12、通用引导加载程序:Das U-Boot 深入解析

通用引导加载程序:Das U-Boot 深入解析

1. 引导加载程序概述

市面上存在许多开源和商业引导加载程序,还有大量自制设计也被广泛使用。这些引导加载程序大多具有一定的共性,例如都具备加载和执行其他程序(尤其是操作系统)的能力,多数通过串口与用户交互。对各种网络子系统(如以太网)的支持虽不常见,但却是非常强大的功能。

对于大型开发组织而言,引导加载程序支持多种架构和处理器的能力至关重要。因为一个开发组织可能会使用跨越多种架构的多个处理器,投资使用单一的引导加载程序能降低开发成本。

在众多引导加载程序中,Das U - Boot 在嵌入式 Linux 社区中广受欢迎。它由 Wolfgang Denk 维护,托管在 SourceForge(http://u - boot.sourceforge.net/)上。U - Boot 支持多种架构,拥有大量采用它进行项目开发并为其发展做出贡献的嵌入式开发者和硬件制造商。

2. U - Boot 系统配置

2.1 配置方法

为了使 U - Boot 能在多种处理器和架构上发挥作用,需要对其进行配置。和 Linux 内核一样,U - Boot 的配置是在编译时完成的,这种方式能显著降低引导加载程序的复杂度。

U - Boot 的特定板级配置由目标平台的单个头文件以及源树中的一些软链接驱动,这些软链接会根据目标板、架构和 CPU 选择正确的子目录。配置 U - Boot 以支持其某一平台时,可使用以下命令:

$ make <platform>_config
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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