在当今计算机科学领域，多核程序设计是一种关键的技术，它使得软件能够在多个处理器核心上并行执行，显著提高应用程序的性能和响应速度。燕山大学的多核程序设计实验报告详细记录了在Windows环境下进行的两个关键实验：Windows多线程编程和蒙特卡罗法求解π值的并行计算。 在Windows多线程编程实验中，实验报告详细介绍了创建线程的API函数CreateThread的使用方法，包括其参数的意义和作用。该实验要求理解Windows多线程编程机制，并掌握线程同步的措施。实验中用到了多种编程元素，如安全属性、堆栈大小、线程启动函数、线程参数、创建标志、线程标识等。实验程序展示了如何在C++中使用_beginthread函数创建线程，以及如何通过Sleep函数实现线程的简单同步。这部分内容对于深入理解Windows环境下的多线程编程至关重要。 接着，报告转向蒙特卡罗法求π值的并行计算。该算法利用随机点落在圆形和正方形面积比的数学原理来估算π值。通过比较落在圆形面积内点的数量与总点数的比例，可以得到π值的近似值。实验描述了如何通过改变点的数量来提升算法的精确度。并行算法部分，报告提出了一种基于Windows环境下的实现方式，包括在多个处理器上分配任务、生成随机数、判断点是否在圆内以及汇总结果等步骤。此外，报告中提到了多个C语言库函数，如rand和srand，它们在产生随机数时起到关键作用。 实验报告详细记录了编程环境、实验内容和步骤，包括代码实现和程序运行结果。实验中使用了Microsoft Visual Studio C++ 6.0作为编译器，Windows XP作为操作系统。在并行算法部分，报告讨论了如何将工作负载分配给多个处理器，以及如何同步这些处理器以确保结果的正确性。 整个实验报告不仅提供了理论知识的讲解，还包括了丰富的实践操作和代码示例，这有助于学生和研究人员更好地理解多核程序设计的核心概念和技术细节。通过实际编写和测试代码，学生可以加深对线程管理和并行计算中常见问题解决方法的认识。 总体来说，燕山大学的多核程序设计实验报告是一个高质量的教学材料，它系统地涵盖了Windows平台下多线程编程和并行计算的核心概念，实验设计细致且注重实践，对于想要掌握相关技术的读者来说，是一份宝贵的学习资源。

实验报告涉及的知识点主要集中在计算机系统的中断机制，特别是在LC-3这种简单的计算机体系结构中。中断是计算机系统中处理外部事件或硬件异常的一种机制，它允许计算机在执行当前任务的同时响应外部请求，如键盘输入。 实验的核心是设计一个用户程序和键盘中断处理程序。用户程序的目的是周期性地输出特定字符串"ICS"，并在输出之间插入延迟以使显示清晰。这个延迟是通过一个名为DELAY的子程序实现的，该子程序使用循环和递减计数器来达到延时的效果。用户程序使用trap x22指令，可能用于控制屏幕输出。 键盘中断处理程序则更为复杂，因为LC-3的操作系统功能有限，无法像Windows或Linux那样自动管理中断。在这个实验中，你需要编写一个中断处理程序，该程序在接收到键盘输入（特别是回车键）时，能够捕获输入并打印字符10次。由于不能使用TRAP指令，你必须直接操作DSR（数据选择寄存器）来读取键盘输入并输出字符。 在操作系统使能代码部分，你需要模拟一些通常由操作系统完成的任务。你需要初始化R6寄存器为X3000，创建一个简单的栈空间，因为没有操作系统来自动保存PC和PSR寄存器。你需要构建中断向量表，这是一个包含每个中断处理程序地址的表。在这个实验中，键盘中断处理程序的地址是X80，需要将其填入中断向量表的相应位置（即X0180）。你需要设置KBSR（键盘状态寄存器）的IE位，使得中断被启用。 中断服务程序的设计是实验的关键部分。在处理中断时，首先要保存现场，通常包括保存PC和PSR的值，以便在中断处理完成后能够正确恢复执行。然后，你需要检查键盘输入，如果输入是回车，则结束中断服务，否则，输出输入字符10次。由于不能使用TRAP指令进行输出，你必须直接操作硬件寄存器，如DSR，来实现字符的显示。 在实施这些步骤时，理解汇编语言和LC-3的指令集是至关重要的。汇编语言是编写这些低级程序的工具，而LC-3指令集提供了基本的计算和控制功能。实验要求的编程技巧包括流程控制、寄存器操作、栈操作以及中断处理的原理。 通过这个实验，学生可以深入理解计算机系统如何处理中断，以及在没有操作系统的情况下如何实现中断管理。这有助于掌握计算机硬件和软件交互的基本原理，对于理解和设计更复杂的计算机系统具有重要意义。

