电子计算机指令的内部表示和编程

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本文探讨了计算机指令的二进制表示,包括操作码和操作数的概念,以及如何通过汇编语言将这些指令编写成程序。通过一个简单的加法程序示例,阐述了汇编语言如何定义数据段、执行加法操作和控制程序流程,揭示了计算机执行任务的基础过程。

指令是计算机执行特定任务的基本单位。在电子计算机内部,指令以二进制形式表示,通过不同的二进制编码来代表不同的操作和数据处理方式。这些二进制编码被存储在计算机的存储器中,并由中央处理器(CPU)解码和执行。

计算机指令的二进制表示通常包括两个主要部分:操作码和操作数。操作码指定要执行的操作类型,例如加法、乘法、跳转等。操作数指定操作所需的数据或操作的目标位置。

下面是一个简单的示例,展示了使用汇编语言编写的计算两个数之和的程序。汇编语言是一种低级语言,用于将人类可读的指令转换为机器可执行的指令。

section .data
    num1    dd 10
    num2    dd 20
    sum     dd 0

section .text
    global _start

_start:
    ; 将 num1 加载到寄存器 eax
    mov eax, [num1]
    
    ; 将 num2 加载到寄存器 ebx
    mov ebx, [num2]
    
    ; 执行相加操作
    add eax, ebx
    
    ; 将结果保存到 sum 变量
    mov [sum], eax
    
    ; 程序退出
    mov eax, 1
    int 0x80

在这个示例程序中,.data 段用于定义数据段,包括 num1num2sum 变量。.text 段包含实际的指令代码。

程序从

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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