Qt/E4.6.3嵌入式图像库移植

本文提供了一步一步指导如何使用特定交叉编译器(如arm-linux-gcc4.1.2)进行Qt版本(如qt-everywhere-opensource-src-4.6.3)的编译与配置,适用于Linux-Ubuntu11.04平台,并特别强调了tslib-1.4.tar.gz源码的整合。
QT版本:
qt-everywhere-opensource-src-4.6.3.tar.gz
交叉编译器版本:
arm-linux-gcc 4.1.2
操作系统平台:
Linux -- ubuntu11.04
所需源码:
       tslib-1.4.tar.gz
qt-everywhere-opensource-src-4.6.3.tar.gz 
一 :安装交叉编译工具(略)

二 :编译tslib-1.4.tar.gz(略,参考tslib1.4移植)

三 :qt-everywhere-opensource-src-4.6.3.tar.gz
#tar xzvf qt-everywhere-opensource-src-4.6.3.tar.gz
#cd qt-everywhere-opensource-src-4.6.3
#vim qt-everywhere-opensource-src-4.6.3/mkspecs/qws/linux-arm-g++/qmake.conf

其中内容;
QMAKE_CC=arm-linux-gcc 
QMAKE_CXX=arm-linux-g++ 
QMAKE_LINK=arm-linux-g++ 
QMAKE_LINK_SHLIB=arm-linux-g++ 
改为:
QMAKE_CC=/opt/toolchains/arm920t-eabi/bin/arm-linux-gcc -lts
QMAKE_CXX=/opt/toolchains/arm920t-eabi/bin/arm-linux-g++ -lts
QMAKE_LINK=/opt/toolchains/arm920t-eabi/bin/arm-linux-g++ -lts
QMAKE_LINK_SHLIB=/opt/toolchains/arm920t-eabi/bin/arm-linux-g++ -lts
#./configure \
-prefix /usr/local/Trolltech/QtEmbedded-4.6.3-arm \
-opensource \
-confirm-license \
-release -shared \
-embedded arm \
-xplatform qws/linux-arm-g++ \
-depths 16,18,24 \
-fast -pch \
-optimized-qmake \
-qt-sql-sqlite \
-qt-libjpeg \
-qt-zlib \
-qt-libpng \
-qt-freetype \
-little-endian -host-little-endian \
-no-qt3support \
-no-libtiff -no-libmng \
-no-opengl \
-no-mmx -no-sse -no-sse2 \
-no-3dnow \
-no-openssl \
-no-qvfb \
-no-phonon \
-no-nis \
-no-opengl \
-no-cups \
-no-glib \
-no-webkit \
-no-phonon \
-no-javascript-jit \
-no-xkb -no-sm -no-xinerama -no-xshape \
-no-xcursor -no-xfixes -no-xrandr -no-xrender \
-no-separate-debug-info \
-nomake examples -nomake tools -nomake docs -nomake demos\
-qt-kbd-usb \
-no-gfx-qvfb -no-kbd-qvfb -no-mouse-qvfb \
-qt-mouse-tslib -I/usr/local/tslib/include -L/usr/local/tslib/lib
#make
#makeinstall
四 :编译QT应用程序
#cd examples/grapicsview/dragdroprobot
#qmake
#make
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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