(原创)WINCE流驱动的动态加载调试

本文详细介绍了如何在不重新生成NKIMAGE的情况下,通过应用程序动态加载流驱动,包括编译驱动源文件生成DLL、编写动态加载驱动的程序以及复制DLL到目标平台的方法。此外,还提到了使用RETAILMSG进行驱动跟踪调试的技巧。

免去重新生成NK IMAGE的麻烦,直接用应用程序调试流驱动,高效快捷,透明可见。

1.在EVC下编译驱动源文件,生成驱动的DLL.

注意:在编译时请注意project setting,要加入驱动的导出文件,即在project options 中加入 /def:"IR.DEF" ,这一步很重要,否则驱动无法被应用程序调用。

2.用EVC编写一个动态加载驱动的程序,举例如下:

//动态加载流驱动;

HANDLE m_hIR; 

m_hIR = RegisterDevice(TEXT("IRC"),1,TEXT("irc.dll"),1);
  if(m_hIR == NULL){
  dwErr = GetLastError();
  strErr.Format(L"Error Code = %d\n",dwErr);
  ::MessageBox(NULL,strErr,_T("IRC Device Test Program"),MB_OK);

}

//卸载流驱动;

 DeregisterDevice(m_hIR);
 m_hIR = NULL;

3.将驱动工程生成的DLL文件复制到目标平台的windows目录下,即可运用应用程序进行驱动的动态加载了。

在驱动程序中,可以利用RETAILMSG进行驱动的跟踪调试,调试信息会从平台的串口中打印出来。

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Jade2009/archive/2008/12/30/1365020.html

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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