------------恢复内容开始------------ %2020/12/2 11:42:31clcformat long % IEEE754 to deca = '40800000'a = dec2bin(hex2dec(a),32)M = bin2dec(a(10:32))E = bin2dec(a(2:9))x = (-1)^a(1)*(1 + M*2^-23)*2^(E-127) % dec to IEEE754 result = cos(x) if(result<0) S = '

十进制数转IEE754单精度浮点数 理解题目 单精度浮点数:单精度浮点数是用来表示带有小数部分的实数,一般用于科学计算.占用4个字节(32位)存储空间,包括符号位1位,阶码8位,尾数23位.其数值范围为-3.4E38-3.4E38,单精度浮点数最多有7位十进制有效数字,单精度浮点数的指数用"E"或"e"表示. 具体规则及例子 规则参照链接https://zhidao.baidu.com/question/457693134.html 较详细讲解了单精度浮点数向十进制

    单精度浮点数(Single) 双精度浮点数(double)       Decimal为SQL Server.MySql等数据库的一种数据类型,不属于浮点数类型,可以在定义时划定整数部分以及小数部分的位数.使用精确小数类型不仅能够保证数据计算更为精确,还可以节省储存空间,例如百分比使用decimal(4,2)即可.存储数据范围是:-10^38~10^38-1 的固定精度和小数位的数字.一个decimal类型的数据占用了2~17个字节. 在C#里decimal表示 128 位数据类型.do

前言 作为一名java学习者,怎能不懂这些java基础中的基础呢?本文就带各位温顾温顾java浮点型.单精度浮点数.双精度浮点数. 浮点型 首先明确java中浮点型数据类型主要有:单精度float.双精度double   至于浮点型就是跟int ,string类型差不多.都是数据类型. 浮点型浮点型别给我整些花里胡哨的定义,浮点型简单来说就是表示带有小数的数据,而恰恰小数点可以在相应的二进制的不同位置浮动,可能是这样就被定义成浮点型了.~不得不佩服这文化程度,定义个数据名称都这么有深度~ 浮点型

上节课简单介绍了浮点数.计算机程序中的浮点数分为单精度浮点数和双精度浮点数. 单精度和双精度精确的范围不一样. 计算机里的最基本的存储单位用位(bit)来表示.bit只能用来存储0或1. 稍大一点的单位是字节(Byte,简写为B). 再大一级的是千字节(kilo Bytes),用k来表示. 再大一级的单位是兆字节(Mega Bytes),用M来表示.一张照片的大小通常为1~3M. 再大一级的单位为G.一部高清电影的大小通常为1~2G. 再大一级的单位为T. 换算关系为: 1B = 8bit 1k

/** * 十六进制浮点型转为十进制 * @param String $strHex 十六进制浮点数 * @return 十进制 */ public static function hexToDecFloat($strHex) { $v = hexdec($strHex); $flag = $v >> 31; if($v >= (1 << 31)){ $v =$v & ((1 << 31) - 1); } $x = ($v & ((1 <&l

场景: 一个float型的变量赋值1170601,加上19000000,结果出现错误. 原因: float占用4个字节(32位)存储空间,包括符号位1位,阶码位8位,尾数23位.浮点数精度与它的尾数有关. 尾数为二进制小数1.m,m为23位的小数.所以浮点数的精度为24位二进制有效位数.2的24次方为16777216. 19000000 > 16777216,做加法计算之后丢失精度导致结果出错. 解决方法: 将float用double替换,double占用8个字节(64位)存储空间,包括符号位1

在C++里,实数(float)是用四个字节即三十二位二进制位来存储的.其中有1位符号位,8位指数位和23位有效数字位.实际上有效数字位是24位,因为第一位有效数字总是"1",不必存储. 有效数字位是一个二进制纯小数.8位指数位中第一位是符号位,这符号位和一般的符号位不同,它用"1"代表正,用"0"代表负.整个实数的符号位用"1"代表负,"0"代表正. 在这存储实数的四个字节中,将最高地址字节的最高位编号为3

def dec2bin(dec): if dec < 0: s = ' dec = dec * (-1) else: s = ' e = 127 dec = float(dec) r = int(str(dec).split('.')[0]) i = float('0.'+str(dec).split('.')[1]) rA = [] ': if r == 0: rA = ['] else: while r > 0: rA.append(r%2) r//=2 rA.reverse() rB =

以下计算按规格化规定: S:符号位 M:分数值 E:指数偏移值 单精度浮点数(32bit): NUM_single = (-1)^S *  1.M   *   2^(E-127) 双精度浮点数(64bit): NUM_double = (-1)^S *  1.M   *   2^(E-1023) 十六进制单精度浮点数 与 十进制浮点数 互转: MATLAB: a = '45438971' % IEEE754 格式十六进制浮点数 b = typecast(uint32(hex2dec(a)),'s