C ++（STK）中的综合工具包 佩里·库克（Perry R. Cook）和加里·斯卡文（Gary P.Scavone），1995--2019年。 C ++（STK）中的综合工具包的此发行版包含以下内容： ：STK类头文件 ：STK类源文件 ：STK音频文件（1通道，16位，big-endian） ：STK文档 ：STK项目和程序示例 请阅读本文档和底部附近的。 有关编译和安装STK的信息，请参阅此目录中的文件。 内容 原始发行中的Perry注释 概述 C ++（STK）中的综合工具包是一组用C ++编程语言编写的开源音频信号处理和算法综合类。 STK旨在促进音乐合成和音频处理软件的快速开发，重点是跨平台功能，实时控制，易用性和教育示例代码。 综合工具包具有极高的可移植性（大多数类是与平台无关的C ++代码），并且是完全用户可扩展的（包括所有源代码，没有异常库，也没有隐

基于深度学习的图像识别：猫狗识别 一、项目背景与介绍 图像识别是人工智能（AI）领域的一项关键技术，其核心目标是让计算机具备像人类一样“看”和“理解”图像的能力。借助深度学习、卷积神经网络（CNN）等先进算法，图像识别技术实现了从图像信息的获取到理解的全面提升。近年来，这一技术已在医疗、交通、安防、工业生产等多个领域取得了颠覆性突破，不仅显著提升了社会生产效率，还深刻改变了人们的生活方式。猫狗识别的实际应用场景 该模型由两层卷积层和两层全连接层组成，主要用于图像分类任务。 第一层卷积层： 将输入的224×224×3图像通过3×3卷积核映射为112×112×16的特征图。 第二层卷积层： 将特征图进一步转换为 56×56×32。 池化层： 每层卷积后均接一个2×2的最大池化层，用于减少特征图的空间维度。 全连接层：第一层全连接层将向量映射。 第二层全连接层输出对应类别的概率分布（由 num_classes 决定）。 激活函数：使用ReLU作为激活函数。该模型具备较低的参数量，适用于轻量级图像分类任务。

通信原理SystemView软件下的16QAM调制与解调系统仿真实验报告（含星座图与功率谱分析）,SystemView下短波16QAM调制与解调系统仿真研究：波形分析与星座图解读,通信原理 systemview 16QAM调制与解调系统的仿真 16QAM调制解调系统与解调系统的仿真 用SystemView建立一个16QAM调制解调器电路,分析理解系统的各个模块功能，观察波形图。 判断是不是实现了16QAM调制解调系统功能。 基本要求: (1)在SystemView软 件中构建短波16QAM仿真电路 (2)计算及设定各个模块适当仿真参数 (3)仿真并输出正确仿真波形 (4)根据结果做好分析 提高要求: (1) 进一步分析其结果中的功率谱 (2)分析其调制后的信号星座图 有仿真文件和实验报告，实验报告内容为图三 ,关键词： 16QAM调制与解调；SystemView仿真；仿真电路构建；模块功能分析；仿真波形输出；功率谱分析；信号星座图分析；仿真文件；实验报告。,基于SystemView的16QAM调制解调系统仿真与性能分析

