c语言总结:strcpy和strlen

本文详细介绍了C语言中字符串复制函数strcpy的实现原理及其使用注意事项,同时讲解了如何计算字符串长度,提供了代码示例并阐述了核心知识点。
char* strcpy(char* strDest, const char* strSrc)   // 对于并不改变的参数,使用const限定
{
  assert((strDest != NULL) && (strSrc != NULL));  // 首先判断合法性
  
  char* address = strDest;				
  while((*strDest++ = *strSrc++) != '\0');
  return address;				  // 方便链式操作,需要返回目标字符串的指针
}

int strlen(const char* strSrc)
{
  assert(strSrc != NULL);
  int count = 0;
  while(*strSrc++ != '\0') 
  {
    count++;
  }
  return count;
}

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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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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