函数体内部组成分类的说明

背景:

最近我在看以前同事的单片机程序,发现整个项目存在很多循环,这样某些函数会被反复得到函数调用并运行,函数体内部组成分类就有了很重要意义,当然高手可能这是理所当然的事情,不过我这种初学者希望将这些“常识”记录下来,希望对自己以及大家写代码有所启迪。
(1)栈内存,也就是局部变量,这些变量存在运行环境堆内存中,每次循环都会被分配新的堆内存。

(2)静态局部变量:也就是使用static修饰的局部变量,这种有点像全局变量,但是它是存在全局变量去,但是作用域属于局部变量。它的特点是只定义一次,每次循环都跨过定义,只有在函数体内部的代码段才能访问,其他函数无法访问。

(3)堆内存:使用malloc()相关函数定义并申请的一段堆内存,一般会绑定一个指针变量,这里不展开说明,不过需要程序员自己把控使用完使用free()函数释放掉。

(4)代码段:

分为两类:第一类:无条件执行的,也就是没有if、switch等条件语句包含的代码,这些代码每次函数调用都会被运行。

第二类:存在与if条件判断中的代码段,当需要满足特殊条件的时候才会被运行,所以到底运行不运行由条件满足于不满足决定。第二类情况是最常见的情况,也是编程过程中需要特别注意的情况。单片机编程过程中往往在函数内部直接调用全局变量方式,而不是使用使用函数传参的方式。

对于全局变量的类型定义的一些思考:在看别人写的代码的时候,看到别人定义了结构体类型,往往会想我为什么想不到要定义这样的成员变量,我现在的想法是,因为定义的循环需要调用函数,函数体内会访问全局变量,当使用全局变量的时候,需要将某些独立的全局变量打包在一起,也就是“定义全局变量的时候想不到,可以在后面访问全局变量的时候再进行打包”。

最后,从整个项目程序看,是由好多个循环构成的,在某一时刻到底哪个循环正在循环是说不准的,也就是都有可能某个循环在前面,无法保证哪个一定在前,那个一定后执行。这样就会存在某个循环中当需要读取全局变量的数值时,该全局变量的数据可能是未准备好的,也就是未写入有效数值,这个时候就需要使用if/switch等分支判断语句能够跨过去,也就是函数体内部有某种判断当条件不满足时直接跨过,当条件满足时才运行有用代码,对全局变量进行读操作。这也是我在前面说函数体内部某些代码尽量包含在某些分支判断中的原因。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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