13、C++ 嵌入式开发:从正确启动到硬件驱动

C++ 嵌入式开发:从正确启动到硬件驱动

1. 正确的启动方式

在 C++ 编程中,静态变量的初始化是一个需要关注的点。如果静态变量的默认值就是我们期望的值,那么显式初始化就不是必需的。例如:

struct protocol_frame
{
    static std::uint8_t count;
    protocol_frame() { }
};
// 默认初始化
std::uint8_t protocol_frame::count;

像下面这些静态变量,默认初始化就足够了,显式初始化反而会增加代码大小和预初始化阶段的运行时间:

namespace
{
    std::uint8_t key = 0; // 不必要
    float val = 0.0F;     // 不必要
    bool flag = false;    // 不必要
}

然而,如果静态变量的初始值与默认值不同,则需要显式初始化,例如:

namespace
{
    std::uint8_t version = 3U; // 显式初始化
    float f = 4.56F;           // 显式初始化
    bool flag = true;          // 显式初始化
}
2. 避免使用未初始化的对象

静态初始化在设计稳定软件时具有重要的运行时

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【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)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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