内存地址从ACO00H到C7FFFH,共有 (1) K个地址单元,如果该内存地址按字(16bit)编址,由28片存储器芯片构成。已知构成此内存的芯片每片有16K个存储单元,则该芯片每个存储单元存储 (2)位。
时间: 2024-05-24 15:10:56 浏览: 16
(1)
ACO00H到C7FFFH的地址范围为:
C7FFFH - ACO00H + 1 = (C8000H - ACO00H) = (12 * 16^3) - (10 * 16^3) = 2K
因为按字(16bit)编址,每个地址单元存储两个字节,所以总共有 2K * 2 = 4K 个地址单元。
而每个存储器芯片有 16K 个存储单元,所以一共需要 4K / 16K = 1/4 = 0.25 个存储器芯片。
因为需要使用整数个芯片,所以需要使用 1 个存储器芯片。
(2)
每个存储单元存储 16 位,即 2 字节,所以每个存储单元需要存储 2 个位。
相关问题
使用STC32,编写程序,实现检测到p1.0有一个上升沿,count自加1(初始为0),当count等于500时,aco自加1(初始为0),通过串口将aco的数值发送出去
好的,以下是使用STC32编写程序的具体实现步骤:
1. 首先,需要在程序开头引入STC32的头文件和对应的寄存器定义文件。如下所示:
```c
#include <reg52.h> // 引入51单片机头文件
#include <stdio.h> // 引入标准输入输出库
#include "uart.h" // 引入串口库头文件
```
2. 接下来,需要定义P1.0口作为输入模式,并初始化计数器变量count和aco。如下所示:
```c
#define P10 P1_0 // 定义P1.0口
sbit P1_0 = P1^0; // 引用P1.0口的寄存器
int count = 0; // 计数器变量
int aco = 0; // aco变量
void init() // 初始化函数
{
P1_0 = 1; // 将P1.0口设置为输入模式
}
```
3. 在主函数中,需要不断检测P1.0口的电平变化,并进行计数和处理。如下所示:
```c
int main()
{
init(); // 初始化函数
while (1) // 主循环
{
if (P10 == 0) // 检测P1.0口的电平变化
{
count++; // count自加1
if (count == 500) // 当count等于500时
{
aco++; // aco自加1
count = 0; // 将count重新赋值为0
}
}
// 通过串口将aco的值发送出去
printf("aco = %d\n", aco);
delay_ms(10); // 延时一段时间
}
}
```
4. 最后,需要实现串口通信功能。可以使用STC32提供的UART库,也可以使用自己编写的串口库。以下是使用自己编写的串口库实现串口通信的示例代码:
```c
void send_byte(unsigned char dat) // 发送一个字节
{
while (!TI); // 等待上一次发送完成
TI = 0; // 清除发送完成标志位
SBUF = dat; // 发送数据
}
void printf(char *fmt, ...) // 格式化输出
{
char buf[256];
va_list args;
va_start(args, fmt);
vsprintf(buf, fmt, args);
va_end(args);
for (int i = 0; i < strlen(buf); i++)
{
send_byte(buf[i]);
}
}
```
以上是使用STC32编写程序的一个简单示例,具体实现方式可能因为具体的应用场景而有所不同。需要注意的是,以上程序只是一个基本框架,还需要根据具体的需求进行修改和完善。
ACO算法matlab
ACO(Ant Colony Optimization)算法是一种群智能算法,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物时的行为。ACO算法通常用于优化问题,例如旅行商问题(TSP)和作业车间调度问题(JSP)。ACO算法通过模拟蚂蚁在解空间上的搜索过程,来寻找最优解。
在ACO算法中,每个蚂蚁会遍历解空间中的一些解,并留下信息素。这些信息素可以被其他蚂蚁感知到,并影响它们的选择。蚂蚁倾向于选择留下更多信息素的路径,这有助于加速找到最优解。同时,为了避免陷入局部最优解,ACO算法会引入一些随机性,例如随机选择下一步要访问的解。
ACO算法的实现通常需要编写一些代码。在MATLAB中,可以使用MATLAB自带的优化工具箱(Optimization Toolbox)来实现ACO算法。也可以使用第三方工具箱或自己编写代码来实现ACO算法。
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