最近本人一直在学习ZYNQ SOC的使用,目的是应对科研需要,做出通用的算法验证平台.大概思想是:ZYNQ PS端负责与MATLAB等上位机数据分析与可视化软件交互:既可传输数据,也能通过上位机配置更新硬件算法模块配置寄存器内容,同时可计算分析PL端算法实现性能指标.PL端的FPGA逻辑则负责算法的硬件实现,以探索高效并行硬件架构.为此本人后续会持续编写<利用ZYNQ SOC快速打开算法验证通路>系列专题博文,在各个阶段进行些基础性总结. MATLAB中数据为双精度浮点型,因此打开算法验证通路

这是浮点数的通常表示形式,在IEEE754中,单精度浮点数有如下形式: 位单精度 个比特存储. 位长 至23偏正值(实际的指数大小+127) 至0位编号(从右边开始为0) S为符号位,Exp为指数字,Fraction为有效数字. 指数部分即使用所谓的偏正值形式表示,偏正值为实际的指数大小与一个固定值(32位的情况是127)的和.采用这种方式表示的目的是简化比较.因为,指数的值可能为正也可能为负,如果采用补码表示的话,全体符号位S和Exp自身的符号位将导致不能简单的进行大小比较.正因为如此,指数部

CCS3.3是一款DSP的集成开发环境(IDE).在做DSP开发时,为验证算法.经常须要使用matlab进行算法验证,验证算法就须要数据.因此,一种交互的方法是: 使用DSP开发板连接CCS 用CCS3.3菜单中的"File->Data->Save.."功能导出DSP内存中的数据到PC的.dat文件里 使用Matlab读取.dat文件,进行数据处理 以下给出使用Matlab读取CCS导出的dat文件的方法: % ===============================

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

一.内存表示 任何数据在内存中都是以二进制的形式存储的,浮点数的表示是把一个数的有效数字和数的范围在计算机的一个存储单元中分别予以表示,数的小数点位置随比例因子的不同而在一定范围内自由浮动.如下图是32位和64位浮点数的表示方法:        在介绍浮点数的存储方式之前我们先介绍下阶码和尾数. 阶码:表达指数部分,用整数形式表示,指明小数点在数据中的位置,决定浮点数的表示范围. 尾数:用定点小数表示,给出有效数字的位数决定了浮点数的表示精度. 理论上,一个十进制数N可以写成N＝10e×M,一个

图像的矩阵表示 类和图像类型 虽然使用的是整数坐标, 但 MATLAB 中的像素值(亮度)并未限制为整数. 表 1-1 列出了 MATLAB 和图像处理工具箱为描述像素值而支持的各种类. 表中的前 8 项是数值型的数据类,第 9 项称为字符类, 最后一项称为逻辑类. uint8 和 logical 类广泛用于图像处理, 当以 TIFF 或 JPEG 图像文件格式读取图像时,会用到这两个类. 这两个类用1个字节表示每个像素.某些科研数据源, 比如医学成像, 要求提供超出 uint8 的动态范围:针

int和float都是4字节32位表示形式.为什么float的范围大于int? float精度为6-7位.1.66*10^10的数字结果并不是166 0000 0000 指数越大,误差越大. 这些问题,都是浮点数的存储方式造成的. float和double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的,float遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53. 无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分: 符号位(Sign) : 0代表正,1代表为负 指数位(Exponent):

(转)Java浮点数float,bigdecimal和double精确计算的精度误差问题总结 1.float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差. 原因:超出float精度范围,无法精确计算. float和double的精度是由尾数的位数来决定的.浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响. float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位

整数的表达 –原码:第一位为符号位(0为正数,1为负数) –反码:符号位不动,原码取反 –负数补码:符号位不动,反码加1 –正数补码:和原码相同     -6      5 原码 10000110 00000101 反码 11111001 01111010 补码 11111010 00000101 补码运输的例子: -6+5                                                         -4+5 11111010                

整理自IEEE 754 IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用.这个标准定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number)),一些特殊数值(无穷(Inf)与非数值(NaN)),以及这些数值的"浮点数运算符":它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况(包括例外发生的时机与处理方式). IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式:单精确度(32位).双精确度(64位).

定点数表达法的缺点在于其形式过于僵硬,固定的小数点位置决定了固定位数的整数部分和小数部分,不利于同时表达特别大的数或者特别小的数.计算机系统采纳了所谓的浮点数表达方式.这种表达方式利用科学计数法来表达实数,即用一个尾数(Mantissa也叫有效数字 ),一个基数(Base),一个指数(Exponent)以及 一个表示正负的符号来表达实数.浮点数利用指数达到了浮动小数点的效果,从而可以灵活地表达更大范围的实数. 当一个浮点数的尾数为0,不论其阶码为何值,该浮点数的值都为0.当阶码的值为它能表示的最