ARM常用汇编指令

ARM中的---汇编指令 一. 带点的(一般都是ARM GNU伪汇编指令) 1. ".text"、".data"、".bss" 依次表示的是“以下是代码段”, “以下是初始化数据段”, “以下是未初始化数据段”。 2.".global" 定义一个全局符号,通常是为ld使用。比如经常看到的 .global _start 3.".ascii"、".byte"、".shor... 阅读详情
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一. 带点的(一般都是ARM GNU伪汇编指令)


1. ".text"、".data"、".bss"

依次表示的是
“以下是代码段”,
“以下是初始化数据段”,
“以下是未初始化数据段”。

2.".global"

定义一个全局符号,通常是为ld使用。比如经常看到的

.global _start

3.".ascii"、".byte"、".short"、".int"、".long"、".word"、".quad"

定义一个字符串,并为它分配空间
定义一个字节,并为它分配空间,占单字节,0x34
定义一个短整型,并为它分配空间,占双字节,0x1234
定义一个整型,并为它分配空间,占四字节,0x12345678
定义一个长整型,并为它分配空间,占四字节,0x12345678
定义一个字,并为它分配空间,
定义一个,并为它分配定义,占八字节,...
比如
.long 0x22011110//BWSCON
.long 0x00000700//BANKCON0
...

4.".abort"

停止汇编

5.".align"

.align absexpr1,absexpr2

以某种对齐方式,在未使用的存储区域填充值. 第一个值表示对齐方式,4, 8,16或32. 第二个表达式值表示填充的值

6.".if .else .endif"

.if

.else

.endif:支持条件预编译

7.".include"

.include "file":包含指定的头文件, 可以把一个汇编常量定义放在头文件中

8.".comm"

.comm  symbol, length:

在bss段申请一段命名空间,该段空间的名称叫symbol, 长度为length. Ld连接器在连接会为它留出空间

9.".equ"

.equ symbol, expression: 把某一个符号(symbol)定义成某一个值(expression).该指令并不分配空间,相当于c语言中的#define。例如

.equ aaa,0x20000000

10.".macro .endm"

.macro: 定义一段宏代码,.macro表示代码的开始,.endm表示代码的结束,.exitm跳出宏, 示例如下:

.macro SHIFTLEFT a, b.if \b < 0

mov \a, \a, ASR #-\b

.exitm

.endif

mov \a, \a, LSL #\b

.endm

11.".req"

name .req register name: 为寄存器定义一个别名

12.".code"

.code [16|32]: 指定指令代码产生的长度, 16表示Thumb指令, 32表示ARM指令

13.".ltorg"

.ltorg: 表示当前往下的定义在归于当前段,并为之分配空间


二.带下滑线的

1._start

汇编程序的缺省入口,但是可以更改,想要更改其他标志,到相应的链接脚本中去用ENTRY指明其他入口标志。标号可以直接认为是地址。


三.不带点的

1.mov--数据传送指令

它的传送指令只能是把一个寄存器的值(要能用立即数表示)赋给另一个寄存器,或者将一个常量赋给寄存器,将后边的量赋给前边的量,比如

mov r1,r2

mov r1,#4096

这个立即数是小于0xff(65535)的数,如果大于65535,则用ldr指令赋值

2.b、bl--相对跳转指令

b只是跳转,而bl除跳转外还将返回地址(bl的下一条指令的地址)保存到lr寄存器中。其中跳转范围是当前指令的前后32M。

3.ldr、str--内存访问指令

ldr指令即可能是大范围的地址读取伪指令,也可能是内存访问指令,当它的第二个参数之前有“=”时,表示伪指令,否则是内存访问指令,比如

ldr r0, =0x53000000//r0=0x53000000

str r1, [r2, #4]         // 将r1的数据保存到地址为r2+4的内存单元中

str r1, [r2]                // 将r1的数据保存到地址为r2的内存单元中

str r1, [r2], #4         // 将r1的数据保存到地址为r2的内存单元中,然后r2=r2+4

ldr r1, [r2,#4]         // 将地址为r2+4的内存单元数据读取到r1中

ldr r1, [r2]             // 将地址为r2的内存单元数据读取到r1中

ldr r1, [r2], #4         // 将地址为r2的内存单元数据读取到r1中,然后r2=r2+4

作为变址方式有如下分类:


当ldr作为大范围地址读取伪指令,LDR伪指令用于加载32们的立即数或一个地址值到指定寄存器。在汇编编译源程序时,LDR伪指令被编译器替换成一条合适的指令。若加载的常数未超出MOV或者MVN的范围,刚使用MOV或MVN指令代替该LDR伪指令,否则汇编器将常量放入字池,并使用一 条程序相对偏移的LDR指令从文字池读出常量。

作为寄存器的寻址,寄存器的间接寻址的3种方式


4.adr--小范围的地址读取(只有两个参数)

