[PDF] Conversion of Binary, Octal and Hexadecimal Numbers



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Conversion of Binary, Octal and Hexadecimal Numbers

Conversion of Fractions Starting at the binary point, group the binary digits that lie to the right into groups of three or four 0 10111 2 = 0 101 110 = 0 56 8 0 10111 2 = 0 1011 1000 = 0 B8 16 Problems Convert the following Binary Octal Decimal Hex 10011010 2705 2705 3BC Binary Octal Decimal Hex 10011010 232 154 9A 10111000101 2705 1477 5C5



Brahim BESSAA - الموقع الأول للدراسة في

Ecrire un algorithme permettant de convertir un entier N écrit sous forme binaire en sa valeur décimale Exemple : N =10111010 après conversion on obtient valeur décimale = 186 Algorithme conversion ;



Série Algorithme Arithmétique

7- En utilisant les procédures et la fonction déjà définies, écrire un algorithme du programme principal intitulé CONVERSION permettant d'afficher le résultat de la conversion d'un décimal N dans une base B me permettant de vérifier si un entier n donné est divisible par 11, entre la somme des chiffres de rang pair et la somme des chi



Partie I : LOGIQUE COMBINATOIRE

3 Conversion (changement de base) : Il s’agit d’écrire un nombre exprimé dans une base B1 en un nombre de base B2 Remarque 1 2 : Une base B, exprimée dans son propre système, s’écrit toujours 10 a 1er Procédé de conversion : Le but est de déterminer les a i de la formule ci dessus On applique l’algorithme suivant :



LES ALGORITHMES ARITHMETIQUES

Un système de numération est une méthode de comptage fondé sur une base de numération qui est un entier supérieur ou égal à deux Soit N une base de numération, le système sera doté de N chiffres allant de [0 à N-1] 2 Exemples de bases de Numération: Base 2 : Alphabet de la base 2 : {0,1}



Algorithmes simples (corrigé) Liste des exercices

ESIEE IGI-3005 TP no1 (corrigé) 2013-2014 2 Les bases de l’écriture de programmes 2 1 Conversion kilomètres-miles (*) Exercice 2 Écrire une fonction qui convertit les kilomètres en miles (1 mile = 1,609 km)



SERIE DEXERCICES N°1

Ecrire l'algorithme d'une procédure nommée INSERTION réalisant cette tâche N B: L'insertion doit se faire directement dans le fichier et non pas à travers un transfert dans un tableau ou dans un autre fichier



CHAPITRE II Etage d’adaptation et commande MPPT 2012

Ainsi, par un algorithme numérique de recherche, on peut régler la précision de cette commande de façon à obtenir un rendement MPPT proche de 100 en fonction de l’algorithme implanté De plus, le temps de calcule de la MPPT est directement fonction de l’algorithme implanté ainsi que des performances du microprocesseur

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Conversion of Binary, Octal and

Hexadecimal Numbers

From Binary to Octal

Starting at the binary point and working left, separate the bits into groups of three and replace each group with the corresponding octal digit.

10001011

2 = 010 001 011 = 2138

From Binary to Hexadecimal

Starting at the binary point and working left, separate the bits into groups of four and replace each group with the corresponding hexadecimal digit.

10001011

2 = 1000 1011 = 8B16

From Octal to Binary

Replace each octal digit with the corresponding 3-bit binary string. 213

8 = 010 001 011 = 100010112

From Hexadecimal to Binary

Replace each hexadecimal digit with the corresponding 4-bit binary string. 8B

16 = 1000 1011 = 100010112

Conversion of Decimal Numbers

From Decimal to Binary

171234026912139128024022021MSDLSD

From Binary to Decimal

10001011

2 = 1´27 + 0´26 + 0´25 + 0´24 + 1´23 + 0´22 + 1´21 + 1´20 = 128 + 8 + 2 + 1139

10 = 100010112

Conversion of Fractions

Starting at the binary point, group the binary digits that lie to the right into groups of three or four.

0.10111

2 = 0.101 110 = 0.568

0.1011

2 = 0.1011 1000 = 0.B816

ProblemsConvert the following

BinaryOctalDecimalHex10011010

2705
2705
3BC

422833828270518

10=A

1699162705116

Add

111110011

+ 1 0 0 1+ 1 1 1 011000100001

Subtract

1100010011

- 1 1 1 1- 1 1 1 11001100

Multiply

normallyfor implementation - add the shifted multiplicands one at a time.

