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floating-point - 逆向工程专有 float 编码

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 04:29:03 24 4
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我正在尝试分析一些没有任何规范的旧二进制格式。我发现有一个 96 个浮点数的数组,每个 4 字节长。

我花了很多时间使用不同的十六进制<-> float 工具,但没有运气。我找不到任何模式。所以我怀疑它是某种不寻常的浮点表示,而不是像 IEEE-754 这样的标准。

以下是字节如何映射到浮点值的一长串示例:https://gist.github.com/anonymous/e67dd27706ba1f289a895fef70399dc9

几个例子:

80 00 00 80   =  0
00 FF 00 00 = 0
B8 EB 83 43 = 1.86281420496466
F8 AF 86 43 = 1.9018805660946
7B C2 F2 43 = 3.42793766176755
37 43 F5 43 = 3.46327992859723
6A 4D 03 44 = 3.70816455369089
26 C6 0A 44 = 3.919173581123
AF C3 79 43 = 1.76342447568475

我能够为任何可能对分析有用的字节组合提供浮点值。

你能帮我弄清楚如何将这些原始字节转换为浮点数的公式吗?

最佳答案

通过对值进行排序,很明显字节序已经交换(所以 1.86281420496466 实际上是 43 83 EB B8

根据浮点值绘制这些十六进制值表明它在第 9 位之后是线性的,因此第 10-32 位似乎是具有隐式前导位 ( m ) 的有效数。

第一位似乎是符号(1 表示负,0 表示正)。

第 2 位到第 9 位似乎是有偏指数 ( e )

那么这个数的一般形式是:

标志 × 2 e -134 × 0.903725041656076 × (1 + m/223)

如果偏置指数为零,则值本身为零。

我不知道为什么那里有一个有趣的常数。

更新:如果乘以 141.636,它似乎与 IEEE754 binary32 匹配,除了处理零(即它刷新次正规为零)。

在 Julia 中,转换可以通过以下方式完成:

julia> reinterpret(UInt32,Float32(1.86281420496466*141.636)) # float to hex
0x4383ebb8

julia> reinterpret(Float32,0x4383ebb8)/141.636 # hex to float
1.862814204964663

关于floating-point - 逆向工程专有 float 编码,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42212576/

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