调整EVC的编译和链接目录

本文介绍了解决EVC编译器无法识别特定函数的问题方法。主要原因是默认的编译目录只包含了标准SDK的内容,而正确的做法是通过EVC的设置选项添加实际使用的Windows CE SDK、OAL和DDK目录。
导读:
  有的函数在帮助文件中提到过,说CE支持此函数。但在编译时EVC不识别,或者链接时不识别。一种原因可能是你在安装了CE和EVC后,没有调整EVC的编译和链接目录,也就是包含头文件和库文件的目录。EVC在安装后,默认包含头文件和库文件的目录为Standard SDK目录,Standard SDK是专为模拟器准备的,自然内容很少,找不到某个函数也在情理中。解决办法是修改EVC的包含头文件和库文件的目录。位置在菜单“tools”-“options”-“directories”。在“CPUs”栏里选择你的CPU类型,然后分别添加头文件和库文件的目录,添加的头文件目录和库文件目录是安装Windows CE时SDK的目录。举例来说,假如开发平台使用的是x86 CPU。那么在“CPUs”中选择“Win32 (WCE x86)”,然后在“Show directories”中选择“include files”,接着在下面“Directories”栏里添加几个目录。如图1所示(SDK指软件开发包,OAK指OAL开发包,DDK指驱动开发包)。接着在“Show directories”中选择“library files”,把库文件目录也添加进去。如图2所示。 

  
  图一
  
  
  图二
  
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神经网络与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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