31、嵌入式系统开发全解析

嵌入式系统开发全面解析

嵌入式系统开发全解析

1. 嵌入式 Linux 开发环境搭建

在嵌入式 Linux 开发中,搭建合适的开发环境至关重要。以下是具体的操作步骤:
- 输入密码并下载程序 :输入密码 arcom 开始下载程序,下载完成后,终端会显示类似如下的输出:

blink                                100% 3620     3.5KB/s   00:00
  • 执行下载的程序 :在 Arcom 板的提示符下输入 /tmp/blink 来执行下载的程序。如果程序下载正常,绿色 LED 应该会闪烁。
root@viper root# /tmp/blink
  • 终止程序 :由于 Linux 示例程序会一直运行,若要终止特定示例,在控制台按 Ctrl - C ,Arcom 板将中止程序并返回 VIPER - Lite 提示符。
2. 嵌入式 Linux 示例调试

嵌入式 Linux 示例的调试通过以太网连接进行,而非串口连接。以下是调试 blink 示例的步骤:
1. 启动 gdb 服务器进程

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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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