读书:C和指针14章-预处理器

本文深入解析了C程序从写入到运行的过程中,预处理器如何对源代码进行预处理,包括宏替换、包含文件处理、条件编译等关键步骤。

写好了一段C程序,然后就是 调用编译器进行编译,运行。这背后到底发生些什么呢?
首先,第一步就是预处理器对源程序文件进行预处理。然后把修改好的程序传给编译器进行编译。
所谓的预处理过程,把源程序看做文件的话,就是进行些文本操作。
无非就是做5个操作:
1 )程序中,有没有出现预定义的那几个符号?
2)程序中,有没有出现 #define字眼?
3)程序中,有没有出现#include字眼?
4)程序中,有没有出现 #if #endif 字眼?
5)程序中,有没有出现 其他的预处理指令字眼。如:#error,#progma等

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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