14、深入理解机器码与汇编语言:从理论到实践

深入理解机器码与汇编语言:从理论到实践

1. 分支指令与状态寄存器

分支指令并不直接查看前一条指令的数值结果。像大多数 CPU 一样,ARM 处理器有一个专门用于跟踪状态的寄存器,即状态寄存器。该寄存器有 32 位,每一位对应一个特定的状态标志。例如,第 31 位是 N 标志,当指令结果为负数时,该标志被置为 1。只有特定的指令会影响这些标志的状态,比如 subs 指令。如果一次减法运算结果为负,N 标志会被设置;否则,它会被清除。其他指令(包括分支指令)会查看这些状态标志来决定下一步操作。这种方式看似迂回,但实际上简化了像 bne 这样的指令的操作,处理器可以根据单个标志位的值来决定是否分支。

2. 练习:模拟 CPU 运行 ARM 汇编程序

尝试在脑海中运行以下 ARM 汇编程序,或者使用纸笔进行计算:

Address   Assembly
0001007c  subs r3, r0, #1
00010080  ble  0x10090
00010084  mul  r0, r3, r0
00010088  subs r3, r3, #1
0001008c  bne  0x10084
00010090  ---

假设初始时输入值 n = 4 存储在 r0 中。当程序执行到 00010090 处的指令时,程序结束,此时 r0 应该是预期的输出值 24。建议在每条指令执行前后记录 r0 和 r3 的值,逐步执行指令直到到达 00010090 处,检查是否得到预期结果。如果程序运行正确,应该会多次循环执行相同的指令,这是设计使然。

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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