15、Linux 启动过程与引导加载器详解

Linux 启动过程与引导加载器详解

1. UEFI 启动方式

UEFI 不再依赖硬盘上的单个引导扇区来存放引导加载程序,而是指定了一个特殊的磁盘分区——EFI 系统分区(ESP)来存储引导加载程序。这样可以支持任意大小的引导加载程序,还能为多个操作系统存储多个引导加载程序。

1.1 ESP 分区设置

ESP 分区使用旧的 Microsoft 文件分配表(FAT)文件系统来存储引导加载程序。在 Linux 系统中,ESP 通常挂载在 /boot/efi 目录下,引导加载程序文件通常使用 .efi 扩展名,例如 linux.efi

1.2 UEFI 固件与引导管理

UEFI 固件使用内置的迷你引导加载程序(有时称为引导管理器),允许用户配置要启动的引导加载程序文件。

1.3 兼容性与安全启动

并非所有 Linux 发行版都支持 UEFI 固件。如果使用 UEFI 系统,需确保所选的 Linux 发行版支持它。许多 UEFI 系统启用了安全启动功能,启用后仅加载由已知签名证书进行数字签名的引导加载程序。很多系统只识别 Microsoft 证书,这使得启动 Linux 系统变得复杂,但并非不可能。大多数 Linux 发行版使用链式加载方法,先加载由 Microsoft 签名的 shim 引导加载程序,然后指向真正的 Linux 引导加载程序。

1.4 引导加载程序注册

使用 UEFI 时,需要在引导管理器界面菜单中注册每个希望在启动时显示的引导加载程序文件,之

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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