22、嵌入式开发的现在与未来:Cortex-M的机遇与挑战

嵌入式开发的现在与未来:Cortex-M的机遇与挑战

1. 代码覆盖测试

在嵌入式软件开发中,代码覆盖测试是评估代码质量的重要手段。通过特定操作可生成插桩可执行文件和配置文件,之后在源文件上运行 gcov 就能生成简单的代码覆盖报告,示例命令如下:

$ gcov test.c

需要注意的是, gcov 仅能测量行覆盖率,更复杂的代码覆盖测量需要更强大的工具。对于大型项目和团队,有优秀的商业工具可有效开发测试套件;而对于小团队,选择熟悉且能以最小开销达成目标的框架更为合适。

2. 探索实用示例与代码

2.1 Raspberry Pi Pico示例

Raspberry Pi Pico于2021年搭载RP2040发布,在Arm Cortex - M社区中广受欢迎,以下是一些展示其功能的示例:
- 多核Pico :该示例突出了Pico上RP2040 SoC的核心特性——两个Cortex - M0 +处理器。由于Cortex - M0 +为降低功耗和面积牺牲了性能,单核心难以运行并发任务。而Pico的多核特性可让两个任务并行运行,每个Cortex - M0 +处理一个任务。你可通过此链接查看并复制示例: https://learn

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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