CX51 用户手册----NOAMAKE 伪指令

本文介绍了Keil C51编译器中的NOAMAKE伪指令。该指令禁止编译器生成AutoMAKE项目信息记录,适用于旧版开发工具链及不支持Keil对象模块扩展的仿真器。使用此指令时,不会进行全局寄存器优化。

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)。

NOAMAKE Compiler Directive

Abbreviation

NOAM

Arguments

None.

Default

AutoMAKE information is generated.

µVision

This directive may not be used with µVision.

Description

The NOAMAKE directive disables AutoMAKE project information records produced by the Compiler. Use this directive to generate object files to use with older versions of the development tool chain and emulators that do not support all of the Keil object module extensions.

 Note

  • The NOAMAKE directive excludes certain information from the object module that is required for global register optimization. When this directive is used, global register optimization is not possible.
See Also

REGFILE

Example
C51 SAMPLE.C  NOAMAKE

#pragma NOAM

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NOAMAKE 编译器伪指令

缩写

NOAM

参数

无。

缺省

生成AutoMAKE信息。

µVision

这个伪指令不能在 µVision中使用。

描述

NOAMAKE 伪指令禁止编译器生成 AutoMAKEct 项目信息记录。使用这个伪指令生成的目标文件,可以在旧版本的开发工具链和仿真器(它们不支持Keil目标模块的扩展)中使用。

 注意

  • NOAMAKE 伪指令不包括目标模块中的全局寄存器优化信息。如果使用这个伪指令,就不会进行全局寄存器优化。
参考

REGFILE

示例
C51 SAMPLE.C  NOAMAKE

#pragma NOAM

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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