ASCII码表

这个貌似时而会用到,不经常用的还真记不住。这里标记下,用着方便。


ASCII码表完整版


ASCII值

控制字符

ASCII值

控制字符

ASCII值

控制字符

ASCII值

控制字符

0

NUL

32

(space)

64

@

96

1

SOH

33

65

A

97

a

2

STX

34

66

B

98

b

3

ETX

35

#

67

C

99

c

4

EOT

36

$

68

D

100

d

5

ENQ

37

%

69

E

101

e

6

ACK

38

&

70

F

102

f

7

BEL

39

,

71

G

103

g

8

BS

40

(

72

H

104

h

9

HT

41

)

73

I

105

i

10

LF

42

*

74

J

106

j

11

VT

43

+

75

K

107

k

12

FF

44

,

76

L

108

l

13

CR

45

-

77

M

109

m

14

SO

46

.

78

N

110

n

15

SI

47

/

79

O

111

o

16

DLE

48

0

80

P

112

p

17

DCI

49

1

81

Q

113

q

18

DC2

50

2

82

R

114

r

19

DC3

51

3

83

X

115

s

20

DC4

52

4

84

T

116

t

21

NAK

53

5

85

U

117

u

22

SYN

54

6

86

V

118

v

23

TB

55

7

87

W

119

w

24

CAN

56

8

88

X

120

x

25

EM

57

9

89

Y

121

y

26

SUB

58

:

90

Z

122

z

27

ESC

59

;

91

[

123

{

28

FS

60

<

92

/

124

|

29

GS

61

=

93

]

125

}

30

RS

62

>

94

^

126

~

31

US

63

?

95

127

DEL



NUL 空

VT 垂直制表

SYN 空转同步

SOH 标题开始

FF 走纸控制

ETB 信息组传送结束

STX 正文开始

CR 回车

CAN 作废

ETX 正文结束

SO 移位输出

EM 纸尽

EOY 传输结束

SI 移位输入

SUB 换置

ENQ 询问字符

DLE 空格

ESC 换码

ACK 承认

DC1 设备控制1

FS 文字分隔符

BEL 报警

DC2 设备控制2

GS 组分隔符

BS 退一格

DC3 设备控制3

RS 记录分隔符

HT 横向列表

DC4 设备控制4

US 单元分隔符

LF 换行

NAK 否定

DEL 删除



基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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