20、嵌入式系统调试与多处理器系统通信解析

嵌入式系统调试与多处理器系统通信解析

嵌入式系统调试要点

测试的重要性

在嵌入式系统设计中,有些人会认为自己对设计非常有信心,无需进行测试。但实际上,不愿测试往往反映出对设计缺乏信心。特别是在一些将安全融入嵌入式设计的系统中,需要进行特殊测试来验证安全系统的工作情况。例如,为防止危险发生,当操作员打开仪器的门时,系统可能需要关闭电机。为确保单点故障(如某个联锁装置卡在“门关闭”状态)不会引发安全问题,系统中通常会设置联锁装置。此时,可能需要设计验证测试,以确保任何一个联锁装置都能使电机停止运行。还可以进一步测试,让一个联锁装置正常工作,另一个振荡,以模拟布线中的不良连接。在很多情况下,会使用故障模式影响分析(FMEA)或事件树来规范对这类故障影响的分析,分析结果将推动系统的验证需求。

问题日志的使用

在大多数项目中,第一轮功能测试会暴露出一些问题。建议为任何项目,尤其是大型项目建立问题日志。日志应列出遇到的任何错误、发现错误的方式(正在测试的条件或功能)、负责修复问题的人员以及问题修复的时间。电子日志就足够了,但在测试机器附近放置纸质日志会更方便记录。不过,在调试基本设计的第一天不要尝试使用问题日志,因为问题的数量和频率会使保持日志更新成为一项繁琐的任务,而且很难完成。对于只有一两名工程师的项目,问题日志可能看似多余,但它可以防止被搁置的小问题被完全遗忘。

当问题修复后,需要考虑进行多少测试来证明修复有效,并验证修复没有引入新问题。在高可靠性系统中,可能需要重新运行整套测试。而其他一些系统可能只需要进行回归测试,以验证更改的代码或硬件区域。虽然说只需要进行有限的回归测试很容易,但要小心,看似无害的代码更改可能会产生深远的影响,尤其是

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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