说出你的故事,拿走开发板

举办一场以“我与嵌入式那些事”为主题的网络征文活动,面向所有与嵌入式相关的工作者,包括但不限于开发者、测试人员等。活动时间为2017年12月20日至2018年1月20日,设有一、二、三等奖,奖品包括开发板及网络培训课程。

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日子一天一天过,转眼间一年就要完了,你是否曾为一个bug彻夜难眠,是否曾为联调通过,喜悦之情难于言表,是否为方案通过激动万分,是否为参数不匹配,捶胸顿足,来吧,这里不写年终总结,只写你与嵌入式的那些故事,那些情怀,那些爱恨情仇,那些江湖。无乱你是开发,测试,销售,技术支持,教师,学生,只要是与嵌入式有关,都可以参加,写出你的故事,迎娶你的大奖。

2017年12月20日起至2018年1月20日,欢迎各位猿友和朋友参加,也可推荐朋友参加嵌入式程序猿,以我与嵌入式那些事为主题的网络征文活动,题材不限,格式不限,内容不限。

我们将为大家准备丰厚的奖品,等待大家的热情参与,也希望大家多转发转发,让更多猿友有机会参加。正文结束后,我们将会投票评出获奖名单,届时会在公众号公布,望参赛猿友在征文末尾备注自己的联系地址和电话,以备邮寄奖品。

一等奖2名  恩智浦K64四色开发板一套

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二等奖5名  嵌入式程序猿网络培训中级课程一套

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三等奖10名   嵌入式程序猿网络培训初级课程一套

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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神经网络与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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