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法，它在处理优化和搜索问题方面表现出强大的能力。在本报告中，实验的目的是通过遗传算法来解决经典的旅行商问题（TSP）。TSP是一个典型的组合优化问题，要求找到一条经过所有城市且路径最短的闭合路径。由于其计算复杂性非常高，解决大规模TSP问题一直是研究的热点。 在实验中，首先需要熟悉遗传算法的基本原理和流程。遗传算法的核心思想是通过模拟自然遗传过程来进行参数优化。问题的解被编码为染色体，通过选择、交叉（杂交）和变异操作来模拟生物进化的过程，进而产生更适应环境的后代，这个过程不断迭代，直到找到最优解。 在实验的流程中，首先需要初始化种群，即随机生成一组可能的解决方案。随后，要确定种群的规模、迭代次数、选择方式、交叉概率和变异概率等参数。染色体的适应度值是根据城市之间的欧氏距离来计算的。通过迭代选择、交叉和变异，最终在多次迭代后找到一条最短的路径。 实验内容详细说明了如何使用遗传算法求解TSP问题，并对算法性能进行分析。通过改变种群规模、交叉概率和变异概率等关键参数，可以观察到它们对算法结果的影响。实验显示，种群规模不是越大越好，存在一个最佳规模使得算法效率和结果最优。同时，交叉概率和变异概率对结果也有显著影响，过高的变异概率可能会破坏好的解，而过低则可能导致早熟收敛。 实验还包括了设计新的变异策略和个体选择概率分配策略，并测试了这些新策略对解决TSP问题的影响。通过实验的比较分析，可以评估不同策略的有效性，并最终选择出最适合当前问题的策略。 实验报告还规定了必须绘制出遗传算法求解TSP问题的流程图，并对遗传算法求解不同规模TSP问题的性能进行分析。在规模较小的TSP问题中，遗传算法能有效地找到最优解或者非常接近最优的解。但是，随着城市数量的增加，算法的性能逐渐下降，所需时间增长。 遗传算法在解决TSP问题上具有一定的优势，它能够有效地搜索出较优解，并通过调整参数和设计策略来提升算法的性能。然而，该算法也存在局限性，特别是在面对大规模TSP问题时，算法效率和结果可能不尽人意，需要进一步优化和改进。

一、实验目的 1、掌握中规模集成计数器的逻辑功能及使用方法。 2、了解集成计数器的扩展及应用。 二、实验器材 1、数字电子实验箱 2、同步十进制可逆计数器74LS192×2;2输入四与门74LSO0×1 三、实验原理 计数器是数字系统中的重要组成部分，主要用于统计输入脉冲的数量。本次实验“计数器及其应用”旨在让学生掌握中规模集成计数器的逻辑功能和使用方式，并了解其扩展和应用。实验中使用的器材包括数字电子实验箱，以及同步十进制可逆计数器74LS192和2输入四与门74LS00。 74LS192是一款十进制同步可逆计数器，它可以执行加法和减法计数。计数器的特性包括异步清零（CR）、异步置数（L-D）、加计数脉冲输入（CPu）和减计数脉冲输入（CPD）。此外，它还具有数据输入端（D3, D2, D1, D0）和计数输出端（Q3, Q2, Q1, Q0），以及非同步加计数进位输出端（C-O）和非同步减计数借位输出端（B-O）。通过这些功能，74LS192可以实现多种计数模式，例如清零、置数、保持、加计数和减计数。 在实验中，学生可以通过74LS192的级联扩展来增加计数范围。例如，将两片74LS192级联可以构建一个100进制计数器。在这种级联结构中，低位计数器的进位输出端（C-O）或借位输出端（B-O）可以驱动高位计数器的计数脉冲输入，从而实现更高位的计数。在加法计数过程中，低位计数器每计满10个数，高位计数器就会加1，以此类推，可以构建更大范围的计数系统。 计数器的分类主要有基于计数进制（如二进制、十进制、任意进制）和计数趋势（加法、减法、可逆计数）两种方式。同步计数器和异步计数器的区别在于触发器翻转与计数脉冲同步与否。集成计数器因其低功耗和小巧的体积，在各种数字系统中广泛应用。 通过这个实验，学生不仅可以了解计数器的基本工作原理，还能学习如何操作和扩展计数器，从而更好地理解数字系统的时序电路设计。此外，实验报告应包括实验目的、所用设备、实验内容、操作步骤、数据记录、处理和结果，以及讨论部分，以加深对计数器应用的理解和思考。讨论部分可以涵盖实验中遇到的问题、解决方案以及对未来实验的展望，以促进理论与实践的结合，提高学生的分析和解决问题的能力。

