13、Ubuntu系统硬件配置与使用指南

Ubuntu系统硬件配置与使用指南

1. Ubuntu硬件支持情况

Ubuntu在硬件支持方面已经有了很大的进步,许多可连接设备,如数码相机和打印机,几乎无需配置就能与Ubuntu兼容。大多数PC底层硬件在安装过程中会自动预配置,显卡和声卡通常也能顺利工作,安装后连接的USB和FireWire设备大多也能得到支持。以下是一些硬件支持信息的在线来源:
| 硬件类型 | 网络来源 |
| — | — |
| 显卡 | http://xorg.freedesktop.org/wiki/Projects/Drivers |
| 声卡 | http://linux-sound.org/hardware.html |
| 打印机 | www.linuxfoundation.org/en/OpenPrinting |
| 扫描仪 | www.sane-project.org/sane-supported-devices.html |
| 相机 | www.gphoto.org/proj/libgphoto2/support.php |
| Wi-Fi卡 | www.hpl.hp.com/personal/Jean_Tourrilhes/Linux/ |
| 笔记本电脑 | http://tuxmobil.org |

不过,仍有相当数量的设备不被Ubuntu支持。这些不支持的硬件通常是依赖硬件制造商提供定制软件的特殊设备,或者是一些大众市场产品,如部分打印机、扫描仪和无线适配器,其制造商对发布Linux驱动不感兴趣。此外,新上市的硬件可能在初期无法与Ubuntu兼容,因为公司通常会优先为Windows编写驱动。但随着新硬件的推

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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