25、深入探索 System V 信号量:从基础到应用

深入探索 System V 信号量:从基础到应用

1. 引言

System V 信号量具有内核持久性,这意味着其值能在不同程序间由内核维护。为了更好地展示其使用方法,接下来将介绍几个简单程序,用于创建、操作和删除信号量集。

2. 简单程序介绍
2.1 创建信号量集程序(semcreate)

该程序用于创建一个 System V 信号量集。命令行选项 -e 可指定 IPC - EXCL 标志,最后一个命令行参数需指定信号量集中信号量的数量。

// svsern/serncreate.c
#include "unpipc.h"
int
main(int argc, char **argv)
{
    int c, oflag, semid, nsems;
    oflag = SVSEM_MODE | IPC_CREAT;
    while ((c = Getopt(argc, argv, "e")) != -1) {
        switch (c) {
            case 'e':
                oflag |= IPC_EXCL;
                break;
        }
    }
    if (optind != argc - 2)
        err_quit("usage: semcreate [ -e ] <pathname> <nsems>");
    nsems = atoi(argv[optind + 1])
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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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