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:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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