1、嵌入式系统网络通信基础与以太网入门

嵌入式系统网络通信基础与以太网入门

1. 网络通信的重要性与网络类型

在当今的数字世界中,计算机的功能不再局限于独立运行。有些计算机几乎不需要与其他计算机交换信息,仅通过USB或RS - 232等本地接口与打印机等附近设备通信。然而,借助网络连接,计算机能够突破本地接口的限制,通过有线或无线方式在不同距离上收发各种信息。不同类型的计算机可以使用通用的网络协议进行通信。

在嵌入式系统网络中,各个系统之间可以相互通信、共享信息并响应请求。网络中的桌面计算机还能对嵌入式系统的运行进行监控和控制。许多局域网采用了以太网这一流行的网络标准,以太网网络功能强大且灵活,很多网络产品都内置了对以太网的支持。通过路由器或网关,以太网网络可以与其他网络(包括互联网)中的计算机进行通信。

两个或多个共享网络连接的计算机组成局域网(LAN),最小的网络仅连接两台计算机,例如数据记录器与接收并显示其数据的远程计算机相连,或者个人计算机通过网络连接监控和控制设备。而互联网则是最大的网络,局域网中的计算机通过互联网连接可以访问互联网资源,并将本地资源提供给其他计算机。

2. 网络的基本元素

所有计算机网络都有一些共同之处。每个网络都需要有物理组件来实现计算机之间的数据交换,并且计算机之间需要就如何共享连接的数据路径达成一致,以确保传输的数据能够到达目的地。

2.1 物理组件

所有网络都包含以下物理组件:
- 通信计算机 :至少有两台需要相互通信的计算机,在相关网络中,至少有一台是嵌入式系统,即专门用于特定任务或一系列相关任务的设备。
- 物理接口

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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