5、80x86汇编语言编程基础:常量、寻址模式与数据声明

80x86汇编语言编程基础:常量、寻址模式与数据声明

1. 常量类型及声明

1.1 字符和字符串字面常量

不同的汇编器对于字符和字符串字面常量的表示方式有所不同,具体如下:
| 汇编器 | 字符常量表示 | 字符串常量表示 | 示例 |
| — | — | — | — |
| Gas | 单引号后跟单个字符 | 用引号包围零个或多个字符序列,使用与C字符串相同的语法,用 \ 转义特殊字符 | 字符常量: 'a' ;字符串常量: "Hello World" |
| MASM/TASM | 用单引号或双引号包围一个或多个字符序列,不区分字符常量和字符串常量 | 用单引号或双引号包围一个或多个字符序列,不区分字符常量和字符串常量 | 字符常量: 'a' ;字符串常量: "Hello World" |

1.2 浮点字面常量

浮点字面常量在汇编语言中通常与高级语言(HLL)中的形式相同,即由数字序列组成,可能包含小数点,可选地后跟有符号指数。例如:

3.14159
2.71e+2
1.0e-5
5e2

1.3 符号常量声明

不同汇编器声明符号常量的方式也各有特点:

1.3.1 HLA

HLA可以通过三种方式定义常量:
- const部分

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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