嵌入式基础

最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
阅读量1.3k 收藏 14
点赞数 23
文章标签： 单片机 嵌入式硬件
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cancannidshyshy/article/details/144245139
版权

目录

​编辑

内核

内核指令执行分为几步

数据存取

数据运算

函数调用是怎么实现的？

内核对叶子函数的调用过程

针对非叶子函数的，更为通用的过程

中断/异常处理程序是如何得到执行的

计算器的使用

Windows自带简易

ALU的操作步骤

通用寄存器的接口作用

寄存器页里保存了什么

内核

MCU（嵌入式微控制器）中的运算器和控制器合称为内核。

内核指令执行分为几步

① 将指令（程序）从存储器里读取出来，这一阶段称为取指（Instruction Fetch，IF Stage）

②搞清楚指令是做什么的，清楚指令要求内核做什么事情，具体包括搞清楚指令会用到哪些内核寄存器，是普通的数值运算还是对总线进行读取等等，这一阶段被称为指令解码（Instruction Decoding，ID Stage）

③ 执行指令要求的动作，比如进行数值运算或者存储器读写等等，这一阶段称为执行（Execution，EX）

EX阶段所做的事情主要分为两大类：数据的存取和数据的运算

数据存取

1）从外部存储器读取数据到内核寄存器——————（涉及针对总线（BUS）的“主动”访问）

2）将内核寄存器的数据写回外部存储器——————（涉及针对总线（BUS）的“主动”访问）

3）在内核寄存器之间进行数据的拷贝和移动——————（内核内部的操作）

数据运算

其功能的核心就是运算器，又被称为数字逻辑运算单元（ALU），本质上说，他是一个非常低级的计算器，只会做一些整数的加减法、逻辑与或非运算和非常呆板的运算。

函数调用是怎么实现的？

原理上，可以借助栈来实现函数返回地址的保存，具体步骤如下：

  1. 将返回点的地址压栈
  2. 修改PC指针，跳转到目标地址执行
  3. 返回时，直接将返回地址从栈中弹出到PC指针，实现函数的返回

内核对叶子函数的调用过程

  1. 将返回点的地址放入LR中（这是由跳转指令自动完成的）
  2. 修改PC指针，跳转到目标地址执行（这实际上也是同一条跳转指令完成的）
  3. 返回时，直接将LR的值赋值给到PC指针，实现函数的返回

针对非叶子函数的，更为通用的过程

  1. 将当前LR的值压栈
  2. 将返回点的地址放入LR中（这是由跳转指令自动完成的）
  3. 修改PC指针，跳转到目标地址执行（这实际上也是同一条跳转指令完成的）
  4. 返回时，直接将LR的值赋值给到PC指针，实现函数的返回
  5. 将先前保存在栈中的LR值出栈

中断/异常处理程序是如何得到执行的

  1. 将当前“返回点的地址”和LR的值进行压栈处理（内核自动完成）
  2. 将“退出令牌（EXC_RETURN）”放入LR中（内核自动完成）
  3. 修改PC指针，跳转到中断/异常处理程序的首地址处执行（内核自动完成）；需要注意，中断处理程序中实现的函数调用仍然遵循普通的函数调用方法，并无特殊处理。
  4. 返回时，直接将LR的值赋值给到PC指针，由于当前LR内保存的是”退出令牌（EXC_RETURN）“，触发内核中断/异常处理模式（内核自动完成）
  5. 将先前保存在栈中的LR值和“返回点地址”出栈，其中“返回点地址”被弹出到PC指针中，从先前的中断点继续执行（内核自动完成）

计算器的使用

Windows自带简易

  1. 输入第一个操作数
  2. 选择所要做的运算
  3. 输入第二个操作数
  4. 单机等于号按钮“=”，获得结果

ALU的操作步骤

  1. 告诉ALU分别从哪两个内核寄存器中获取两个操作数
  2. 告诉ALU运算结果放到哪个内核寄存器中
  3. 选择所要做的运算
  4. 告诉ALU执行运算（相当于按下“=”），ALU会将运算结果输出到事先约定好的内核寄存器中去

