43、编程中的优化、混淆与C++类机制解析

编程中的优化、混淆与C++类机制解析

1. GCC for ARM64的 toupper 函数实现

在ARM64架构下,GCC编译器对于 toupper 函数有不同的实现方式。

1.1 非优化的GCC 4.9实现
toupper:
    sub sp, sp, #16
    strb w0, [sp,15]
    ldrb w0, [sp,15]
    cmp w0, 96
    bls .L2
    ldrb w0, [sp,15]
    cmp w0, 122
    bhi .L2
    ldrb w0, [sp,15]
    sub w0, w0, #32
    uxtb w0, w0
    b .L3
.L2:
    ldrb w0, [sp,15]
.L3:
    add sp, sp, 16
    ret

此代码通过一系列比较和减法操作,将小写字母转换为大写字母。

1.2 优化的GCC 4.9实现
toupper:
    uxtb w0, w0
    sub w1, w0, #97
    uxtb w1, w1
    cmp w1, 25
    bhi .L2
    sub w0, w0, #32
    uxtb w0, w0
.L2:
    ret

优化后的代码减少了内存访问,提高了执行效率。

2. 使用位操
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(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器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练,实现对不同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性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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