encoding - 如何读取 DAF( double 数组文件) "transfer"文件？

我下载了一些 DAF“传输”格式的数据，NASA 完全
无法在这里解释:

http://naif.jpl.nasa.gov/pub/naif/toolkit_docs/C/req/daf.html#Conversion%20and%20Transfer%20of%20DAF%27s

我如何阅读这个文件。这是我试图理解的前几行:

DAFETF NAIF DAF ENCODED TRANSFER FILE
'DAF/SPK '
'2'
'6'
'NIO2SPK                                                     '
BEGIN_ARRAY 1 3895604
'URA111                                  '
'-BC186A96D0E76^8'
'BC0DDF032F041^8'
'2BD'
'7'
'1'
'3'
1024
'-BC18166^8'
'FD2^4'
'-DA4A19AC2BCD18^4'
'-4D5E7E1A67739^4'
'1D46248537C30E^5'
'EBA587DFA5E3B^3'
'-26885CE73CB0D^4'
'-BF0DC6EDB5B2C8^2'
'129C1CFEABE48^3'
'5594FC676368^1'
'-472EBF2225A^1'
'-2198AE1963D^0'
'79CC4CA0C^-1'
'FDD9792D82^-2'
'2001D81A^-2'
'333BCEE2BDD724^4'
'-D78AA10831D9C8^4'
'-6D712677574DF8^4'
'283A14783CDC^4'
'90AC22194ABF6^3'
'-1DEF6219F664FE^3'
'-47318F604096^2'
'9B805F405B1C^1'
'1275B947E2AC^1'
'-16A664664D^0'
'-2F614B9F5^-1'
'-B7C3E41D^-3'
'2F3D71F8^-3'

根据 NASA 的说法，这是/曾经是 Fortran 程序的流行格式，
但谷歌根本没有帮助(维基百科没有条目
任何一个)。

最佳答案

好吧，我想我终于至少弄清楚了其中的一部分。为了
引用，原始文件(大小高达 162M)是
ura111.bsp 文件在:

http://naif.jpl.nasa.gov/pub/naif/generic_kernels/spk/satellites/

并使用 toxfr 程序转换为 ura111.xsp:

http://naif.jpl.nasa.gov/pub/naif/utilities/SunIntel_32bit/

小文件:

http://naif.jpl.nasa.gov/pub/naif/generic_kernels/spk/satellites/ura111.cmt

http://naif.jpl.nasa.gov/pub/naif/generic_kernels/spk/satellites/ura111.inp

解释更多关于主文件的信息。

像“-BC18166^8”这样的东西真的是 double 数字，写成
修改后的十六进制 IEEE-754 格式。维基百科有点解释
这种格式在这里:

http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE-754

还有像这样的 IEEE-754 到十进制转换器:

http://www.h-schmidt.net/FloatConverter/(和许多其他人)

但是，这些并不能解释/转换 NASA 使用的确切格式，即
是我困惑的原因之一。

供引用“-BC18166^8”转换如下:

"BC18166"的十进制值为 197230950

我们现在反复除以 16，直到结果小于 1(在
换句话说，我们除以 16^(“BC18166”的长度))，得到
0.734742544591427

'^8' 意味着我们乘以 16**8 得​​到 3155695200

前导的“-”只是意味着我们添加一个减号得到 -3155695200

当然，我们可以将第 2 步和第 3 步结合起来，然后相乘
197230950 由 16。

@klugerama，回答你的问题，是的，我正在尝试写一个文件
解析器，这次是在 Perl 中，作为程序的一部分，可以准确地
识别太阳系中各种物体的位置。

我已经解析了与行星(和地球的)有关的 NASA 文件
自己的月亮)在这里:

ftp://ssd.jpl.nasa.gov/pub/eph/planets/ascii/

但这些格式大不相同，而且更容易解析。