通用寄存器的接口作用

习惯上，我们把ALU可以直接访问的寄存器称之为“通用寄存器”，这些通用寄存器在一起形成的集合，称之为“寄存器页”。

寄存器页是算数逻辑单元与外部地址空间进行数据交换的唯一接口。

寄存器页里保存了什么

通用寄存器Rn

栈顶指针SP

程序计数器PC

链接寄存器LR

内核状态寄存器SR

【机器学习】均方误差根（RMSE：Root Mean Squared Error）
IT古董
11-08 3730
均方误差根（Root Mean Squared Error，RMSE）是机器学习和统计学中常用的误差度量指标，用于评估预测值与真实值之间的差异。它通常用于回归模型的评价，以衡量模型的预测精度。
均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）解释
weixin_43155435的博客
06-13 5万+
均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）解释
RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、SD（标准差）
热门推荐
敲代码的quant的博客
08-24 25万+
RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。 常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MSE（Mean Square Error）均方误差 MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。 MAE（Mean Absolute Error）平均绝对...
均方误差（Mean Squared Error, MSE，方差（Variance）、偏差的平方（Squared Bias）和误差的方差（Variance of Error）
最新发布
weixin_48846514的博客
03-18 801
均方误差（Mean Squared Error, MSE，方差（Variance）、偏差的平方（Squared Bias）和误差的方差（Variance of Error）
深度解析回归模型评估指标：MAE、MSE、RMSE 与 R² 的详细讲解
cnzzs的博客
02-08 7421
下面是对 MAE、MSE、RMSE 和 R² 四个指标的详细解释、计算公式、特点以及应用场景的说明：1. MAE(平均绝对误差)定义： MAE(Mean Absolute Error)表示预测值与真实值之间绝对误差的平均值。公式：其中， 为真实值， 为预测值， 为样本数。特点：直观性： MAE 直接反映了预测误差的平均水平...
方差、标准差、均方误差的总结
TiRan_Yang
01-24 1万+
方差 　　百度百科中关于方差的解释为：（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 　　方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 　　假设有一组离散的数据xn=[x1
机器学习小组知识点1：均方误差(MSE)
Eric2016_Lv的博客
10-14 6万+
均方误差单独扽概念是很简单的，这里只做介绍，更深一步的内容会在后面列出来。 SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to error MSE(均方差、方差)：Mean squared error RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error R-square(确定系数)：Coefficient of determination
【机器学习】均方误差（MSE：Mean Squared Error）
IT古董
11-05 5067
均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。在统计学和机器学习中，MSE 是一种常见的损失函数，用于评估模型的预测准确性。
MSE-均方误差
Major_S的博客
09-06 1541
MSE−均方误差MSE-均方误差MSE−均方误差
均方误差
qq_43228162的博客
09-24 4万+
均方误差 一、均方误差的含义及公式 均方误差是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，可以评价数据的变化程度。从类别来看属于预测评价与预测组合；从字面上看来，“均”指的是平均，即求其平均值，“方差”即是在概率论中用来衡量随机变量和其估计值（其平均值）之间的偏离程度的度量值，“误”可以理解为测定值与真实值之间的误差。 均方误差的公式：MSE =。 二、均方误差的推导 均方误差可以通过平均误差来推导： 平...
评价指标1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：
03-27 2463
评价指标
均方误差MSE matlab
12-05
均方误差MSE matlab
MSE.zip_mean_mean squared error_mse_neural network
07-15
**均方误差（Mean Squared Error, MSE）在神经网络中的应用** 均方误差是机器学习，特别是神经网络领域中广泛使用的一种损失函数（Loss Function），用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。它在评估模型性能时起着...
MSE_MSE的大小_求两幅图像之间的均方误差MSE_图像mse误差_源码
10-04
在图像处理领域，均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种衡量两幅图像相似度的常用指标。它通过计算两幅图像对应像素点差异的平方和的平均值来评估它们之间的差异程度。MSE的大小直接反映了图像之间在像素级别的...
MSE.rar_mean_mean-squared error _mse
09-20
标题"MSE.rar_mean_mean-squared error _mse"和描述"Mean squared normalized error performance function"都指向了信号处理和机器学习领域中的一个关键概念——均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）。均方误差...
方差、标准差、均方差、均方误差区别总结
XiaoXiao_Yang77的博客
03-09 3367
一、百度百科上方差是这样定义的： 方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手， 对于一组随机变量或者统计数据，其期望...
均方误差MSE
cx1120w的博客
03-10 1774
均方误差（mean-sqare error) 对估计量θ^\hat{\theta}θ^而言，其均方误差MSE(θ^\hat{\theta}θ^)衡量了估计量θ^\hat{\theta}θ^与参数真值θ\thetaθ间的距离，是评价一个估计好坏的最常用标准。MSE(θ^)=E{(θ^−θ)2}=var(θ^)+b2(θ^)MSE(\hat{\theta})=E\{(\hat{\theta}-\the...
Mean squared error MSE即方差
kunlong0909的专栏
10-24 1万+
MSE是网络的性能函数,网络的均方误差，叫"Mean Square Error"。比如有n对输入输出数据，每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi。 　　在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。 　　标准误差定义为
什么是均方误差（MSE）？
03-28
均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的评估回归模型性能的指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的平均差异程度。 计算MSE的步骤如下： 1. 对于每个样本，计算模型的预测值与真实值之间的差异（残差）。 2. 将每个残差平方，得到平方误差。 3. 对所有样本的平方误差求平均，得到均方误差。 MSE的公式如下： MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)² 其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示模型的预测值。 MSE的值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小，模型性能越好。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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