46、浮点处理与指令编码详解

浮点处理与指令编码详解

1. 浮点运算中的特殊情况与指令

1.1 除法异常

当源操作数为零时,会产生除零异常。当操作数为正无穷、负无穷、零和 NaN 时,除法会有一些特殊情况。具体细节可参考相关手册。

1.2 FIDIV 指令

FIDIV 指令在将整数源操作数除以 ST(0) 之前,会将其转换为双扩展精度浮点格式。其语法如下:

FIDIV  m16int
FIDIV  m32int

2. 比较浮点值

2.1 比较指令

不能使用 CMP 指令来比较浮点值,因为 CMP 使用整数减法进行比较,而应使用 FCOM 指令。执行 FCOM 后,在逻辑 IF 语句中使用条件跳转指令(如 JA、JB、JE 等)之前,需要采取特殊步骤。由于所有浮点值都是隐式有符号的,FCOM 执行有符号比较。

2.2 FCOM、FCOMP、FCOMPP 指令

  • FCOM :将 ST(0) 与源操作数进行比较,源操作数可以是内存操作数或 FPU 寄存器。
  • FCOMP :执行与 FCOM 相同的操作,并在结束时从栈中弹出 ST(0)。
  • FCOMPP :与 FCOMP 相同,但会再弹出一次栈。

2.3 条件码

三个 FPU 条件码标志 C3、C2

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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