11、ARM处理器浮点标准与内存访问全解析

ARM处理器浮点标准与内存访问全解析

1. IEEE 754浮点标准

在20世纪70年代末之前,不同计算机制造商以不同的二进制形式表示实数(带小数点的数字),这使得许多程序在不同机器上不兼容。1980年,IEEE委员会对实数的浮点数据表示进行了标准化。该标准由英特尔基于8087数学协处理器做出了重要贡献,它考虑到不同应用对精度的不同需求,因此确立了单精度和双精度。

1.1 IEEE 754单精度浮点数

IEEE单精度浮点数使用32位数据来表示任何实数,范围从2^-128到2^-126,包括正数和负数。这大约相当于十进制数的1.2 × 10^-38到3.4 × 10^+38。在一些数学协处理器术语中,这些32位单精度浮点数被称为短实数。

将实数转换为单精度浮点数的步骤如下:
1. 将实数转换为二进制形式。
2. 将二进制数表示为科学形式:1.xxxx E yyyy。
3. 第31位为0表示正数,为1表示负数。
4. 将指数部分yyyy加上0x7F(十进制127)得到偏置指数,放在第23到30位。
5. 将有效数字xxxx放在第22到0位。

以下是几个转换示例:
- 示例5 - 17 :将9.75转换为单精度浮点数。
- 十进制9.75 = 二进制1001.11 = 科学二进制1.00111 E 3
- 符号位31为0(正数)。
- 偏置后的指数位(30 - 23)为1000 0010(3 + 7F = 82H)。
- 有效数字位(22 - 0)为001110000000000000000 …00。

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码示例文件以便深入学习调试。
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