14、MSP430 数据移动指令寻址模式详解

MSP430 数据移动指令寻址模式详解

1. 概念检查与寄存器模式寻址

首先来看一个概念检查问题:当使用寄存器模式寻址执行指令,且指令目的仅为在 CPU 寄存器间移动数据时,执行过程中是否会访问内存?
- 选项 A :是。尽管寄存器模式寻址仅在 CPU 内移动数据,但每条指令至少需访问一次内存以获取操作码。
- 选项 B :否。无需访问内存,因为数据仅在 CPU 内移动。答案是 A。

寄存器模式寻址使用 CPU 寄存器名作为源和/或目标,例如 PC、R4、R5 等。这种模式简单直接,主要用于在 CPU 内部的寄存器之间进行数据的移动。

2. 立即数模式寻址(#N)

立即数模式寻址中,源操作数是一个数值常量。由于操作数中的数字可能被解释为常量或地址,因此需要一种方式来表明该数字的用途。在立即数模式下,在数字前加 # 表示它将作为常量使用。

例如,以下指令:

mov.w #3711h, R8

此指令将立即数 3711h 移动到寄存器 R8 中。

不过,立即数模式只能用于源字段,不能用于目标字段。因为将一个数值常量移动到另一个数值常量没有意义,源操作数中的立即数常量并非任何类型的存储元素,而是作为操作码的一部分嵌入程序内存中。

概念检查:立即数模式寻址能否用于目标?
- 选项 A :是。所有寻址模式都支持源和目标。
-

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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