27、Python C 扩展编程全攻略

Python C 扩展编程全攻略

1. 编写简单的 C 扩展模块

在 Python 编程中,有时需要使用 C 语言编写扩展模块来提高性能或实现特定功能。一个简单的 C 扩展函数示例如下:

static PyObject *py_func(PyObject *self, PyObject *args) { 
    ... 
}

这里的 PyObject 是 C 语言的数据类型,用于表示 Python 对象。从高层次来看,扩展函数是一个 C 函数,它接收一个 Python 对象元组( PyObject *args ),并返回一个新的 Python 对象作为结果。在简单的扩展函数中, self 参数通常不使用,但在定义新的类或对象类型时会发挥作用。

1.1 参数解析与结果创建

PyArg_ParseTuple() 函数用于将 Python 值转换为 C 表示。它接收一个格式字符串,指定所需的值类型,如 “i” 表示整数,“d” 表示浮点数,还接收 C 变量的地址,用于存储转换后的结果。如果参数与格式字符串不匹配,会引发异常并返回 NULL

if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &int_value)) {
    return NULL;
}

Py_BuildVa

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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