51单片机实现十六位除法运算的汇编方法

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资源摘要信息: "51单片机实现16位除法算法详解" 在这个文档中,我们将会详细探讨如何在8位的51单片机上实现16位除法运算。51单片机是一种广泛使用的经典微控制器,具有多种应用,特别是在嵌入式系统领域。由于其8位架构的限制,直接实现16位除法运算需要特别设计的算法。本文将提供一个实用的算法,并通过汇编语言的实现来详细讲解。 首先,我们需要理解为什么需要在51单片机上实现16位除法。在许多应用场景中,如传感器数据处理、数学计算等,可能会涉及到大于8位的数值处理。由于51单片机的寄存器是8位的,因此需要将16位数拆分为两个8位数进行处理。 实现16位除法的基本思路是将16位被除数分解为高8位和低8位,通过循环或递归的方式来逐步完成除法运算。在这个过程中,我们通常需要使用一个临时变量来存储中间结果,以及一个用于迭代计算的计数器。算法的关键在于如何处理进位和余数,确保最终得到正确的商和余数。 接下来,我们将通过汇编语言来具体实现16位除法算法。51汇编语言是一种低级编程语言,非常接近硬件的运行方式,因此在进行此类底层操作时,它提供了极高的控制度和效率。 在51汇编中,我们经常用到的寄存器包括累加器A、B寄存器,以及寄存器组R0-R7。我们还需要熟悉一些基本的汇编指令,例如:MOV(数据传送)、ADD(加法)、SUBB(带借位的减法)、JC(跳转指令)、CLR(清零)等。 在文件名“16wei.asm”中,我们可以假设包含了实现16位除法算法的汇编代码。这份代码将会涉及到上述提到的寄存器和指令的使用,通过一系列的汇编指令来完成算法的设计和实现。 而文件“***.txt”可能是一个文本文件,包含了关于该算法的更多信息或者是有关该算法实现的讨论,或者是项目的相关链接。这个文本文件是重要的参考资料,可以为开发者提供算法的背景、应用场景以及一些优化建议。 在实现16位除法算法的过程中,有几个关键点需要注意: 1. 如何处理16位数的高8位和低8位,以及如何在运算过程中正确处理它们。 2. 确保在迭代或循环过程中正确管理进位和借位。 3. 实现高效的循环和条件分支,以减少不必要的计算和提高执行速度。 4. 对于边界条件的处理,例如被除数为0时的情况。 通过51汇编语言来实现16位除法,不仅能够加深对汇编语言本身的理解,还可以提高我们在嵌入式系统中处理复杂数值运算的能力。这对于希望深入研究单片机编程以及硬件底层开发的开发者来说,是一项非常重要的技能。 总结以上,这篇文档为我们提供了一个在51单片机上实现16位除法的具体算法实现,以及如何通过51汇编语言来编写这个算法。掌握这项技能对于需要在资源受限的环境下进行精确数值计算的嵌入式系统开发者来说是必不可少的。

这两个Verilog代码可以放在一个.v文件中吗:1.`timescale 1ns / 1ps module Top(clk,sw,led,flag, ADC_sdata, ADC_sclk,ADC_csn,slec_wei,slec_duan); input clk; input [3:0]sw; output reg [7:0] led; input flag; input ADC_sdata; output ADC_sclk,ADC_csn; output [7:0] slec_wei; output [7:0] slec_duan; wire [11:0] adc_res; wire adc_valid; wire [19:0]cout; always@(posedge clk)if(adc_valid) led<=adc_res[11:4]; PmodAD1 U0( .clk(clk), .rst(1’b0), .ADC_sdata(ADC_sdata), .ADC_sclk(ADC_sclk), .ADC_csn(ADC_csn), .adc_res(adc_res), .adc_valid(adc_valid) ); data_ad_pro U1( .sys_clk(clk), .rst_n(1’b1), .pre_data(adc_res[11:4]), .cout(cout) ); display U2( .sys_clk(clk), .rst_n(1’b1), .cout(cout), .sw(sw), .flag(flag), .slec_wei(slec_wei), .slec_duan(slec_duan) ); endmodule ———————2.module PmodAD1( clk,rst, ADC_sdata,ADC_sclk,ADC_csn,adc_res,adc_valid); input clk,rst, ADC_sdata; output reg ADC_sclk,ADC_csn; output reg [11:0] adc_res; output reg adc_valid; reg [7:0] cntr; always@(posedge clk) if(rst)cntr<=0;else if(cntr==34)cntr<=0;else cntr<=cntr+1; always@(posedge clk) case (cntr) 0: ADC_csn<=0; 33: ADC_csn<=1; endcase always@(posedge clk) case(cntr) 34,0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30,32,33:ADC_sclk<=1; default ADC_sclk<=0; endcase always@(posedge clk) case(cntr) 8: adc_res[11]<= ADC_sdata; 10:adc_res[10]<= ADC_sdata; 12:adc_res[9]<= ADC_sdata; 14:adc_res[8]<= ADC_sdata; 16:adc_res[7]<= ADC_sdata; 18:adc_res[6]<= ADC_sdata; 20:adc_res[5]<= ADC_sdata; 22:adc_res[4]<= ADC_sdata; 24:adc_res[3]<= ADC_sdata; 26:adc_res[2]<= ADC_sdata; 28:adc_res[1]<= ADC_sdata; 30:adc_res[0]<= ADC_sdata; endcase always@(posedge clk)adc_valid<=cntr==32; endmodule

2023-06-01 上传

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改能依据共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航 片中的像素值行列号( r,c),

2023-05-24 上传

from osgeo import gdal import numpy as np class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以)依据共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航 片中的像素值行列号( r,c),当 img1 该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 img1 该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽。

2023-05-25 上传

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0] #第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1] #第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height col = int((x - dsm_data.GetGeoTransform()[0]) / dsm_data.GetGeoTransform()[1]) row = int((y - dsm_data.GetGeoTransform()[3]) / dsm_data.GetGeoTransform()[5]) z = val self.iteSize += 1 return x, y, z, row, col dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z, row, col = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}) ({row},{col}):{z}')这段代码怎么改可以当原始航片该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 原始航片该位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽

2023-05-24 上传