2023年DSP语音识别实验报告.doc

实验三共射放大电路增益、失真特性计算、仿真、测试分析报告 本实验报告的主要目的是掌握共射电路静态工作点的计算、仿真、测试方法；掌握电路主要参数的计算、中频时输入、输出波形的相位关系、失真的类型及产生的原因。 一、静态工作点计算 静态工作点是电子电路中一个基础概念，指的是晶体管在不受外部信号影响时的工作状态。为了计算静态工作点，需要获取晶体管的β值，可以通过万用表的β测试功能来获取。在本实验中，我们使用 2N5551 晶体管，通过测量获取的β值为 174。然后，我们可以根据 Multisim 模型中的参数修改方法，修改模型中的参数，以计算静态工作点。 计算结果显示，静态工作点的 IBQ、IEQ、VCEQ 分别为 12.11 μA、2.121 mA、2.109 mA。同时，我们还进行了仿真和测试，结果分别为 12.139 μA、2.124 mA、2.112 mA 和 11.657 μA、2.042 mA、2.051 mA。 通过对比分析，我们可以看到，计算值与仿真值的结果差距较小，而与实际测量值的结果差距较大。这是由于计算时我们使用了精确计算的方法，与 Multisim 仿真理想化测量结果受其他因素影响较小，而与实际用万用表测量所得结果差距较大。 二、波形及增益 在本实验中，我们还计算了电路的交流电压增益。我们输入 1kHz 50mV（峰值）正弦信号，计算正负半周的峰值。结果显示，计算值、仿真值和测试值分别为 14.37、13.86 和 13.66。 通过波形分析，我们可以看到，仿真与测试的波形有无明显饱和、截止失真。存在非线性失真使得波形正负半周峰值有差异，且正半周非线性失真比负半周大。同时，我们还可以看到，输出与输入的相位关系是反相的。 我们还分析了计算、仿真、测试的电压增益误差及原因。结果显示，计算与仿真两者的误差较小，而在实际测量时产生误差较大。其误差产生的可能原因包括电源电压的波动、环境温度的影响、仿真模型的精度和测量误差等。 本实验报告的主要内容是掌握共射电路静态工作点的计算、仿真、测试方法，并掌握电路主要参数的计算、中频时输入、输出波形的相位关系、失真的类型及产生的原因。

在本篇人工智能实验报告中，我们深入探讨了五个核心主题：决策树、循环神经网络、遗传算法、A*算法以及归结原理。这些是人工智能领域中的关键算法和技术，它们在解决复杂问题时扮演着重要角色。 让我们来了解**决策树**。决策树是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归任务。它通过构建一系列规则，根据特征值来做出预测。在报告中，可能详细介绍了ID3、C4.5和CART等决策树算法的构建过程，以及剪枝策略以防止过拟合。此外，实验可能涵盖了如何处理连续和离散数据、评估模型性能的方法，如准确率、混淆矩阵和Gini指数。 **循环神经网络（RNN）**是深度学习中的一类重要模型，特别适合处理序列数据，如自然语言处理。RNN的特点在于其内部状态可以捕获时间序列的信息，这使得它们在处理时间依赖性问题时表现优秀。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是RNN的变体，有效解决了梯度消失和爆炸的问题。实验可能包括RNN的搭建、训练和应用，如文本生成或情感分析。 接下来，我们讨论**遗传算法**。这是一种基于生物进化理论的全局优化方法。在报告中，可能详细阐述了遗传算法的基本步骤，包括编码、初始化种群、选择、交叉和变异操作。实验可能涉及实际问题的求解，如旅行商问题或函数优化。 **A*算法**是一种启发式搜索方法，用于在图形中找到从起点到目标的最短路径。它结合了Dijkstra算法和启发式函数，以提高效率。A*算法的核心在于如何设计合适的启发式函数，使之既具有指向目标的导向性，又不会引入过多的开销。实验可能涉及实现A*算法，并将其应用在地图导航或游戏路径规划中。 **归结原理**是人工智能和逻辑推理中的基础概念。归结是证明两个逻辑公式等价的过程，常用于证明定理和解决问题。报告可能涵盖了归结的规则，如消除冗余子句、子句分解、单位子句消除等，并可能通过具体实例演示如何使用归结证明系统进行推理。 通过这些实验，参与者不仅能够理解各种算法的工作原理，还能掌握如何将它们应用到实际问题中，提升在人工智能领域的实践能力。报告中的流程图和实验指导书将有助于读者直观地理解和重现实验过程，进一步深化对这些核心技术的理解。