18、图形编程与Linux内核构建全攻略

图形编程与Linux内核构建全攻略

一、QT程序构建与常见错误处理

在构建QT程序时,通常会用到以下三个命令:

qmake -project
qmake
make

一般情况下,除非在项目文件夹中添加或删除了文件,否则不需要重新运行 qmake -project 。而每当编辑任何源文件时,运行 qmake make 是个不错的选择。最终的可执行文件会以项目目录命名,而不是C11文件。

在编写一个简单的QT程序时,直接在源文件中声明和实现 myQtApp 类,省去头文件,却引发了链接器错误: undefined reference to ‘vtable for myQtApp’ 。这个问题很常见,论坛上有很多相关讨论。其原因是一个或多个非纯虚方法未被定义。解决办法是必须使用头文件。

二、将QT移植到ARM平台

要将QT应用到BeagleBone目标板上,主要有以下三个步骤:
1. 决定图形输出显示方式 :可以选择显示扩展板,有两种类型,一种是显示屏直接集成在扩展板上,另一种是通过电缆连接显示屏。选择前者会失去对为温控器示例提供温度的电位器的访问权限。另一种选择是使用VNC(虚拟网络计算)协议在工作站上显示输出。
2. 在BBB上构建并安装QT库
3. 修改应用程序构建环境以

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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