21 JAN 2011 Note

本文讨论了单片机编程中遇到的问题,如重复代码及频繁查阅手册等,并提出通过整理代码和编写库来提高效率的方法。同时介绍了在MSP430上实现高于常规的波特率用于串口通信的技术细节。

以往每次写单片机的程序 很少用多文档结构 主要是人懒 凑在一个文件里搞起来方便(主要是单片机应用都比较简单)

但是 时间长了就发现 每次都复写很多代码 而且每次写 都得再去翻手册 查寄存器 实在是有点麻烦

恰好 最近又在玩arduino 所以 觉得还是有必要把以前的代码整理一下 改打包打包 改写库写库 虽然这次累点 但是搞好了 以后就方便了

 

另外 这次是了一下在msp430上用比普通高的波特率 232-USB用的是FT232RL 反正试到500kbps 还是可以的 这样以后小数据量的数据采集就可以用这个了 省得自己弄usb驱动

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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