48、嵌入式系统开发中的数据共享、资源利用与全局变量问题解析

嵌入式系统开发中的数据共享、资源利用与全局变量问题解析

在嵌入式系统开发中,数据共享、硬件资源利用以及全局变量的使用是三个关键且相互关联的方面。这些方面处理不当可能会导致各种问题,影响系统的稳定性、可维护性和开发成本。下面将详细探讨这些问题及其解决方案。

数据共享风险

数据共享问题通常在一个任务可以抢占另一个任务时出现,包括任务切换和中断服务程序(ISR)。以下是几种常见的数据共享风险:
- 读取中数据更新 :当一个多字节数据在读取过程中被其他任务修改时,就会出现问题。例如,一个程序读取日期时间值,而该值正被硬件定时器ISR更新。假设日期时间字段包括16位的天、8位的小时、8位的分钟和8位的秒。如果ISR在读取过程中触发,可能会导致日期时间值出现错误。如在8位处理器上,当前日期时间为Day = 255; Hour = 23; Minute = 59; Second = 59,正常情况下ISR将时间加一秒后为Day = 256; Hour = 00; Minute = 00; Second = 00。但如果ISR在读取 GetDateTime 函数过程中触发,可能会得到以下结果:
- 如果ISR在读取Day的高低字节之间触发,结果可能是Day = 00; Hour = 00; Minute = 00; Second = 00,这是最糟糕的情况,答案在8位CPU上会相差256天。
- 如果ISR在读取Day和Hour之间触发,结果可能是Day = 255; Hour = 00; Minute = 00; Second = 00。
- 如果ISR在读取Hour和Minute之间触发,结果可能是Day

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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