函数指针

本文转载于:http://www.cnblogs.com/gmh915/archive/2010/06/11/1756067.html 

函数指针是指向函数的指针变量,即本质是一个指针变量。

 int (*f) (int x); /* 声明一个函数指针 */
 f=func; /* 将func函数的首地址赋给指针f */ 

指向函数的指针包含了函数的地址,可以通过它来调用函数。声明格式如下:  类型说明符 (*指针变量)(参数)
这个特殊的指针指向一个返回整型值的函数。指针的声明必须和它指向函数的声明保持一致。指针名和指针运算符外面的括号改变了默认的运算符优先级。如果没有圆括号,就变成了一个返回整型指针的函数的原型声明。例如:void (*fptr)();

把函数的地址赋值给函数指针,可以采用下面两种形式:      

 fptr=&Function;
 fptr=Function;

取地址运算符&不是必需的,因为单单一个函数标识符就表示了它的地址,如果是函数调用,还必须包含一个圆括号括起来的参数表。可以采用如下两种方式来通过指针调用函数:
       

x=(*fptr)();
x=fptr();

第二种格式看上去和函数调用无异。但是有些程序员倾向于使用第一种格式,因为它明确指出是通过指针而非函数名来调用函数的。

下面举一个例子:   

 #include<stdio.h>
void (*funcp)(); void FileFunc(),EditFunc(); main()
{ funcp
=FileFunc; (*funcp)(); funcp=EditFunc; (*funcp)(); } void FileFunc() { printf("FileFunc\n");
}
void EditFunc() {
   printf(
"EditFunc\n"); }

 程序输出为:

        FileFunc
        EditFunc

转载于:https://www.cnblogs.com/QingCHOW/p/4603678.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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