7、ARM和MIPS架构下函数参数传递与代码优化分析

ARM与MIPS架构函数参数传递及代码优化

ARM和MIPS架构下函数参数传递与代码优化分析

1. ARM架构参数传递规则

ARM传统的参数传递方案(调用约定)规定,前4个参数通过R0 - R3寄存器传递,其余参数通过栈传递,这与fast - call或win64的参数传递方案类似。

2. 32位ARM不同编译器及模式下的代码分析
2.1 非优化的Keil 6/2013(ARM模式)
.text:00000000 main
.text:00000000 10 40 2D E9    STMFD  SP!, {R4,LR}
.text:00000004 03 30 A0 E3    MOV    R3, #3
.text:00000008 02 20 A0 E3    MOV    R2, #2
.text:0000000C 01 10 A0 E3    MOV    R1, #1
.text:00000010 08 00 8F E2    ADR    R0, aADBDCD  ; "a=%d; b=%d; c=%d"
.text:00000014 06 00 00 EB    BL    __2printf
.text:00000018 00 00 A0 E3    MOV    R0, #0  ; return 0
.text:0000001C 10 80 BD E8    LDMFD  SP!, {R4,PC}

前4个参数按顺序通过R0 - R3寄存器传递,R0存储 printf() 格式字符串的指针,R1为1,R2为2,R3为3。地址0x18处的指令将0写入R0,表

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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