微机原理与接口技术期末大作业——4位抢答器仿真

devtools/2025/2/2 19:24:43/

在微机原理与接口技术的学习旅程中,期末大作业成为了检验知识掌握程度与实践能力的关键环节。本次我选择设计并仿真一个 4 位抢答器系统,通过这个项目,深入探索 8086CPU 及其接口技术的实际应用。附完整压缩包下载。

一、系统设计思路

(一)功能需求剖析

设计 4 位抢答器,核心功能是实现 4 位选手公平抢答。系统需精准判断首位按下按键的选手,在选手抢答成功后,对应的指示灯亮起,数码管同步显示其编号(1 - 4)。同时,在主持人未发出抢答开始信号前,选手抢答操作无效;主持人按下复位按钮后,系统能迅速清除抢答状态,为下一轮抢答做好准备。

(二)硬件架构搭建

  1. 8086CPU:核心掌控者:8086CPU 作为系统核心,犹如大脑般指挥着整个系统的运作。它执行指令集,负责数据的读取、处理以及逻辑判断。与 8255 芯片携手,实时检测选手按键状态;将选手编号巧妙转换为 BCD 码,实现数码管的准确显示;严格把控抢答流程,确保公平公正,只有首位抢答者能成功,同时协调各芯片有序工作,保障系统稳定运行。
  2. 8255A:并行接口桥梁:8255A 芯片在系统中扮演着重要的并行接口角色。A 口连接 4 位选手的按键,借助上拉电阻维持高电平状态,选手按键按下时,对应引脚电平变低,8086CPU 据此读取 A 口数据,获取按键状态。B 口连接选手指示灯与数码管位选控制端,用于显示抢答结果;PB4 连接允许抢答指示灯,通过电平变化控制其亮灭。C 口则负责接收抢答开始信号(PC0)和复位信号(PC1) 。
  3. 74ls373:地址锁存保障:为解决 8086CPU 地址与数据总线复用带来的问题,74ls373 芯片登场。当 8086CPU 与外设交换数据时,它会输出地址并发出 ALE 信号。74ls373 的 LE 引脚与 ALE 相连,ALE 高电平时透明传输地址,低电平时锁存地址信息,确保外设能依据准确的地址与 CPU 通信,避免数据传输错误,为系统稳定通信奠定基础。

(三)软件程序编写

  1. 初始化 8255:系统启动时,首要任务是将 8255 芯片配置为合适的工作模式。通过汇编语言代码,将控制端口地址存入 DX 寄存器,设置 A 口为输入模式、B 口为输出模式、C 口低 4 位为特定功能,同时熄灭所有灯位,为系统后续运行做好准备。
  2. 等待抢答开始:程序持续检测裁判发送的抢答开始信号。不断读取 8255 芯片 C 口数据,当检测到 PC0 位为 1(代表开始信号)时,设置允许抢答标志位,并点亮允许抢答指示灯,告知选手可以开始抢答。
  3. 抢答检测与处理:进入允许抢答状态后,程序实时监测 8255 芯片 A 口数据。一旦检测到有选手按键按下(A 口数据不为 0FFH),立即记录选手编号,并将其转换为 BCD 码,通过 B 口输出控制信号,点亮对应指示灯并在数码管上显示编号,同时禁止其他选手再次抢答。
  4. 复位操作:主持人按下复位按钮后,系统迅速响应。读取 C 口数据,当检测到复位信号(PC1 位特定状态)时,熄灭所有指示灯,清空数码管显示内容,重置允许抢答和抢答标志位,使系统重回初始准备状态。

二、仿真过程中的挑战与突破

(一)抢答指示灯闪烁难题

在初始代码运行时,允许抢答指示灯在抢答过程中频繁闪烁。经仔细分析代码逻辑,发现是检测到抢答开始信号后,后续逻辑处理不当,导致指示灯状态不断被错误改变。于是,对控制逻辑进行优化,在抢答检测与处理过程中,仅依据选手按键状态控制指示灯,成功解决了闪烁问题。

