嵌入式Linux内核的交叉编译实践-基于编程

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本文详细介绍了嵌入式Linux内核的交叉编译过程,包括准备交叉编译工具链,获取内核源代码,配置交叉编译环境和内核选项,以及如何进行编译和获取内核映像。该过程对于在不同硬件平台上构建内核至关重要。

在嵌入式系统开发中,Linux内核是一个关键的组成部分。为了适应不同的硬件平台,我们通常需要进行交叉编译,即在一台主机上编译适用于目标嵌入式设备的内核。本文将详细介绍如何进行嵌入式Linux内核的交叉编译,并提供相应的源代码示例。

首先,我们需要准备交叉编译工具链。这些工具链包括交叉编译器、库文件以及相关的工具。根据目标设备的架构和操作系统,选择合适的工具链是非常重要的。常见的交叉编译工具链有GCC、Clang等。接下来,我们将以GCC工具链为例进行说明。

  1. 安装交叉编译工具链

首先,从官方网站下载并安装适用于目标设备的GCC交叉编译工具链。安装完成后,将交叉编译器所在的路径添加到系统环境变量中,以便在终端中能够方便地调用。

  1. 获取Linux内核源代码

在进行交叉编译之前,我们需要获取Linux内核的源代码。你可以从官方网站或者Git仓库下载最新的内核源码。解压源码包,并进入源码目录。

  1. 配置交叉编译环境

在源码目录下,执行以下命令配置交叉编译环境:

export ARCH=<目标设备的架构
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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