デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
前回CALL／RET命令を練習。しかし即値つきRETはENTER／LEAVEと一緒ね、ということで後回し。今回はENTER／LEAVE命令（８０８６に不在、８０１８６以降のｘ８６が装備）が「想定」しているスタックフレームについて復習していきます。便利？「高水準言語とのセマンティンクギャップ」が叫ばれた当時のアダ花？
“ぐだぐだ低レベルプログラミング(199)x86(16bit)、ENTER、LEAVEその１” の続きを読む
前回、Scilab上で生成したFM変調信号、サンプリング周波数一定の信号をLTspiceに輸入したらばLTspice上では「フツー」に定周期ではない（変曲点あたりで時間キザミが細かくなる）信号としてシミュレーションされていることを観察。今回は逆。LTspiceの非定周期の信号をScilabに輸出するけどどうするの？
“SPICEの小瓶(56) FM変調波形、今度はLTspiceからScilabへ波形を輸出？” の続きを読む
前回はFFTかけて周波数ドメインでフィルタしてから元画像に戻す操作を練習。しかしその適用は全画面に一律でした。今回は画像の一部領域（ROI、Region of Interest）のみにフィルタをかける関数を練習してみます。まあフィルタかけてもお惚け老人は、よくよく見て気づく程度なんだけれども。老眼はツライよ。
前回はカウンタレジスタCXを「見て飛ぶ」LOOPとJCXZでした。今回は「呼び出したら戻る」CALLとRET命令です。例によってイントラ・セグメントとインター・セグメントの違いあり。CALLの場合はダイレクトとインダイレクトの違いもあり。いろいろあるけれど、CALL、RETは意外とフツー。
R言語所蔵のサンプルデータをABC順に眺めてます。今回はlatticeパッケージのsinger、歌手の皆さまの身長のデータです。お惚け老人はソプラノというと身長低めな女性、バスというと体格の良いおじさんを想像。それって老人の偏見？まあこのデータを見ると分かるかも知れんけど。身長だけ、体重はないのだけれど。
“データのお砂場(167) R言語、singer、歌手の皆さまの身長、｛lattice｝” の続きを読む
前回は、微分方程式から求めた伝達関数表現をシミュレーションする方法と、微分方程式「そのもの」の要素を小まめ？にブロック表現して繋ぎ合わせる方法で結果が一致することを見ました。今回は状態空間表現しても結果が一致するところを確認してみます。でも状態空間表現、求めるのはどしたら良いの？伝達関数から変換一撃。 “ブロックを積みながら(184) Scilab/Xcos、連続系状態空間システム” の続きを読む
前回はuLispのアセンブラを試用。Arm Thumb命令のネイティブ・コードを生成してくれるアセンブラです。さて今回はこのアセンブラの上に乗る「Lispコンパイラ」を使ってみます。なんとuLisp関数（使える関数はサブセットだけれども）をネイティブコードにコンパイルしてくれます。実行速度は超高速化、当然。 “Lispと一緒(39) ラズパイPico2でもuLisp、uLispのコンパイラ” の続きを読む
前回は fourieパッケージを使ってフーリエ級数（シンボル計算）を求めてみました。でも何を一番フーリエ級数展開したいかといえば、ぶっちゃけ、三角波、方形波に正弦波の一部変形した波形など「ありがちな周期関数」です。電子系にありがち？今回は周期関数１周期分の波形をもってきてシンボル計算でフーリエ級数展開してみるべし、と。
前回は２次元画像用の周波数ドメインでのフィルタを設計するときに「お役立ち」らしいフィルタの可視化ツールを練習。今回は前回やらなかった、肝心の画像をフィルタするところをやってみます。フーリエ変換後フィルタでご所望の周波数帯を取り出してフーリエ逆変換で戻すというフツーの使い方。素人老人は全ステップ「可視化」して確認。OK？
前回は条件フラグ共を「見て飛ぶ」条件ジャンプ命令Jccでした。今回はカウンタ・レジスタCXを「見て飛ぶ」（ついでの操作もあるけど）条件ジャンプ命令どもです。16ビットのx86はこのCXの扱いといい、ぜんぜん汎用レジスタでないです。御先祖から引きづっているものが多過ぎる？でもま、ループなど作る時には便利な命令どもです。
“ぐだぐだ低レベルプログラミング(197)x86(16bit)、LOOPとJCXZ” の続きを読む
前々回あたり、uLispは周辺回路レジスタ（実際にはメモリも可）へのアクセスを許してくれると活用？してみました。しかしそれだけではありませぬ。uLispはアセンブラをも備えており、uLisp関数をアセンブリ言語命令で記述して呼び出すことも可能です。事実上、何でもアリ？強力すぎる？アセンブラ書きのお楽しみが増えた？
R言語所蔵のサンプルデータをABC順に眺めてます。今回はlatticeパッケージのmelanoma、悪性黒色腫のデータです。忘却力の老人は忘れかけてましたが、記憶の片隅にmelanomaのデータが。過去回見直したらbootのとこにありました。同名ながら異なるデータ・セットでした。今回のデータのポイントはどゆこと？