C++basic--assert

本文深入探讨了C++中的assert断言功能,解释了它如何在<assert.h>头文件中实现,并通过示例代码展示了assert()宏的作用。当表达式评估为假时,assert会终止程序并显示错误的测试、文件名和行号,有助于调试和验证代码的正确性。

assert

assert断言,是宏.

C语言中<assert.h>(C++)头文件由assert()宏组成.接受一个整型表达式作为参数,其作用是如果条件返回错误,则终止程序执行,并会显示失败的测试,包含测试的文件名和行号.

assert的用法

//test.cpp
#include<iostream>
//#define NDEBUG
#include<cassert>
using namespace std;
int main()
{
    int a=10;
    a=5;
    assert(a==10);
    cout<<"a= "<<a<<endl;
    return 0;
}
Assertion failed: a==10, file test.cpp, line 9

assert()自动标识文件和出错的行号.

可以通过定义#define NDEBUG关闭assert()机制

如上述代码若将//#define NDEBUG的注释去掉,则输出a = 5

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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