准备笔试

本文介绍了计算机中二进制数的表示方法,包括原码、反码和补码的概念及转换过程。对于负数,文章详细解释了如何通过取反和加一得到补码,同时说明了计算机内部如何存储这些数值。
原码、补码和反码

一个二进制用原码或补码表示时,其最高位为符号位,0表示正,1表示负。

这是来自某仁兄博客的一段话:
负整数在计算机中是以补码形式储存的,补码是怎么样表示的呢,这里还要引入另一个概念——反码,所谓反码就是把负数的原码除符号位(负数的原码除符号位和它的绝对值所对应的原码相同,简单的说就是绝对值相同的数原码相同)各个位按位取反,是1就换成0,是0就换成1,如-1的原码是0000001(注意这里只有7位,不看符号位,我这里所说的负数符号位都是1),和1的原码相同,那么-1的反码就是1111110(这也是7位,后面加上了符号位都是8位了),而补码就是在反码的基础上加1,即-1的补码是11111110+1=11111111,因此我们可以算出-1在计算机中是按11111111储存的。总结一下,计算机储存有符号的整数时,是用该整数的补码进行储存的,0的原码、补码都是0,正数的原码、补码可以特殊理解为相同,负数的补码是它的反码加1。

原码->反码:对于负数除符号位,把绝对值位取反;正数的反码与原码相同
原码->补码:对于负数,原码的反码+1;正数的补码与原码相同
移码:补码的符号位取反

例:某数值码位FFH,若它表示的真值位-127,则它使用(原码)表示的;若表示的真值是-1,则它是用(补码)表示的。
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效值计算与据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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