5、嵌入式软件调试技术:仿真与动态时间断言

嵌入式软件调试技术:仿真与动态时间断言

1. 嵌入式软件仿真调试

1.1 调试平台示例

以 SoundWire 主从设备的验证系统为例,该系统基于包含 SystemC 和 RTL 组件的片上系统(SoC),在 Incisive® Enterprise Simulator 中运行。系统组成如下:
- SystemC 部分
- CPU 快速模型
- 虚拟结构模型
- 内存模型
- UART 模型
- RTL(Verilog)部分
- SoundWire 主设备
- SoundWire 从设备
- VIP 部分
- SoundWire 从设备

1.2 Indago™ 嵌入式软件调试器

1.2.1 调试准备

使用 Indago™ 嵌入式软件调试器进行回放调试时,需要 ELF 文件和软件执行流程信息。这些信息可以是:
- 跟踪文本文件,可使用调试器的所有功能。
- 波形上的 PC 计数器跟踪,仅提供基本调试功能。
此外,还可加载包含硬件信号信息的兼容波形数据库,实现软硬件协同调试。

1.2.2 调试界面与功能

Indago™ 嵌入式软件调试器的主界面包含代码调试器和波形窗口两大部分,可同时显示软硬件信息。以向硬件写入操作为例,CPU 向 FIFO 写入数据,在硬件层面表现为 AHB 写事务。
该调试器的离线调试功能十分强大,允许在代码

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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