位运算(<< >> & | ^ ~)

本文详细介绍了位运算的基础概念,如不同进制之间的转换,以及位运算符如左移、右移、按位与、或、异或和非的运算规则,展示了它们在判断奇偶性、性能优化等场景中的实用价值。

为什么需要位运算

机器里的数字表示方式和存储格式都是二进制。
计算机大部分都是高电位和低电位,它本身任何一个整型或者十进制的数,在计算机里面的数字表示方式和存储形式都是二进制

进制之间转换

二进制 0 1
八进制 0-7
十六进制 1-9 A B C D E F

2进制 转 10进制
0011
1*2^1 + 1*2^0 = 3
8进制 转 10进制
153
1*8^2 + 5*8^1 + 3*8^0 = 107
16进制 转 10进制
00ff
15*16^1 + 15*16^0 = 255
10进制 转 16进制 (100)

image.png

10进制 转 8进制 (100)

image.png

10进制 转 2进制 (100)

image.png

位运算符

在进行位运算的时候,是以补码的形式进行运算的。

机器数

整数在计算机当中存储的形式
整数在计算机当中是以二进制的形式表示
第一位 符号位 0:正数 1:负数
10 -> 1010 -> 01010
-10 -> 11010 -> 11010

机器数的三种表示形式(原码、反码、补码)

正数:原码、反码、补码都是一样的
负数:
原码:原码的第一位 1 表示负数
反码:转换成反码的时候,第一位符号位不变,后面取反
补码:反码 + 1

整数原码反码补码
1000000010000000100000001
-110000001111111101111111
5000001010000010100000101
-5100001011111101011111011
位运算符号(<< >> | & ~ ^)
含义运算符示例
左移<<0011 => 0110
右移>>0110 => 0011
按位或:只要一个二进制为1,与出来就是1|0011 | 1011 => 1011
按位与:只要一个二进制为0,与出来就是0&0011 & 1011 => 0011
按位取反~0011 => 1100
按位异或(相同为零不同为一):相异就是 1,相同就是 0^0011 ^ 1011 => 1000
按位与 ( & )对每一位进行AND操作
规则:

0 & 0 = 0 0 & 1 = 0 1 & 0 = 0 1 & 1 = 1

 9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
14(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1110(base 2)
            	---------------------------------------
              0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000(base 2)  = 8(base 10)
使用场景

判断奇偶(更接近计算机底层,用二进制计算,性能比较好)

// 是否奇数
function isOdd(number){
  // true : 奇数 false : 偶数
  return (number & 1) === 1
}

 9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
 1(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001(base 2)
            	---------------------------------------
              0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001(base 2)  = 1(base 10)
总结:
  1. 任意数值 x 与 0 执行按位与操作的时候,结果都是 0
 9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
 0(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000(base 2)
            	---------------------------------------
              0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000(base 2)  = 0(base 10)
  1. 任意数值 x 与 -1 执行按位与操作的时候,结果都为 x
 9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
-1(base 10) = 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111(base 2)
            	---------------------------------------
              0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)  = 9(base 10)
按位或 (|)对每一位进行or操作
规则

0 | 0 = 0 0 | 1 = 1 1 | 0 = 1 1 | 1 = 1

  9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
 14(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1110(base 2)
            	---------------------------------------
               0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111(base 2)  = 15(base 10)
总结
  1. 任意数值 x 与 0 执行按位或操作,结果都为 x
  9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
 14(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000(base 2)
            	---------------------------------------
               0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)  = 9(base 10)
  1. 任意数值 x 与 -1 执行按位或操作,结果都为 -1
  9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
 14(base 10) = 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111(base 2)
            	---------------------------------------
               1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111(base 2)  = -1(base 10)
按位异或 (^)对每一位进行XOR操作
规则

0 ^ 0 = 0 0 ^ 1 = 1 1 ^ 0 = 1 1 ^ 1 = 0

  9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
 14(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1110(base 2)
            	---------------------------------------
               0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0111(base 2)  = 7(base 10)
总结
  1. 任意数值 x 与 0 执行按位异或操作,结果都为 x
  9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
  0(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000(base 2)
            	---------------------------------------
               0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)  = 9(base 10)
  1. 任意数值 x 与 -1 执行按位异或操作,结果都为 -(x+1)
  9(base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)
 -1(base 10) = 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111(base 2)
            	---------------------------------------
               1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 0110(base 2)  = -10(base 10)
按位非 (~)对每一位进行NOT操作
规则

~a是a的反码

整数原码反码补码
1000000010000000100000001
-110000001111111101111111
5000001010000010100000101
-5100001011111101011111011
总结

~x = -(x+1)

>> 有符号右移
规则

如果该数为正,则高位补0,若为负数,则高位补1。

15 (base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111(base 2)

15 >> 2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 = 3(base 10)
15 (base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000(base 2)

15 >> 2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010 = 2(base 10)
>>> 无符号右移
规则

即若该数为正,则高位补0,而若该数为负数,则右移后高位同样补0。
对于正数来说和带符号右移相同,对于负数来说不同。其他结构和>>相似。

<< 左移
总结

数字x左移n位 得到:x2^n
9 << 2 . 得到 9
2^2 = 36

9 (base 10) = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001(base 2)

9 << 2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010 0100 = 36(base 10)
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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