38、Polyspace分析:变量范围约束、运行时检查配置与审查信息导入

Polyspace分析:变量范围约束、运行时检查配置与审查信息导入

1. Polyspace Code Prover分析中约束变量范围

1.1 分析背景与目标

在Polyspace Code Prover分析中,为了获得最精确的结果,被分析的程序应尽可能完整。但实际情况中,可能由于多种原因无法提供完整的程序进行分析。即便对于完整的应用程序,一些外部输入的约束信息也可能存在于程序之外。此时,就需要对分析进行约束,以在不完整应用程序的情况下也能得到精确结果。

1.2 Code Prover对程序边界变量范围的假设

当进行Polyspace Code Prover分析时,需要对程序边界的变量范围做出假设,以提供可靠的结果。分析会检查所有可能导致特定类型运行时错误的操作,目标是从数学上证明这些操作是否会导致运行时错误。若分析无法证明错误的存在或不存在,会将操作标记为橙色以便手动检查。

被分析的程序模块可能存在两种不完整的情况:
- 没有定义应用程序入口点的 main() 函数。
- 并非所有函数实现都可用于分析,例如分析的程序模块可能调用了未提供给分析的其他模块中定义的函数。

以下是一个简单的程序模块示例:

#include <stdint.h>
int8_t getAnInput(void);
int32_t calculateSum(int32_t numberToProcess) {
    int32_t sum = 0;
    for(int32_t i = 0; i <
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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