在LonWorks网络中使用浮点数据

Neuron C是一种专门为Neuron芯片设计的程序设计语言。它在ANSIC的基础上进行了扩展，是开发LonWorks应用的有力工具。Neuron C不直接支持ANSIC中浮点数的算术和比较运算，但是它提供了一个浮点函数库，从而允许使用符合IEEE754标准的浮点数。文中详细介绍了Neuron C中浮点数据类型的定义、浮点常量的生成方法和浮点函数库的使用。通过一个实例LonWorks网络，演示了浮点数据的使用。     

埃施朗嵌入式系统LonWorks技术研讨会将在深圳、北京、上海分别举行

LonWorks技术研讨会将于4月在深圳北京，上海分别举行．会议议题为：成功设计和开发具有互操作性、可配置的LonWorks智能设备的必要条件；LonWorks平台的基础知识回顾；如何设计设备接口；使用开发工具和编程向导编写一个Neuron C程序；如何实现功能块(functional blocks)和功能模式（functional profiles)；如何实现设备通信；使用Internet服务和路由器实现通过Internet存取访问；     

基于编译时插桩的浮点异常检测方法

浮点数是实数的有限精度编码,在进行浮点计算时,可能会导致不精确或者异常的结果,因此实现有效的浮点异常检测方法很重要。现有异常检测方法不面向浮点数学函数,由此提出了一种面向浮点数学函数的异常检测方法。该方法依据IEEE-754标准中定义的上溢出、下溢出、被零除、无效操作和不精确5类异常,并结合申威高性能数学函数库中使用的浮点控制寄存器FPCR和IEEE-754标准定义的浮点异常产生条件的相关理论,通过将异常类型和浮点运算指令进行对应分类,在程序编译时进行插桩以检测出浮点数学函数中出现的异常,同时记录代码覆盖率。最后将该方法应用于数学函数库,对库中100多个浮点数学函数进行了测试实验。实验结果表明,该浮点异常检测方法能够有效检测各类异常。     

初等函数可验证赋值及误差分析

研究了GNU标准下初等函数的赋值原理及算法实现.基于IEEE 754-2008浮点标准,利用误差分析基本结论,对GNU下C语言标准数学函数库中的初等函数赋值程序进行理论误差分析.利用Boost库中提供的区间类,将以浮点数作为基本数据类型的程序重写成以区间作为基本类型的程序,使用区间算术对初等函数进行可验证赋值,从而得到一个包含真实值的区间包络,并由此给出GNU下初等函数的数值误差界.     

MCS—51四字节浮点库及其使用说明

此浮点库包含16个子程序(数值转换、四则运算、浮点数处理等),不含函数库;占RAM(A,B,R0～R7,08H～0FH,23H);大小:1.6KB;可任意浮动。 为便于读者使用本程序库,先将有关约定说明如下。 浮点数的格式(4字节):     

C＋＋宏,函数重载与模板机制

怎样解决软件开发中“相似而又不同”的问题?C++为我们提供了较为理想的解决方案.C++是一种面向对象的程序设计语言.支持对象的封装、继承以及多态性.使用C++编程,将极大地提高软件代码的重用效率.如我们需要实现一个名为abs(x)的函数,它返回参数X的绝对值.参数X类型可以是整型、浮点数以及长整型.对于这个“相似而又不同”的问题,ANSI C通常的解决方案是:定义三个函数,它们具有不同的函数名,分别计算整数、浮点数、长整数的绝对值.这组函数具有相同的操作本质,不同的函数名称,隐含着程序员错用函数名的危险.     

面向Agent生命周期法的LonWorks现场总线控制系统产品CS2000设计与实现

针对现有LonWorks产品只提供Neuron C指令语言编程环境的缺陷,设计开发研制成功一套提供可视化图形控制组态软件平台的LonWorks现场总线控制系统产品CS2000.文中给出了该系统产品研制过程中采用的面向Agent生命周期法的技术路线,说明了系统分析与设计的实施步骤,并具体阐述了硬件节点和控制组态软件平台的关键实现技术.该系统产品目前已成功应用于楼宇自动化和工业自动化的工程项目中,具有产业化价值.     

MCS-51四字节浮点库及其使用说明

此浮点库包含16个子程序(数值转换、四则运算、浮点数处理等),不含函数库;占RAM(A,B,R0～R7,08H～0FH,23H);大小:1.6 KB;可任意浮动.     

基于ATmega128控制器的LonWorks总线与Internet互联

介绍了一种基于ATmega128嵌入式平台下将LonWorks总线接入Internet的实现方案,包括系统的工作原理、硬件接口电路、LonWorks模块的设计、Neuron3150和SPI间的通信设置.     

μC/OS-Ⅱ在LonWorks网络节点的移植研究

LonWorks是一具有强劲实力的现场总线技术,它以Neuron(神经元)芯片为核心构成智能节点.但是神经元芯片存在处理数据的能力不强、实时性也不强的缺点.针对这一缺点,通过外部扩展一个CPU(MCS-51),将神经元芯片的应用CPU中的应用程序移到单片机上,此外还在单片机中嵌入了μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系统,提高了数据的处理能力,也提高了应用系统的实时性.