CX51 用户手册----MODAB2 伪指令

本文介绍了MODAB2编译器伪指令的功能及其用法。MODAB2指示编译器生成针对Analog Devices B2系列及兼容设备的额外数据指针组件的代码,从而提升memcpy等库函数的性能。

声明:

1、本翻译仅供个人学习使用,本人没有提供技术支持的义务,也不承担由此引发的任何后果。

2、请勿用于商业用途。

3、英文来自:http://www.keil.com/support/man/docs/c51/。

4、欢迎大家共同与我交流探讨(290207203@qq.com)。

MODAB2 Compiler Directive

Abbreviation

None.

Arguments

None.

Default

NOMODAB2

µVision

Options — Target — Use multiple DPTR registers.

Description

The MODAB2 directive instructs the compiler to produce code for the additional hardware components (specifically, the additional data pointers) available in the Analog Devices B2 and compatible derivatives. Using additional data pointers improves the performance of thememcpymemmovememcmpstrcpy, and strcmp library routines.

See Also

NOMODAB2

Example
C51 SAMPLE.C MODAB2

#pragma modab2


MODAB2 编译器伪指令

缩写

无。

参数

无。

缺省

NOMODAB2

µVision

Options — Target — Use multiple DPTR registers.

描述

MODAB2 伪指令告诉编译器为Analog B2和兼容器件的附加硬件组件(尤其是附加的数据指针)生成代码。 使用附加的数据指针提高库函数memcpymemmovememcmpstrcpy, 和 strcmp 的性能。

参考

NOMODAB2

示例
C51 SAMPLE.C MODAB2

#pragma modab2





【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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