(二)数码管显示异常困境

数码管出现显示乱码、不完整或闪烁等问题,严重影响系统使用体验。深入排查发现,问题根源在于数码管刷新频率不合理以及位选控制信号冲突。通过调整程序速度,确保在合适的时间间隔内更新显示数据,同时优化位选控制逻辑,有效避免信号冲突,使数码管能够稳定、准确地显示选手编号。

三、最终成果展示

经过不断调试与优化,4 位抢答器系统仿真取得成功。未开始抢答时,允许抢答指示灯熄灭,选手抢答操作无响应;主持人发出开始信号后,允许抢答指示灯亮起,选手可进行抢答;当有选手成功抢答后,对应指示灯亮起,数码管清晰显示选手编号,同时允许抢答指示灯熄灭,其他选手抢答无效;主持人按下复位按钮后,系统迅速复位,准备迎接下一轮抢答。


http://www.ppmy.cn/devtools/155517.html

相关文章

C#面试常考随笔6:ArrayList和 List的主要区别?

在 C# 中&#xff0c;ArrayList和List<T>&#xff08;泛型列表&#xff09;都可用于存储一组对象。推荐优先使用List<T>&#xff0c;因为它具有更好的类型安全性、性能和语法简洁性&#xff0c;并且提供了更丰富的功能。只有在需要与旧代码兼容或存储不同类型对象的…

oracle:子查询

子查询: 一条查询语句中嵌入了另一条查询语句, 被嵌入里面的这条查询语句称为子查询, 外面的查询语句称为主查询 子查询的分类 相关性子查询&#xff08;Correlated Subquery&#xff09;是指子查询的执行依赖于外部查询的每一行数据。也就是说&#xff0c;子查询会对外部查询…

AI开发之 ——Anaconda 介绍

Anaconda 是什么&#xff1f; 在这里插入图片描述 一句话&#xff1a;Anaconda 是Python 库和环境便捷管理的平台。 Anaconda 是数据科学和 AI 领域的工具&#xff0c;通过集成常用库和工具&#xff0c;简化了环境管理和包安装&#xff0c;特别适合初学者和需要快速上手的开…

为什么要用tauri开发跨平台桌面

1、跨平台&#xff1a;tauri目前能跑PC和移动端&#xff0c;支持windows,macos,linux,android,ios。 2、体积小&#xff1a;electron打包非常大&#xff0c;特别是在macos中打包&#xff0c;大得可怕。我在macos中打包了一个electron项目&#xff0c;占600MB&#xff0c;改成t…

设计转换Apache Hive的HQL语句为Snowflake SQL语句的Python程序方法

首先&#xff0c;根据以下各类HQL语句的基本实例和官方文档记录的这些命令语句各种参数设置&#xff0c;得到各种HQL语句的完整实例&#xff0c;然后在Snowflake的官方文档找到它们对应的Snowflake SQL语句&#xff0c;建立起对应的关系表。在这个过程中要注意HQL语句和Snowfla…

【PyTorch】5.张量索引操作

目录 1. 简单行、列索引 2. 列表索引 3. 范围索引 4. 布尔索引 5. 多维索引 个人主页&#xff1a;Icomi 在深度学习蓬勃发展的当下&#xff0c;PyTorch 是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架&#xff0c;为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为…

目标检测与语义分割

目标检测 图片分类问题是判断图片中是否存在特定的对象。 图片定位分类问题除了判断图片是否包含特定对象外&#xff0c;还要定位对象在图像中的位置&#xff0c;并使用**边界框&#xff08;bounding box&#xff09;**标记出该位置。 边界框的四个参数为 b x b_{x} bx​&#…

JavaScript原型链与继承:优化与扩展的深度探索

在 JavaScript 的世界里&#xff0c;万物皆对象&#xff0c;而每个对象都有一个与之关联的原型对象&#xff0c;这就构成了原型链的基础。原型链&#xff0c;简单来说&#xff0c;是一个由对象的原型相互连接形成的链式结构 。每个对象都有一个内部属性[[Prototype]]&#xff0…