11、分区表与主引导记录深度解析

分区表与主引导记录深度解析

逻辑/扩展分区

在CHS(柱面、磁头、扇区)模型下,我们可以通过在主分区内使用扩展分区来创建超过四个的分区。扩展分区也被称为逻辑分区,它们只能存在于设置了扩展标志(分区类型为05)的主分区中。

下面是一个示例,通过 cfdisk -P rst /dev/hde 命令查看磁盘分区情况:

Disk Drive: /dev/hde
Sector 0:
0x000: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00
...
0x1C0: 01 00 05 0E 3F 29 3F 00 00 00 CB 9A 00 00 00 00
...
0x1F0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 55 AA

从上述代码可知,字节1C2的值为“05”,表明分区1被定义为“扩展”分区,它占用39690个扇区,包含两个逻辑分区。

以下是该磁盘的分区表:
| # | Type | First Sector | Last Sector | Offset | Length | Filesystem Type (ID) | Flags |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| 1 | Primary | 0 | 39689 | 63 | 39690 | Extended (05) | None (00) |
| 5 | Logical | 63 | 19844 | 63 | 19782 | Li

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值