WinCE BSP中打印信息的实现介绍

本文介绍在Windows CE系统中实现串口打印功能的方法,包括必要的四个函数实现及DEBUGMSG、RETAILMSG、NKDbgPrintfW等打印函数的使用场景与注意事项。

作者:ARM-WinCE

 

 

不管在WinCE5.0还是在WinCE6.0中,我们在调试驱动或者应用的时候都会用到打印函数。在驱动里面,我们可能会用DEBUGMSG(..),RETAILMSG(..),还有NKDbgPrintfW(..)。在我们使用这些打印函数调试我们的程序之前,我们需要实现串口打印功能。

在WinCE的BSP中,如果想调用DEBUGMSG(..)或者RETAILMSG(..)来从串口打印信息,必须在我们的BSP中的OAL层找到debug.c,在这个文件里面实现下面的4个函数:

void OEMInitDebugSerial(void) :           初始化用于打印信息的串口

int OEMReadDebugByte (void):            从串口读一个byte,出错时返回OEM_DEBUG_COM_ERROR;没有数据时返回OEM_DEBUG_READ_NODATA

void OEMWriteDebugByte(BYTE ch): 写一个byte到串口void OEMWriteDebugString(unsigned short* str): 写一个字符串到串口,这个函数其实就是通过调用OEMWriteDebugByte(..)实现的。实现了上述的4个函数,就可以通过串口打印来调试程序了。一般这4个函数在OAL中的debug.c中实现。
 
在BSP中,我们一般会用3个函数来实现打印:DEBUGMSG,RETAILMSG,NKDbgPrintfW。简单介绍一下:
 
NKDbgPrintfW(..)函数一般只在OAL中使用,可以直接从串口中打印出信息,不受编译选项的影响。
 
DEBUGMSG(..)函数只有在工程在Debug模式下编译以后,才会打印出信息来。如果是在Release模式下编译的,就不会打印信息出来。
 
RETAILMSG(..)函数在Debug模式下和Release模式下编译都会打印出调试信息,但是如果你在工程的属性中的"Build option"中选择了"Enable ship build",那么RETAILMSG函数就不会打印信息了。

 

另:

DEBUGMSG(..)函数只有在工程在Debug模式下编译以后,才会打印出信息来。如果是在Release模式下编译的,就不会打印信息出来。
--------------------------------------------------
WINCE的驱动开发中,我们一般将工程编译为release模式。如果编译为debug模式,编译结果(NK)将会非常大,超过代码中对NK的限制范围。

而且有的时候我们只需要了解个别设备驱动的调试信息,并不需要将整个工程编译为debug模式。

在这种情况下可以用这样的方法,在驱动文件的头部加上:

#undef DEBUGMSG
#define DEBUGMSG(x,s) NKDbgPrintfW s

这样这个驱动文件里的所有调试信息都会打印出来,并且不理会DebugZone的设置。

 

 

本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/nanjianhui/archive/2008/02/19/2107450.aspx

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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