第一个Makefile的编写(原始到模式化)

本文详细介绍了Makefile从最原始形式到模式化改进的过程,包括变量替换、通配符使用、隐式规则应用以及最终的模式化写法。通过逐步优化,展示了如何高效管理编译过程,减少重复编译,提高开发效率。

第一个Makefile的编写(原始到模式化)

Makefile是用于自动编译和链接的,一个工程有很多文件组成,每一个文件的改变都会导致工程的重新链接,但是不是所有的文件都需要重新编译,Makefile中纪录有文件的信息,在make时会决定在链接的时候需要重新编译哪些文件。本文从最原始的Makefile,逐步进行一点一点的改进,最终演化为模式化的写法:
 
1.###############################################
#最原始的Makefile
main:main.o fun.o
#命令前面的空白为Tab键,否则不能正常运行
 gcc main.o fun.o -o main
main.o:main.c fun.h
 gcc -c main.c -o main.o
fun.o:fun.c fun.h
 gcc -c fun.c -o fun.o
clean:
 rm -f main *.o
2.###############################################
#变量替换
OBJS=main.o fun.o
CC=gcc
CFLAGS=-c

main:$(OBJS)
 $(CC) $(OBJS) -o main
main.o:main.c fun.h
 $(CC) $(CFLAGS) main.c -o main.o
fun.o:fun.c fun.h
$(CC) $(CFLAGS) fun.c -o fun.o
clean:
 rm -f main *.o
3.##################################################
#通配符替换
OBJS=main.o fun.o
CC=gcc
CFLAGS=-c
main:$(OBJS)
 #$^ 所有依赖文件,$@目标文件
 $(CC) $^ -o $@
main.o:main.c fun.h
 #$< 第一个依赖文件
 $(CC) $(CFLAGS) $< -o $@
fun.o:fun.c fun.h
 $(CC) $(CFLAGS) $< -o $@
clean:
 rm -f main *.o
4.######################################################
#采用隐式规则:.c文件隐式地编译为.o文件
OBJS=main.o fun.o
CC=gcc
CFLAGS=-c
main:$(OBJS)
 #$^ 所有依赖文件,$@目标文件
 $(CC) $^ -o $@
clean:
 rm -f main *.o
5.#########################################################
#模式化
OBJS=main.o fun.o
CC=gcc
CFLAGS=-c
main:$(OBJS)
 #$^ 所有依赖文件,$@目标文件
 $(CC) $^ -o $@
#模式规则 %匹配零或若干个字符
%.o:%.c
 $(CC) $(CFLAGS) $< -o $@

clean:
 rm -f main *.o
#######################################################
 
#代表注释一行
@加在命令的前面 取消命令的回显 但仍然打印错误信息
红色代表需要注意的地方
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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