2014.2.21听课笔记作业

本文介绍了随机数生成器的基本原理,包括有符号数的原码、反码、补码等概念,以及如何使用随机数种子产生指定范围内的随机整数,并通过交换数组元素实现随机排序,最终输出打乱后的数组。


一、编码:

1、有符号数的原码最高位表示符号位,0表示正、1表示负、其装值部分用二进制表示。

2、正数的反码是原码本身,负数的反码为其首位置一其他位取反。

3、正数的补码是原码本身,负数的补码为其绝对值的原码按位取反末位加一。

4、一个数的补码的补码还是原码本身。

5、补码与求补运算不是一个概念。

6、反码与求反运算不是一个概念。

 

 

二、数据类型

7、单字节:当值为0~7F时为正  当值为80~FF时值为负。

8、双字节:当值为0~7FFF时值为正  当值为8000~FFFF时值为负。

9、当数的绝对值超过该数的数据类型所允许表示的最大值时就会发生溢出。

10、对于有符号数的两个数做加减运算时符号位发生改变时则值发生溢出。

11、溢出与进位的区别:溢出是针对有符号的数据,进位是针对无符号的数据。

12、对于有符号类型:

单字节80H0  

双字节为8000H0

 

 

三、

1Main()函数:程序员从这个地方获得控制权

2print()函数:功能格式化输出、缓存、输出到标准输出设备,其反回值为成功输出的字节数。

 




/*********************************************************************************

随机数发生器

*******************************************************************************/

#include<stdio.h>

#include<stdlib.h>
#include<time.h>
void main()
{
int i,k=0,zhongzi,centre=0;
int array[54];
srand((unsigned int) time(0));//随机数种子
for(i=0;i<54;i++)
{
array[i]=i+1;
}//产生一个1-54的整形数组


for(i=0;i<54;i++)
{
zhongzi=rand()%54;//利用rand函数与54取模产生0-53的值作为数组下标的初始值
centre=array[zhongzi];
array[zhongzi]=array[i];
array[i]=centre;
}//利用产生的随机数作为下标,定义一个中间变量进行交换,打乱数组


for(i=0;i<54;i++)
{
centre=array[i]-1;
array[k]=array[centre];
printf("%d\t",array[k]);
k++;
}//将下标i对应的值作为数组下标进行输出


}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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