24、嵌入式设备的C语言编程与Node.js开发指南

嵌入式设备的C语言编程与Node.js开发指南

1. GPIO引脚操作

GPIO(通用输入输出)接口通过虚拟文件系统管理,呈现为常规文件,标准UNIX文件系统权限可控制对其操作。

1.1 引脚导出到用户域

要使GPIO对应用程序可用,需先将其导出。导出后,应用程序独占该引脚,使用完需释放。
- 代码示例

// Define the target pin number
myGPIOPinNumber = 19;
// Open a messaging channel to the kernel
if((myGPIoExportFd = fopen("/sys/class/gpio/export", "w")) == NULL)  
{
  printf("Error: unable to export GPIO pin\n");  
  return false;
}
// Tell the kernel which pin to use
fprintf(myGPIoExportFd, "%d\n", myGPIOPinNumber);  
// Close the kernel messaging channel
fclose(myGPIoExportFd);
  • 命令行等效操作
echo 19 > /sys/class/gpio/export
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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