ADR指令将基于PC相对偏移的地址值读取到寄存器中,在编译源程序时ADR伪指令被编译器替换成一条合适的指令。通常,编译器用一条ADD指令或SUB指令来实现该ADR伪指令的功能,若不能用一条指令实现,刚产生错误,编译失败。比如

adr r0, delay//将标号delay的地址赋给r0

5.ldmia--多寄存器寻址

一条指令可以完成多个寄存器值的传递,可以完成最多16个通用寄存器值的传递。比如

ldmia r0, [r1, r2, r3, r4]

;r1 <- [r0]

;r2 <- [r0+4]

;r3 <- [r0+4*2]

;r4 <- [r0+4*3]

6.nop--空操作指令

什么都不做,可以用作延时。

7.add,sub--加法减法指令

共三个参数,将后边的两个参数操作并赋给第一个参数,比如

add r1, r1, r0//r1=r1+r0

sub r1, r1, r2//r1=r1-r2

//这两句的结果就是r1=r1+r0-r2

8.asr,lsl,lsr,ror,rrx,type rs

对于arm指令的基本格式如下:


对于operand2参数,如果能灵活使用,代码效率会很高。


桶型一位寄存器操作



9.cmp--比较指令

cspr

10.eq,ne,ce等--指令的条件域

所有的ARM指令都可以条件执行:指令的执行与否取决于CPSR寄存器的N,Z,CandV
每一条ARM指令包含4位的条件码位于指令的最高4位[31:28],条件码共16种,每个条件码可以用2个字符表示,这两个字符可以添加在指令助记符的后边和指令同时使用。
指令最高4位代表的条件域如下表

条件码

助记符后缀

标志

含义

0000

EQ

Z置位

相等

0001

NE

Z清零

不相等

0010

CS

C置位

无符号数大于或等于

0011

CC

C清零

无符号数小于

0100

MI

N置位

负数

0101

PL

N清零

正数或零

0110

VS

V置位

溢出

0111

VC

V清零

未溢出

1000

HI

C置位Z清零

无符号数大于

1001

LS

C清零Z置位

无符号数小于或等于

1010

GE

N等于V

带符号数大于或等于

1011

LT

N不等于V

带符号数小于

1100

GT

Z清零且(N等于V)

带符号数大于

1101

LE

Z置位或(N不等于V)

带符号数小于或等于

1110

AL

忽略

无条件执行

例如

cmp r0, r1

beq func//如果r1==r0,则跳转到func标志地址上去

cmp r0, r1

beq func//如果r1!=r0,则跳转到func标志地址上去

11.R13,R14寄存器--sp,lr

sp是堆栈指针,lr是链接地址寄存器。R13作为sp,R14作为lr。
对于链接地址寄存器,它的作用有两个:
【1】当使用bl指令调用子程序时,系统会自动将 bl指令的下一条指令的地址存入lr中。
执行过程如下图

①,程序A正常执行到BL Lable然后转到程序B中去
②,系统将BL Lable的下一句NEXT的地址放到LR中去
③,执行完B的程序后,执行一个MOV PC,LR将NEXT的地址给到当前pc值
④,继续执行程序A下面的语句
【2】当发生异常时,系统自动将异常的返回地址放入R14中(有些异常有一个小的固定的偏移量)。

12.逻辑运算指令--

;按位与

AND Rd, Rn                                 ; Rd &= Rn

AND.W Rd, Rn, #imm12           ; Rd = Rn & imm12

AND.W Rd, Rm, Rn                    ; Rd = Rm & Rn

 

;按位或

ORR Rd, Rn                                  ; Rd |= Rn

ORR.W Rd, Rn, #imm12            ; Rd = Rn | imm12

ORR.W Rd, Rm, Rn                     ; Rd = Rm | Rn

 

;按位清零

BIC Rd, Rn                                    ; Rd &= ~Rn

BIC.W Rd, Rn, #imm12             ; Rd = Rn & ~imm12

BIC.W Rd, Rm, Rn                      ; Rd = Rm & ~Rn

 

;按位或反

ORN.W Rd, Rn, #imm12          ; Rd = Rn | ~imm12

ORN.W Rd, Rm, Rn                   ; Rd = Rm | ~Rn

 

;按位异或

EOR Rd, Rn                                 ; Rd ^= Rn

EOR.W Rd, Rn, #imm12           ; Rd = Rn ^ imm12

EOR.W Rd, Rm, Rn                    ; Rd = Rm ^ Rn

 

;逻辑左移

LSL Rd, Rn, #imm5                  ; Rd = Rn<<imm5

LSL Rd, Rn                                 ; Rd <<= Rn

LSL.W Rd, Rm, Rn                   ; Rd = Rm<<Rn

 

;逻辑右移

LSR Rd, Rn, #imm5                ; Rd = Rn>>imm5

LSR Rd, Rn                               ; Rd >>= Rn

LSR.W Rd, Rm, Rn                  ; Rd = Rm>>Rn

 

;算术右移

ASR Rd, Rn, #imm5                 ; Rd = Rn>> imm5

ASR Rd, Rn                                ; Rd =>> Rn

ASR.W Rd, Rm, Rn                   ; Rd = Rm>>Rn

 

;循环右移

ROR Rd, Rn ;

ROR.W Rd, Rm, Rn ;


四.汇编中的注释

(1) @ 表示注释从当前位置到行尾的字符.

