从键盘驱动分析wince中断机制

本文介绍了一个基于WinCE 5.0的开发板按键驱动程序实现细节。该驱动将硬件按键映射为键盘输入,如TAB、方向键等,并通过IST线程处理中断,实现了按键的检测与响应。

转载自:http://blog.youkuaiyun.com/figthter_cui/archive/2010/08/12/5807374.aspx

 

首先说一下该段代码是摘自友善的wince5.0 BSP.在友善的micro2440开发板上有六个按键,通过驱动程序把他们设置成了TAB键,RIGHT DOWN,LEFT DOWN ,ENTER,RIGHT,LEFT等六个功能键。具体代码如下:

 

 

从代码可以看出结构和流程都十分清晰,在此总结一下动态申请中断的大致流程:

1》创建事件 CreateEvent()

2》动态申请逻辑中断号 KernelIoControl()

3》初始化申请到的中断  InterruptInitialize()

4》创建IST线程,在线程中调用WaitForSingleObject()等待事件发生并进行中断处理

5》结束中断 InterruptDone()

有一点需要提醒,凡是程序中开发者主动申请的内存,句柄,事件等一定要记得释放,否则程序可能会得到你意想不到的结果!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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