23、Posix信号量的实现与应用

Posix信号量的实现与应用

1. sem - wait函数

sem - wait函数的代码如下:

3 int
4 serf - wait(serf - t *serf)
5 {
6     char c;
7     if (sem->serf - magic != SEM - M?iGIC) {
8         errno = EINVAL;
9         return (-1);
10    }
11    if (read(sem->sem - fd[0], &c, 1) == 1)
12        return (0);
13    return (-1);
14 }

该函数从FIFO中读取1个字节的数据,如果FIFO为空则会阻塞。目前尚未实现sem - trywait和sem - getvalue函数。对于sem - trywait函数,可以通过启用FIFO的非阻塞标志并调用read函数来实现;而sem - getvalue函数,有些实现会在调用stat或fstat函数时返回管道或FIFO中当前的字节数,但这并非由Posix保证,因此不具有可移植性。

2. 使用内存映射I/O的实现
2.1 semaphore.h头文件
1 /* the fundamental datatype */
2 typedef struct {
3     pthread - mutex_t sem - mutex; /* lock to test and set sem
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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