58、Linux内核开发与启动流程解析

Linux内核开发与启动流程解析

1. PCI驱动开发要点

在使用 pci-compat.h 开发适用于2.0到2.4版本的驱动时,处理完 pci_dev 项后,必须调用 pci_release_device 。这是因为该头文件创建的伪 pci_dev 结构是通过 kmalloc 分配的,而2.2和2.4版本的真实结构是内核中的静态资源。在编译2.2或2.4版本时, sysdep.h 将这个额外函数定义为空操作,所以不会有不良影响。可以查看 pciregions.c pcidata.c 来了解可移植代码的实际应用。

不同版本在 /proc 对PCI的支持上也有差异:
| 版本 | /proc 对PCI的支持情况 |
| ---- | ---- |
| 2.0 | 没有 /proc/bus/pci 文件层次结构,只有一个 /proc/pci 文件,主要供人类阅读,可读性也不佳。 |
| 2.2 | 编译时可以选择“向后兼容的 /proc/pci ” |
| 2.4 | 完全移除了过时的 /proc/pci 文件 |

热插拔PCI驱动(以及 struct pci_driver )的概念是从

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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