2、网络基础:模块化设计与协议栈解析

网络基础:模块化设计与协议栈解析

1. 模块化设计

为了尽可能简化网络的设计和维护工作,大多数联网计算机采用模块化设计,即使用多个模块协同完成网络通信任务。每个模块仅负责单一任务或一组相关的小任务,并且知道如何与其他一个或多个模块交换信息,但无需了解其他模块完成任务的具体细节。

模块化设计具有以下优点:
- 易于修改 :如果每个模块尽可能独立,那么在需要时更容易进行更改,甚至可以完全替换某个模块,而无需对其他模块进行修改。
- 便于问题隔离 :当一个模块包含执行某项功能的所有代码时,更容易隔离问题。

模块可以由硬件、软件或两者结合组成。软件模块可以小到一个大型应用程序中的一个过程或子程序,也可以是一个例程库、一个类或一个单独文件中的类包。

在嵌入式系统中,程序代码通常被称为固件,它一般存储在闪存或其他非易失性存储芯片中,而非磁盘驱动器。与存储在驱动器上的软件不同,用户可以根据需要安装、运行和卸载软件,而固件往往是设备不可或缺且很少更改的一部分。用户可以向设备加载新的固件,但新固件通常是对现有代码的更新或升级,而不是一个完全不同类型的应用程序。

2. 网络协议栈

网络中使用的模块可以看作是一层一层堆叠起来的,计算机的网络协议栈由参与网络通信的模块组成。协议栈的底层是与网络电缆的硬件接口,顶层是提供要在网络上发送的数据并使用从网络接收的数据的模块。中间可能有一个或多个模块负责寻址、错误检查以及提供和使用状态与控制信息。

2.1 数据传输过程

  • 发送 </
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。
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