位运算应用

位运算应用(转载)

位运算应用口诀
清零取反要用与,某位置一可用或
若要取反和交换,轻轻松松用异或
移位运算
要点 1 它们都是双目运算符,两个运算分量都是整形,结果也是整形。
    2 " < <" 左移:右边空出的位上补0,左边的位将从字头挤掉,其值相当于2  n次方。
    3 ">>"右移:右边的位被挤掉。对于左边移出的空位,如果是正数则空位补0,若为负数,可能补0或补1,这取决于所用的计算机系统。
    4 ">>>"运算符,右边的位被挤掉,对于左边移出的空位一概补上0。
位运算符的应用 (源操作数s 掩码mask)
(1) 按位与-- &
1 清零特定位 (mask中特定位置0,其它位为1,s=s&mask)
2 取某数中指定位 (mask中特定位置1,其它位为0,s=s&mask)
(2) 按位或-- |
    常用来将源操作数某些位置1,其它位不变。 (mask中特定位置1,其它位为0 s=s|mask)
(3) 位异或-- ^
1 使特定位的值取反 (mask中特定位置1,其它位为0 s=s^mask)
2 不引入第三变量,交换两个变量的值 (设 a=a1,b=b1)
    目 标          操 作              操作后状态
a=a1^b1        a=a^b              a=a1^b1,b=b1
b=a1^b1^b1      b=a^b              a=a1^b1,b=a1
a=b1^a1^a1      a=a^b              a=b1,b=a1
二进制补码运算公式:
-x = ~x + 1 = ~(x-1)
~x = -x-1
-(~x) = x+1
~(-x) = x-1
x+y = x - ~y - 1 = (x|y)+(x&y)
x-y = x + ~y + 1 = (x|~y)-(~x&y)
x^y = (x|y)-(x&y)
x|y = (x&~y)+y
x&y = (~x|y)-~x
x==y:    ~(x-y|y-x)
x!=y:    x-y|y-x
x < y:    (x-y)^((x^y)&((x-y)^x))
x <=y:    (x|~y)&((x^y)|~(y-x))
x < y:    (~x&y)|((~x|y)&(x-y))//无符号x,y比较
x <=y:    (~x|y)&((x^y)|~(y-x))//无符号x,y比较
应用举例
(1) 判断int型变量a是奇数还是偶数           
a&1 = 0 偶数
      a&1 = 1 奇数
(2) 取int型变量a的第k位 (k=0,1,2……sizeof(int)),即a>>k&1
(3) 将int型变量a的第k位清0,即a=a&~(1 < <k)
(4) 将int型变量a的第k位置1, 即a=a|(1 < <k) 
(5) int型变量循环左移k次,即a=a < <k|a>>16-k (设sizeof(int)=16)

(6) int型变量a循环右移k次,即a=a>>k|a < <16-k (设sizeof(int)=16)



$a = 0;
setstatus($a, 1);
echo $a;

setstatus($a, 2);
echo $a;


setstatus($a, 3);
echo $a;

echo getstatus($a, 2);


$a = 0;
$pos = 1;

setstatus($a, $pos);
echo $a;

echo $a & getPosValue($pos);

//第一位 是 1 pow(2, 1-1)
/**
 * 取$status的第b位
 *
 * @param int $status  值
 * @param int $b 位置从1开始
 * @param unknown_type $len
 */
function getstatus($status, $b) {
    return $status >> --$b & 1;
}

/**
 *  将$status的第b位置值为1, 即a = a|(1<<k)
 *
 * @param int $status  值
 * @param int $b 位置从1开始
 * @param int $setv 设置值
 */
function setstatus(&$status, $b, $setv = '1') {
    --$b;
      $status |= 1 << $b;
    //return $status;
}

function getPosValue($b) {
    --$b;
    return pow(2, $b);
}



注:为什么要 --$b   因为 位运算是从 0位开始的


【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值