Day 76 初始liunx 嵌入式。搭建linux操作系统

本文详细介绍嵌入式系统的概念及组成,soc片上系统原理,驱动开发,内存与CPU的交互,以及嵌入式软件部分包括bootloader、操作系统内核、根文件系统等关键组件。同时,讲解了norflash和nandflash的区别,tftp协议应用,以及使用j-link修改norflash的方法。

1.嵌入式是什么,专用的计算机系统。
2.计算机的五大组成部分, 运算器,储存器,控制器,输入,输出。
3.soc (System on chip)片上系统,cpu加功能电路。
4.驱动,硬件操作的方法。
5.内存与cpu的地址,数据总线相连。
6.嵌入式系统不可缺少的软件部分:(1)bootloader 加载引导内核,储存在flash运行在内存。-》u-boot工程。
(2)操作系统内核,必须挂载文件系统(进程管理,内存管理,文件管理,设备管理,网络协议)储存在flash,运行在内存。-》内核源码生成。

(3)根文件系统:文件的组织方式。储存在flash 被内核挂载。-》busybox 生成。
7.linux 不是一个完整的操作系统,缺少图形操作,不能算一个完整的操作系统。ubuntu是一个完整的操作系统。
8.norflash 可以被cpu直接寻址,加载,执行
nanflash 不能被cpu直接寻址执行。
9.tftp局域网文件传输协议
10.nanflash启动,上电后soc无条件拷贝nanflash的前4k到iram执行。
11.linux内核大概5M左右。
12.j-link 可以修改 norflash
13. S3C2440 (SOC) 64M 内存 256M nandflash 2M norflash


搭建操作系统流程
1.烧写uboot.bin 到norflash(使用jlink+jflash)
2.下载内核到内存

uboot的使用:
开发程序在pc ,如何加载程序到开发板内存
? 查看uboot的指令
环境变量
ipaddr 板子ip地址
serverip tftp服务器ip(pc的ip地址)
bootargs 指定根文件系统位置
bootdelay 交互等待时间
bootcmd bootdelay减为0时,uboot自动执行的指令

printenv 查看环境变量指令
setenv ipaddr 192.168.1.111 ;修改环境变量

saveenv 保存修改到flash
ping 192.168.1.111(ubuntu ip地址)
host 192.168.1.111 is alive
程序下载
tftp 0x30008000 uImage ;使用网络下载serverip的uImage到开发板内存0x30008000
搭建tftp 服务器

关闭iptables ubuntu防火墙

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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