39、嵌入式系统设计:从基础理论到实践应用

嵌入式系统设计:从基础理论到实践应用

1. 线性反馈移位寄存器(LFSR)与测试问题

在数字电路测试领域,线性反馈移位寄存器(LFSR)是一种常用的工具。在测试过程中,需要避免生成全零模式,因为一旦进入这种模式,生成器就会陷入停滞。与简单的计数器相比,LFSR 生成的模式通常能更好地对被测试系统进行测试。

以下是一些相关的测试问题:
1. 对于特定电路,需要为信号 h 的固定为 0 故障生成测试模式。
2. 确定与给定 LFSR 对应的状态图。
3. 为有限状态机(FSM)指定测试模式和预期响应,这些模式需以(测试模式,预期响应)的序列形式给出。假设 FSM 在通电后处于默认状态,要对所有转换进行完整测试。

2. 整数线性规划(ILP)

整数线性规划(ILP)是一种适用于大量优化问题的数学优化技术。ILP 模型由两部分组成:成本函数和一组约束条件。

2.1 成本函数

成本函数是整数变量的线性函数,一般形式为:
[C = \sum_{i} a_{i}x_{i}, \text{ 其中 } a_{i} \in \mathbb{R}, x_{i} \in \mathbb{N}_{0}]

2.2 约束条件

约束条件同样是整数变量的线性函数,形式为:
[\forall j \in J: \sum_{i} b_{i,j}x_{i} \geq c_{j}, \text{ 其中 } b_{i,j}, c_{j} \in \mathbb{R}]

2.3 问题定义

整数线性规划问题是在满足上述约束条

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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