3、嵌入式开发入门:硬件、工具链与编译基础

嵌入式开发入门:硬件、工具链与编译基础

1. 嵌入式硬件基础

嵌入式设备除了基本组件外,还需要特定的硬件接口来完成工作。主流 Linux 系统为数千种不同设备提供了开源驱动,同时,系统级芯片(SoC)制造商和第三方芯片原始设备制造商(OEM)也会提供不同质量的驱动。作为嵌入式设备开发者,你可能需要花费大量时间评估和调整第三方代码,或者与制造商沟通。对于设备独有的接口,你还需要编写设备支持代码,或者找人代劳。

1.1 硬件选择

为了便于说明,我们选择了两款典型设备:BeagleBone Black 和 QEMU。
- BeagleBone Black :这是一款由 CircuitCo LLC 生产的信用卡大小的开源硬件开发板,信息主要存储在 https://beagleboard.org/ 。其主要规格如下:
- 处理器 :TI AM335x 1 GHz ARM® Cortex - A8 Sitara SoC
- 内存 :512 MiB DDR3 RAM
- 存储 :2 或 4 GiB 8 - bit eMMC 板载闪存存储
- 接口 :串口用于调试和开发;MicroSD 连接器可作为启动设备;Mini USB OTG 客户端/主机端口可用于为开发板供电;全尺寸 USB 2.0 主机端口;10/100 以太网端口;HDMI 用于视频和音频输出。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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