NVIC 原子的

#include “sys.h”

//第0组:所有4bit用于指定响应优先级;
//第1组:最高1位用于指定抢占式优先级,后面3位用于指定响应优先级;
//第2组:最高2位用于指定抢占式优先级,后面2位用于指定响应优先级;
//第3组:最高3位用于指定抢占式优先级,后面1位用于指定响应优先级;
//第4组:所有4位用于指定抢占式优先级。
//所谓抢占式优先级和响应优先级,他们之间的关系是:具有高抢占式优先级的中断可以
//在具有低抢占式优先级的中断处理过程中被响应,即中断嵌套。
//当 两个中断源的抢占式优先级相同时,这两个中断将没有嵌套关系,当一个中断到来后
//,如果正在处理另一个中断,这个后到来的中断就要等到前一个中断处理完之后 才能被处
//理。如果这两个中断同时到达,则中断控制器根据他们的响应优先级高低来决定先处理哪一
//个;如果他们的抢占式优先级和响应优先级都相等,则根据他们 在中断表中的排位顺序决定
//先处理哪一个。每一个中断源都必须定义2个优先级。
void NVIC_Configuration(void)
{

NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_2);	//设置NVIC中断分组2:2位抢占优先级,2位响应优先级

}
00优先级最高 四位一共16种优先级

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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