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采用除基取余法，基数为16，
384/16，商24，余0
24/16，商1，余8
1/16，商0，余1
从上到下依次是个位、十位、百位
所以，最终结果为(180)16。
为了表示浮点数，数被分为两部分：整数部分和小数部分。例如，浮点数14.234就有整数部分14和小数部分0.234.首先把浮点数转换成二进制数。
解：由于符号为正就用0表示.指数是6,在Excess_127表示法中,给指数加上127得到133，用二进制表示,就是.尾数是当把位数增加到32位，得到。注意不可以漏掉左边的0，因为是小数漏掉了那个0就相当于把这个数乘于2，这个数在内存中以32位数存储.如下所示符号，指数，尾数0。
扩展资料：
浮点数由两个定点组件组成，其范围完全取决于表示中的位数或位数。虽然分量线性取决于它们的范围，但是浮点范围线性地依赖于指数分量范围内的显着范围和指数函数，这在数量上显着地增大了范围。
在典型的计算机系统中，“双精度”（64位）二进制浮点数的系数为53位（其中一个隐含），指数为11位，符号位为1。由于指数的范围是[-1022,1023]，而308大约是log10（2），所以此格式的正浮点数的范围大约在10到10。格式的完整范围从大约-10到+10（见IEEE 754）。
百度百科-浮点精细度
计算机组成原理之计算篇
利用浮点进行运算，称为浮点计算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。
在计算机科学中，浮点（英语：floating point，缩写为FP）是一种对于实数的近似值数值表现法，由一个有效数字（即尾数）加上幂数来表示，通常是乘以某个基数的整数次指数得到。以这种表示法表示的数值，称为浮点数（floating-point number）。
基本特征
当用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者在进行枪战游戏的时候，当一粒子弹击中墙壁时，墙上剥落下一块墙皮，同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板；
而在另外一台电脑上就会非常生动形象，甚至与我们在现实中看到的所差无几。这都是浮点运算能力的差异导致的。
如果是实数的话，就不是这样了，机器有两种办法表示实数，一种是定点，就是小数点位置是固定的，一种是浮点，就是小数点位置不固定，计算方法也比较麻烦，通常会比整数运算代价大很多。
扩展资料
浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。
例子
计算机里整数和小数形式就是按普通格式进行存储，例如1024、3.1415926等等，这个没什么特点，但是这样的数精度不高，表达也不够全面，为了能够有一种数的通用表示法，就发明了浮点数。
浮点数的表示形式有点像科学计数法（*.*****×10^***），它的表示形式是0.*****×10^***，在计算机中的形式为 .***** e ±***），其中前面的星号代表定点小数，也就是整数部分为0的纯小数，后面的指数部分是定点整数。
利用这样的形式就能表示出任意一个整数和小数，例如1024就能表示成0.1024×10^4，也就是 .1024e+004，3.1415926就能表示成0.31415926×10^1，也就是 .31415926e+001，这就是浮点数。浮点数进行的运算就是浮点运算。
百度百科-浮点数 （有理数）
百度百科-浮点运算
例1
例2
例1
例1
例2
例1
0有两种表示方法：00、10
原码进行运算非常复杂，特别是两个操作数符号不同的时候
尾数规定使用纯小数
假设阶码数值取 位，尾数数值取 位
阶码能够表示的最大值： ，考虑符号位：
尾数能够表示的最大值：
尾数能够表示的最小值：
尾数表示范围： ，考虑符号位：
阶码表示范围：
尾数表示范围：
单精度浮点数： 使用4字节、32位来表达浮点数(float)
双精度浮点数： 使用8字节、64位来表达浮点数(double)
正确：
错误：
错误：
错误：
数值位与符号位一同运算，并将符号位产生的进位自然丢掉
溢出判断，单符号位表示变双符号位，双符号位产生的进位丢弃，结果的双符号位不同则表示溢出
対阶的目的是使得两个浮点数阶码一致，使得尾数可以进行运算
（左移）
可能溢出
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