Day 33 信号

#include <stdio.h>
#include <signal.h>
void handle(int num)//10  12
{
	if(SIGUSR1 == num)
	{
		static int i = 0;
		printf("老爸在叫你过去帮忙\n");
		i++;
		if(i == 5)
		{

			signal(SIGUSR1,SIG_DFL);
		}
	}
	if(SIGUSR2 == num)
	{
		static int j = 0;
		printf("老妈在叫你过去帮忙\n");
		j++;
		if(j == 3)
		{

			signal(SIGUSR2,SIG_DFL);
		}
	}
	if(SIGINT == num)
	{
		static k = 0;
		printf("有快递\n");
		k++;
		if(k == 2)
		{
			signal(SIGINT,SIG_DFL);		
		}

	}

}
int main(int argc, const char *argv[])
{


	signal(SIGUSR1,handle);
	signal(SIGUSR2,handle);
	signal(SIGINT, handle);
	while(1)
	{
		printf("我在玩游戏!!!!\n");
		sleep(1);

	}

	return 0;
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
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