次QD按钮,进入下一步。 ⑶按复位按钮CLR,结束操作。
时间: 2023-09-28 10:12:05 浏览: 45
这是Tec-6计算器的操作步骤,用于检查R2和R3的值。在步骤6中,通过按下QD按钮和复位按钮CLR来完成操作。具体步骤如下:
1. 当微地址指示灯显示2FH时,记录数据总线D7-D0的值、A总线A7-A0的值,B总线B7-B0的值,并记录信号ALUBUS、M、S3、S2、S1、S0、LR、SEL3、SEL2、SEL1、SEL0的值。
2. 此时,B总线B7-B0和数据总线D7-D0都应该显示R2的值。
3. 按下QD按钮,微地址指示灯将会显示30H。
4. 当微地址指示灯显示30H时,记录数据总线D7-D0的值、A总线A7-A0的值,B总线B7-B0的值,并记录信号ALUBUS、M、S3、S2、S1、S0、LR、SEL3、SEL2、SEL1、SEL0的值。
5. 此时,B总线B7-B0和数据总线D7-D0都应该显示R3的值。
6. 按下QD按钮,进入下一步操作。
7. 按下复位按钮CLR,结束整个操作。
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在TEC-6数据通路实验步骤检查R2、R3的值中A总线A7—A0上显示的是哪个寄存器的值?为什么?
在TEC-6数据通路实验步骤检查R2、R3的值中,A总线A7—A0上显示的是寄存器MAR的值,即存储器地址寄存器的值。这是因为,在该实验步骤中,我们需要将MAR的值设置为要访问的存储器单元的地址,以便CPU能够正确地访问该存储器单元并进行数据读写。因此,在检查R2、R3的值时,我们需要将MAR的值显示在A总线A7—A0上,以便我们确认MAR的值是否设置正确,确保后续的实验能够顺利进行。
通过python应用偏最小二乘法预测数据后的RMSEP和R2可以通过以下步骤获得:
1. 导入相关库,包括numpy、pandas、sklearn等。
2. 读取数据并进行预处理,包括数据清洗、特征选择、数据标准化等。
3. 将数据分成训练集和测试集,通常采用交叉验证方法。
4. 使用偏最小二乘法建立模型并进行训练。
5. 对测试集进行预测,并计算预测结果的RMSEP和R2值。
6. 可以使用matplotlib等库将预测结果可视化,帮助分析模型的效果。
下面是一个简单的示例代码:
```
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# 读取数据并进行预处理
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(['Y'], axis=1)
Y = data['Y']
# 特征选择、数据标准化等处理
...
# 将数据分成训练集和测试集
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)
# 建立模型并进行训练
pls = PLSRegression(n_components=3)
pls.fit(X_train, Y_train)
# 对测试集进行预测并计算RMSEP和R2值
Y_pred = pls.predict(X_test)
rmsep = np.sqrt(mean_squared_error(Y_test, Y_pred))
r2 = r2_score(Y_test, Y_pred)
# 输出结果
print('RMSEP:', rmsep)
print('R2:', r2)
# 可以使用matplotlib将预测结果可视化
...
```
需要注意的是,在实际应用中,还需要考虑模型的稳定性、可解释性等因素,以及进行参数调优等操作,以获得更好的预测效果。