4、ARM 64 位汇编语言中的数据加载与运算

ARM 64 位汇编语言中的数据加载与运算

1. 移位和循环移位基础

在 ARM 汇编中,移位和循环移位操作是常见且重要的操作,主要有以下四种情况:
- 逻辑左移(Logical Shift Left) :将二进制位向左移动指定的位数,右边空出的位用 0 填充,最后移出的位进入进位标志位。
- 逻辑右移(Logical Shift Right) :把二进制位向右移动指定的位数,左边空出的位用 0 填充,最后移出的位进入进位标志位。
- 算术右移(Arithmetic Shift Right) :当处理负数时,逻辑右移会使负数变为正数,而算术右移可以保留符号位。若数字为负,左边移入 1;若为正,左边移入 0,适用于有符号整数的移位操作。
- 循环右移(Rotate Right) :类似于右移操作,但移出的位不会丢失,而是从左边重新进入,形成循环。

2. 寄存器加载

在 ARM 汇编中,有多种方式可以将值加载到寄存器中。

2.1 指令别名

在 ARM 汇编里,像 MOV 这样的指令其实是别名,并非真正的 ARM 汇编指令。例如 ADD X0, XZR, X1 这条指令,它将寄存器 X1 的内容加到零寄存器上,并将结果存于 X0,本质上实现了将 X1 移动到 X0 的功能,所以不需要 MOV X0, X1 这样的指令。实际上, MOV X0, X1 会被翻译成

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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