1110= 141110

* 1 1 0 1= 13* 1 1 0 111101110

0000+ 0 0 0 0 111001110

+ 1 1 1 0 + 1 1 1 0 101101101000110 + 1 1 1 0 10110110(8 bits)

Divide

1 1 0 1 1 1 0 1111)11000101|1101)1011001|

1 1 1 1 |1 1 0 1 |

1001101|100101|

1 1 1 1 |1 1 0 1 |

10001|1011|

0 0 0 0 |0 0 0 0 |

10001|1011

1 1 1 1 |10

1 0 0 1 1101)1111001|

1 1 0 1 |10001|

0 0 0 0 |10001|

0 0 0 0 |10001|

1 1 0 1 |100

Sign-Magnitude

0 = positive

1 = negative

n bit range = -(2n-1-1) to +(2n-1-1)

4 bits range = -7 to +7

2 possible representation of zero.

2's Complement

flip bits and add one. n bit range = -(2n-1) to +(2n-1-1)

4 bits range = -8 to +7

0 0 0 0= 0

0 0 0 1= 1

0 0 1 0= 2

0 0 1 1

0 1 0 0

0 1 0 1

0 1 1 0

0 1 1 1= 7

1 0 0 0= -8

1 0 0 1= -7

1 0 1 0

1 0 1 1

1 1 0 0

1 1 0 1

1 1 1 0= -2

1 1 1 1= -1

Example

1 1 1 0= 14

0 0 0 1flip bits

0 0 1 0add one WRONG this is not -14. Out of range. Need 5 bits

0 1 1 1 0= 14

1 0 0 0 1flip bits

1 0 0 1 0add one. This is -14.

Sign Extend

add 0 for positive numbers add 1 for negative numbers

Add 2's Complement

1110= -21110=-2

+ 1 1 0 1= -3+ 0 0 1 1= 3

11011ignore carry = -510001ignore carry = 1

Be careful of overflow errors. An addition overflow occurs whenever the sign of the sum if different from the signs of both operands. Ex.

0100= 41100=-4

+ 0 1 0 1= 5+ 1 0 1 1= -5

1001= -7 WRONG10111ignore carry = 7 WRONG

Multiply 2's Complement

1110= -21110=-2

* 1 1 0 1= -3* 0 0 1 1= 3

11111110sign extend to 8 bits11111110sign extend to 8 bits

+ 0 0 0 0 0 0 0+ 1 1 1 1 1 1 011111110111111010ignore carry = -6 + 1 1 1 1 1 0111110110ignore carry + 0 0 0 1 0negate -2 for sign bit100000110ignore carry = 6

10010= -14

* 1 0 0 1 1= -131111110010sign extend to 10 bits + 1 1 1 1 1 0 0 1 011111010110ignore carry + 0 0 0 0 0 0 0 01111010110 + 0 0 0 0 0 0 01111010110 + 0 0 1 1 1 0negate -14 for sign bit10010110110ignore carry = 182

Floating-Point Numbers

mantissa x (radix) exponent The floating-point representation always gives us more range and less precision than the fixed-point representation when using the SAME number of digits.11-bit excess

1023 charactsticMantissa

sign52-bit normalized fractionSign exponentMantissa signMantissa magnitude

8-bit excess-127

characteristicMantissa sign23-bit normalized fraction

General format

32-bit standard

64-bit standard

01126331910Implied binary point

Normalized fraction - the fraction always starts with a nonzero bit. e.g.

0.01 ... x 2e would be normalized to 0.1 ... x 2e-1

1.01 ... x 2e would be normalized to 0.101 ... x 2e+1

Since the only nonzero bit is 1, it is usually omitted in all computers today. Thus, the 23-bit normalized fraction in reality has 24 bits.

The exponent is represented in a biased form.

· If we take an m-bit exponent, there are 2m possible unsigned integer values. · Re-label these numbers: 0 to 2m-1 ® -2m-1 to 2m-1-1 by subtracting a constant value (or bias) of 2m-1 (or sometimes 2m-1-1). · Ex. using m=3, the bias = 23-1 = 4. Thus the series 0,1,2,3,4,5,6,7 becomes -4,-3,-2,-

1,0,1,2,3. Therefore, the true exponent -4 is represented by 0 in the bias form and -3 by

+1, etc.

· zero is represented by 0.0 ... x 20.

Ex. if n = 1010.1111, we normalize it to 0.10101111 x 24. The true exponent is +4. Using the

32-bit standard and a bias of 2m-1-1 = 28-1-1 = 127, the true exponent (+4) is stored as a biased

exponent of 4+127 = 131, or 10000011 in binary. Thus we have

0 | 1 0 0 0 0 0 1 1 | 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Notice that the first 1 in the normalized fraction is omitted. The biased exponent representation is also called excess n, where n is 2m-1-1 (or 2m-1).quotesdbs_dbs15.pdfusesText_21