MSP430单片机学习指南:TEST430X实验手册

需积分: 10 3 下载量 91 浏览量 更新于2024-07-21 收藏 11.18MB PDF 举报
"TEST430X学习板C语言实验指导书.pdf" 本资源是一份针对TEST430X学习板的C语言实验指导书,主要涵盖了两个型号的单片机——MSP430FG4619和MSP430F2013。该学习板由利尔达科技有限公司提供,它集成了这两种功能强大的微控制器,为用户提供广泛的实践操作可能性。学习板上有多种学习模块,可以对单片机的所有内部资源进行操作,并通过短接帽连接I/O引脚,便于进行实验。这个平台适用于科研开发,以及大范围的教学活动,如课程设计、毕业设计等,为高校师生和单片机爱好者提供了理想的实验和开发环境。 书中详细介绍了两个单片机的硬件资源: 1. MSP430FG4619:包括其硬件资源的简介、引脚图和结构框图。用户可以通过这些信息了解其丰富的功能,例如GPIO、时钟系统、内存(FLASH)、定时器、ADC、运算放大器、DMA、比较器、UART、SPI、I2C、LCD显示和RTC实时时钟等。 2. MSP430F2013:同样提供了硬件资源的简介、引脚图和结构框图,虽然功能相对于MSP430FG4619较为精简,但仍然包含基本的I/O端口、时钟、FLASH、看门狗、定时器等功能。 书中还包含了多个C语言实验项目,旨在帮助用户掌握这些单片机的编程和应用: - 对于MSP430FG4619,实验涵盖了I/O端口、时钟、FLASH、看门狗、Timer_A、ADC12、OA运放、DMA、比较器、UART、SPI、I2C、LCD显示和RTC的使用。 - 对于MSP430F2013,实验内容包括I/O端口、时钟、FLASH、看门狗和16位定时器Timer_A的操作。 每个实验都提供了具体的操作步骤和目标,旨在帮助用户逐步熟悉和掌握MSP430系列单片机的C语言编程和实际应用。通过这些实验,用户不仅能够学习到基础的单片机控制技术,还能深入理解高级功能,如串行通信、模拟信号处理和实时系统管理等。 此外,书中的LSD-TEST430FG461X-20XX学习板实物图和跳线连接指南,为用户提供了清晰的操作指引,确保用户能够在实际操作中正确连接和使用各个模块。 这份指导书是学习和掌握MSP430系列单片机C语言编程的理想资源,无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从中受益匪浅。通过实际操作和实验,你可以逐步提升自己的单片机应用技能,为未来的项目开发打下坚实的基础。

下面的代码哪里有问题,帮我改一下from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras import backend as K import tensorflow as tf import datetime import os np.random.seed(0) from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist images = [] labels = [] (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() X = np.array(images) print (X.shape) y = np.array(list(map(int, labels))) print (y.shape) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=0) print (x_train.shape) print (x_test.shape) print (y_train.shape) print (y_test.shape) ############################ ########## batch_size = 20 num_classes = 4 learning_rate = 0.0001 epochs = 10 img_rows,img_cols = 32 , 32 if K.image_data_format() =='channels_first': x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],1,img_rows,img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],1,img_rows,img_cols) input_shape = (1,img_rows,img_cols) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],img_rows,img_cols,1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],img_rows,img_cols,1) input_shape =(img_rows,img_cols,1) x_train =x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 print('x_train shape:',x_train.shape) print(x_train.shape[0],'train samples') print(x_test.shape[0],'test samples')

2023-05-25 上传