博客
关于我
实践: 《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 -- 实现一个简单的8位CPU的虚拟机
阅读量:371 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1016 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

最近在看Charles Petzold的《编码》这本书。书上用生动的例子从导线灯泡继电器开关自己搭建了一个简单的8位计算机,实现了加法、减法、条件判断等基本功能。为了巩固对书上知识的理解,我用C++模拟了一个8位CPU虚拟机,支持内存输入输出和机器码执行,自己编码并运行程序。

项目地址:https://github.com/sesiria/CodeMachine

结构设计

这个程序采用C++实现一个简单的8位计算机。程序结构包括一个主菜单(UI),基本输入和执行命令功能。

  • 主循环中会进行虚拟机的初始化和反初始化,确保程序有序地运行。
  • 在执行命令时,可以中途使用“Reset”命令进行初始化。
  • 命令处理过程会自动忽略无效输入,确保系统稳定运行。
  • 当用户选择退出时,程序会关闭虚拟机并退出。

基本输入输出

输入包括主菜单的各种命令,每个命令对应不同的操作。程序中实现了一个获取命令的函数和一个处理命令的函数。

  • getCommand:用于获取用户输入的命令字符串。
  • processCommand:处理用户选择的命令,忽略无效输入,如果用户选择退出则退出程序。

输入代码

最重要的功能是输入代码,可以是机器指令或数据。通过processInputInstruction函数实现:

  • 判断输入格式是否正确,如果是数据则存入当前地址并移动指针。
  • 支持两种输入方式:直接输入数据或指定地址后输入数据。
  • 地址指针自动循环在内存最后一个单元和第一个单元之间。

输入汇编

由于汇编代码的处理复杂,包含字符串处理和宏处理,目前尚未完成,待补充。

执行代码

将虚拟机指针指向指令开始执行,直到遇到HLT指令停止。每条指令依次处理,支持基本操作。

复位机器

通过“Reset”命令中途初始化虚拟机,确保程序能在中途恢复状态。

显示内存内容

查看当前内存的内容,包括数据和指令,方便调试和分析。

机器内部结构模拟

设计了一个结构体kernalObj来模拟机器的内存和寄存器:

  • m_BUF:内存缓冲区。
  • m_A:系统寄存器。
  • m_CI, m_CO, m_ZF:与加减运算相关的寄存器。
  • m_CODE, m_CL, m_CH:地址寄存器。
  • m_IP:指令指针。

初始化和释放内存功能分别通过initMachineuninitMachine实现。

实现代码

通过C++实现虚拟机的各个模块,包括主函数、命令处理、内存管理和指令执行,确保代码结构清晰、功能完善。

转载地址:http://hobg.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>