补码原理

核心在于:
对于范围为[0,M)的整数计量系统,其模为M。和为M的两个数互为补数。
如果有两个整数a,b∈[0, M),那么f(a-b)==f(a+c),其中c= M-b,是b的补码,f是一个映射,定义为:
当0<=x< M时,f(x)=x;
当x>= M时,f(x)=x % M;
当x<0时,f(x)=f(M +x).
其中%为取余运算(效果同编程语言中的取模运算)。
在计算机中,f是由溢出隐式实现的,所以天生就有a-b==a+c。这就把减运算转化成了加运算。
于是,为了便于执行减运算,计算机就把-b表示为其补码c。
假设机器字有n位,那么M=2n,c=2n-b。
人在纸上怎么计算2n-b的二进制值?2n的原码就是1后面跟了n个0,直接用它减b的原码不方便,先用2n-1的原码(n个1)减b的原码,得到的结果加上1就是2n-b的值了——这就是“取反加1”的由来。

更深入:
[url]http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/266[/url]
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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