90、嵌入式系统开发最佳实践与关键要点

嵌入式系统开发最佳实践与关键要点

在嵌入式系统开发领域,有众多关键要点和最佳实践能够提升开发效率、保障产品质量。下面将详细介绍这些重要内容。

1. 开发基础最佳实践

开发过程中,有一系列基础的最佳实践值得遵循:
1. 制定书面开发计划 :明确过程步骤以及每个步骤的输出。同时,为产品生命周期内的每个过程步骤创建并维护至少一份书面结果,确保这些书面结果在开发期间和产品整个生命周期内都能提供价值。
2. 更新书面需求 :涵盖所有期望和不期望的系统属性。为所有需求关联实际的测量策略,即便需要使用代理测量。明确系统的非功能属性,如性能、安全性、可用性和标准符合性等。确保需求与测试之间具有双向的完全可追溯性,并采用变更控制和审批流程来管理需求变更和功能蔓延的风险。
3. 构建书面软件架构 :至少包含一个具有明确含义的框图。确保系统架构能够促进良好的模块化。
4. 设计书面软件 :对于模态和状态相关行为,可优先考虑使用状态图。
5. 采用定义好的编码风格 :强调便于同行评审,并避免高风险的编码实践。使用启用了强大检查功能的静态分析工具进行无警告编译,管理软件复杂性,避免出现混乱的代码,积极避免使用全局变量,尽量不使用汇编语言。
6. 进行全面同行评审 :如果在同行评审中发现的错误不足一半,那么同行评审可能存在问题。
7. 确保良好的测试覆盖 :通过白盒、黑盒和探索性测试相结合的方式。

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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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