(2) # 注释掉一整行.

(3) ; 新行分隔符.

五.汇编中的常数

(1)十进制数以非0数字开头,如:123和9876;

(2)二进制数以0b开头,其中字母也可以为大写; 

(3)八进制数以0开始,如:0456,0123;

(4)十六进制数以0x开头,如:0xabcd,0X123f;

(5)字符串常量需要用引号括起来,中间也可以使用转义字符,如: “You are welcome!/n”;

(6)当前地址以“.”表示,在汇编程序中可以使用这个符号代表当前指令的地址;

(7)表达式:在汇编程序中的表达式可以使用常数或者数值, “-”表示取负数, “~”表示取补,“<>”表示不相等,其他的符号如:+、-、*、/、%、<、<<、>、>>、|、&、^、!、==、>=、<=、&&、||跟C语言中的用法相似。

六.汇编程序较好的格式




ARM—V7架构与ARM常用汇编指令 ARMv7的多种模式是为了处理不同的任务需求,提供不同的特权级别和硬件资源访问权限。用户模式(USR)和系统模式(SYS)用于正常的应用程序和操作系统;中断模式(IRQ、FIQ)用于处理硬件中断;异常模式(SVC、ABT、UND)处理异常和错误;Monitor和Hyp模式用于安全扩展和虚拟化应用。每种模式的设计都有助于ARM处理器提高效率、安全性和灵活性,适用于从嵌入式系统到虚拟化和安全需求的广泛场景。ARM的寄存器组在执行过程中起着核心作用。通用寄存器用于函数参数和临时数据的存储,sp和lr。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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常用的ARM汇编指令总结

第一次写博客,请各路大神多多关照。本人从事软件开发相关的工作,平时主要用c语言撸代码,前段时间因工作需要,接触到了ARM架构下的汇编指令,之前学过51单片机的汇编指令,早已经还给老师了,且ARM汇编指令与51的也有很大差别。故搞ARM汇编指令时,遇到不懂的就问度娘,并总结了下来,希望对从事相关行业的同仁有所帮助。闲话不多说,上干货。1、  IMPORT和EXPORTIMPORT ,定义表示这是一个...

zb861359的博客 1万+

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

ARM常用汇编指令集

我们经常在调试ARM芯片的时候遇到这样那样问题, 但大部分时间需要去看反汇编代码。 这时汇编的功底不行就很难看懂里面具体讲的是什么, 今天我们需要讲解一些调试过程中常用的汇编指令。 常用汇编指令: (1)相对跳转指令 b ;跳转 bl ;除了跳转之外,还将返回(bl下一条指令的地址)保存在lr寄存器中。 ...

shao15232的博客 813

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

arm 常用汇编指令

说到汇编,一般操作的是处理器内部的寄存器,所以我们先来看看ARM cortex-A系列的寄存器组对于Cortex-A系列寄存器组,ARM 架构提供了 16 个 32 位的通用寄存器(R0~R15)供软件使用,前 15 个(R0~R14)可以用作通用的数据存储,R15 是程序计数器 PC,用来保存将要执行的指令。ARM 还提供了一个当前程序状态寄存器 CPSR 和一个备份程序状态寄存器 SPSR,SPSR 寄存器就是 CPSR 寄存器的备份。以前的ARM处理器有7中运行模型:UserFIQ。

weixin_39995288的博客 2052

ARM常用的几种汇编指令

汇编语言是一种低级别的计算机编程语言,与计算机硬件体系结构直接相关。它使用符号和助记符来代表机器指令、寄存器和内存位置,相比高级语言,汇编语言更接近计算机硬件的操作方式。通过汇编语言,程序员可以直接控制计算机的底层操作,编写更为高效的程序,但也需要更深入地理解计算机体系结构和指令集。

xiewengeng的博客 589

Linux进阶-ARM_V7架构和ARM常用汇编指令

User(USR):用户模式。linux系统用户进程,资源访问受限。System(SYS):系统模式。linux内核,共用寄存器,资源自由访问。IRQ:一般中断模式。硬件产生中断信号。FIQ:快速中断模式。时间紧急的中断,高速信号的传输、采集。Supervisor(SVC):管理模式。默认模式,系统初始化,软中断。Abort(ABT):数据访问终止模式。非法访问地址或寄存器、段错误。Undef(UND):未定义指令模式。程序跑飞、纂改。Monitor:用于用户安全扩展模式。Hyp:用于虚拟化扩展。r0~r3

weixin_47077788的博客 1905
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