5、C语言基础:函数、变量与运算符入门

C语言基础:函数、变量与运算符入门

1. 函数的力量

在C编程中,函数是一个强大的工具。以 SayHello() 函数为例,尽管它很简单,却体现了一个重要概念:将一段代码封装在一个函数中是一种高效的技术。假设你创建了一个有100行代码的复杂函数,并在程序的五个不同地方调用它。这样,你用100行代码实现了相当于500行代码的功能,投入产出比相当不错。

运行hello2程序

在Xcode中运行 hello2 程序,步骤如下:
1. 打开控制台窗口:可以通过选择“Run”菜单中的“Console”,或者按下特定组合键(原文此处表述可能有误,推测应为特定快捷键)。
2. 编译、链接并运行程序:选择“Build”菜单中的“Build and Run”,或者按下特定组合键(原文此处表述可能有误,推测应为特定快捷键)。

运行后,你会看到一个类似于之前测试程序的输出窗口。尽管 printf() 函数被封装在 SayHello() 函数中,但 hello2 程序的输出结果与之前的测试程序相同。

多次调用函数

如果修改 hello2 main() 函数,增加对 SayHello() 的调用次数,如下所示:

int main (int argc, const char * argv[]) {
    Sa
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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