8、嵌入式 Linux 系统开发与调试全解析

嵌入式 Linux 系统开发与调试全解析

1. 嵌入式 Linux 系统开发的主机/目标架构类型

嵌入式 Linux 系统开发有三种不同的主机/目标架构:链接式设置、可移动存储设置和独立式设置。实际的设置可能属于多个类别,也可能随时间和需求、开发方法的变化而改变。

1.1 链接式设置

在这种设置中,目标设备和主机通过物理电缆永久连接,通常是串口电缆或以太网链接。其主要特点是目标设备和主机之间不传输物理硬件存储设备,所有传输都通过链接进行。
- 主机与目标设备的组成 :主机包含跨平台开发环境,目标设备包含合适的引导加载程序、功能正常的内核和最小根文件系统。
- 远程组件的使用 :目标设备也可使用远程组件促进开发,例如内核可通过简单文件传输协议(TFTP)获取,根文件系统可通过 NFS 挂载,而非存储在目标设备的存储介质上。使用 NFS 挂载的根文件系统在开发过程中非常理想,可避免在主机和目标设备之间不断复制程序修改。
- 调试与连接 :这种设置最为常见,物理链接可用于调试,但通常会有另一个链接专门用于调试。许多嵌入式系统同时具备以太网和 RS232 链接功能,以太网链接用于下载可执行文件、内核、根文件系统等大数据项,RS232 链接用于调试。对于缺少 RS232 串口的现代“无遗留”PC 系统和基于 PowerPC 的系统,可添加 USB 串口转接器解决,但如果要进行真正的串口控制台调试,不要在目标设备上使用。

下面是链接式设置的结构示意表格:
| 主机 | 目标设备 |
| — | — |

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值