存储器操作数的寻址方式及编程示例

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本文介绍了存储器操作数的寻址方式,包括直接寻址、间接寻址、寄存器间接寻址、相对寻址、基址寻址和变址寻址,并通过x86汇编语言举例说明其工作原理。这些寻址方式为程序员提供了灵活和高效的内存访问手段。

直接寻址:简化内存访问的一种寻址方式

MOV AX, [0x1234] ; 将内存地址0x1234处的值加载到AX寄存器中

间接寻址:通过寄存器间接访问内存中的数据

MOV BX, 0x5678 ; 将内存地址0x5678存入BX寄存器
MOV AX, [BX] ; 将BX寄存器中存储的地址所对应的内存中的值加载到AX寄存器中

寄存器间接寻址:使用寄存器作为存储器操作数的地址

MOV CX, 0x9ABC ; 将内存地址0x9ABC存入CX寄存器
MOV AX, [CX] ; 将CX寄存器中存储的地址所对应的内存中的值加载到AX寄存器中

相对寻址:通过指令中的偏移量来计算内存地址

MOV AX, [Label] ; 将Label标签处的值加载到AX寄存器中
...
Label: DB 0x12 ; 定义一个标签Label,并在其内存地址处存储值0x12

基址寻址:将基址寄存器与偏移量相加得到内存地址

MOV BX, 0x1000 ; 将内存地址0x1000存入BX寄存器
MOV AX, [BX+10] ; 将BX寄存器中存储的地址加上偏移量10,得到内存地
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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